Võrguteadusel ja dokumentide sarnasusel põhinev töökohtade soovitussüsteem
Nimi
Maksym Sukhorukov
Kokkuvõte
Tööde soovitussüsteemid kasutavad erinevaid andmeallikaid lõppkasutajale parema sisu tagamiseks. Hästi toimiva soovitussüsteemi arendamine nõuab keerulisi hübriidseid lähenemisi sarnasuse kujutamisele põhinedes töökuulutuste ja resümeede sisudele ja nendevahelistele interaktsioonidele. Antud töö tulemina arendati efektiivne võrgul baseeruv töökohtade soovitussüsteem, mis kasutab Personalized PageRank algoritmi töökohtade järjestamiseks põhinedes tööotsija resümee ja töökuulutuse kui tekstiliste dokumentide sarnasustele ning eelnevatele kasutaja ja töökuulutuste vahelistele interaktsioonidele.
Meie lähenemine saavutas 50%-lise saagise ja tekitas online A/B testi jooksul rohkem kandideerimisi kui eelmised algoritmid.
Meie lähenemine saavutas 50%-lise saagise ja tekitas online A/B testi jooksul rohkem kandideerimisi kui eelmised algoritmid.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Rajesh Sharma
Kaitsmise aasta
2018