【摘 要】
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现在越来越多的人们依靠互联网招聘平台寻找工作。互联网招聘平台通过职位推荐系统为求职者推荐合适的职位,职位推荐系统通过若干重要指标对职位进行排序,职位点击率就是其中一个重要指标。因此职位点击率的预测问题是职位推荐系统能够正常运行的关键问题。职位点击率数据集中包含了用户信息、职位信息、用户与职位的交互信息,原始数据可以进一步可以提取低阶交互特征、高阶交互特征以及用户行为序列特征。随着用户行为序列特征的
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现在越来越多的人们依靠互联网招聘平台寻找工作。互联网招聘平台通过职位推荐系统为求职者推荐合适的职位,职位推荐系统通过若干重要指标对职位进行排序,职位点击率就是其中一个重要指标。因此职位点击率的预测问题是职位推荐系统能够正常运行的关键问题。职位点击率数据集中包含了用户信息、职位信息、用户与职位的交互信息,原始数据可以进一步可以提取低阶交互特征、高阶交互特征以及用户行为序列特征。随着用户行为序列特征的出现,常用的特征提取模型在特征提取方面并不全面。因此本文从职位点击率数据集的特点出发,设计了基于特征优化的职位点击率预测模型,模型分为两部分:特征提取模型和预测模型。特征提取模型包括:使用Light GBM模型提取低阶交互特征;使用DNN模型提取高阶交互特征;使用word2vec模型提取用户行为序列特征;并将三种特征组合成总特征。预测模型是业界广泛使用的逻辑回归模型。实证分析方面,本文使用了某招聘平台的职位点击率数据集,模型的评价指标选用AUC和对数损失,最后将本文模型与基于其他特征提取方法的预测模型对比分析。实验结果表明,本文提出的基于特征优化的职位点击率预测模型优于其他模型;提取交互特征的预测模型比没有提取交互特征的预测模型表现优秀;提取用户行为序列特征的预测模型比没有提取用户行为序列特征的预测模型表现优秀。
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