基于互惠性约束的可解释就业推荐方法

作者：朱海萍; 赵成成; 刘启东; 郑庆华; 曾疆维; 田锋^*; 陈妍

来源：计算机研究与发展, 2021, 58(12): 2660-2672.

DOI：10.7544/issn1000-1239.2021.20211008

• 推荐系统
• 就业推荐
• 互惠推荐
• 可解释性
• 负采样

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.

• 单位
  西安交通大学