摘要
当前,基于协同过滤和隐因子模型的大学生就业推荐方法,仅考虑学生对就业单位单向偏好易导致"能力失配",且一个用户一次就业的历史记录极易致负样本不可信,影响推荐性能,同时忽略了对推荐结果的可解释性需求.针对此,依据多任务学习的思路,设计并构建了基于互惠性约束的可解释就业推荐方法.其中,引入注意力机制与模糊门机制,提取并自适应聚合学生与就业单位双向的偏好与需求,缓解"能力失配"问题;提出面向就业意图和就业特征的推荐解释方法,满足可解释性需求;提出基于相似度的随机负采样方法,克服负样本不置信问题.在某高校5届毕业生就业真实数据集上的实验结果表明:相比于多个经典和同时代的推荐方法,所提方法在AUC指标上提升超6％,并且通过消融实验验证了所提方法中各模块的有效性.
基金项目
国家重点研究与发展计划(2020AAA0108800)
国家自然科学基金(61937001)
国家自然科学基金(61877048)
国家自然科学基金(62177038)
国家自然科学基金创新研究团队(61721002)
教育部创新研究团队(IRT_17R86)
中国工程科技知识中心项目()
陕西省自然科学基础研究计划(2020JM-070)
"人工智能"教育部-中国移动建设项目(MCM20190701)
中央高校基本科研业务费专项资金(Sxzd012020003)
NETL
NSTL
维普
万方数据