32. 先行研究
● "Effectiveness of job title based embeddings
on résumé to job ad recommendation(2021)"
○ 求人票の表現に対して、分散表現を用いた
求人レコメンドの研究
○ 求人票全体を使うよりも、タイトル部分を
使ったほうがレコメンドの性能が高くなった
■ 分散表現はWord2VecやDoc2Vec
の学習済みや学習したものを色々
試している
■ Cold-Start問題に対しても分散表現
は有効な手段であるとしている
32
35. 参考情報
● Corné de Ruijt, Sandjai Bhulai(2021), "Job Recommender Systems: A
Review"
● Luiza Sayfullina, Eric Malmi, Yiping Liao, Alex Jung(2017), "Domain
Adaptation for Resume Classification Using Convolutional Neural
Networks"
● Saket Maheshwary, Hemant Misra(2018), "Matching Resumes to Jobs via
Deep Siamese Network"
● Akshay Gugnani, Hemant Misra(2020), "Implicit Skills Extraction Using
Document Embedding and Its Use in Job Recommendation"
35
36. 参考情報
● Yiou Lin, Hang Lei, Prince Clement Addo, Xiaoyu Li(2016), "Machine
Learned Resume-Job Matching Solution"
● Meng Zhao, Faizan Javed, Ferosh Jacob, Matt McNair(2015), "SKILL: A
System for Skill Identification and Normalization"
● Mesut Kaya and Toine Bogers(2021), “Effectiveness of job title based
embeddings on résumé to job ad recommendation"
● Yuya Matsumura(2022), "事業会社における推薦システム開発事例 /
recsys-in-wantedly-2022"
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