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基于图双向选择注意力的公司任职预测算法
1
作者
潘文韬
熊贇
朱扬勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期38-44,共7页
基于员工与公司潜在的双向选择关系来预测未来员工的去向以及公司的人才引进情况,这些预测信息对于金融、招聘等从业人员在判断公司未来发展和寻找潜在求职者等工作具有指导意义。为了获得节点间的双向选择信息并强化节点信息以增强预...
基于员工与公司潜在的双向选择关系来预测未来员工的去向以及公司的人才引进情况,这些预测信息对于金融、招聘等从业人员在判断公司未来发展和寻找潜在求职者等工作具有指导意义。为了获得节点间的双向选择信息并强化节点信息以增强预测效果,在公司与员工及其相关数据构建成的异质图下利用自编码器和三层注意力机制来生成用于任职预测的双向选择向量及节点向量。根据在真实数据集上的实验,该方法在任职预测任务下的预测效果要优于现有方法,同时提高了预测的可解释性。
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关键词
异质图
元路径
自编码器
注意力机制
深度神经网络
职业流动行为
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题名
基于图双向选择注意力的公司任职预测算法
1
作者
潘文韬
熊贇
朱扬勇
机构
复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第6期38-44,共7页
基金
国家自然科学基金项目(U1636207)。
文摘
基于员工与公司潜在的双向选择关系来预测未来员工的去向以及公司的人才引进情况,这些预测信息对于金融、招聘等从业人员在判断公司未来发展和寻找潜在求职者等工作具有指导意义。为了获得节点间的双向选择信息并强化节点信息以增强预测效果,在公司与员工及其相关数据构建成的异质图下利用自编码器和三层注意力机制来生成用于任职预测的双向选择向量及节点向量。根据在真实数据集上的实验,该方法在任职预测任务下的预测效果要优于现有方法,同时提高了预测的可解释性。
关键词
异质图
元路径
自编码器
注意力机制
深度神经网络
职业流动行为
Keywords
Heterogeneous information network
Meta-path
Autoencoder
Attention mechanism
Deep neural network
Career mobility behavior
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于图双向选择注意力的公司任职预测算法
潘文韬
熊贇
朱扬勇
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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