【摘 要】
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在信息时代,在线招聘平台承担了大量的招聘任务,平台向求职者推荐合适的职位,并向招聘者推荐合适的简历。但是在推荐简历的时候,平台难以获知用户是否已找到工作,常会在求职
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院高可信软件技术教育部重点实验室,北京大学深圳研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61702016,61702015,61572039;中国博士后科学基金Nos.2017M610019,2017M610020;深圳市科技计划项目No.CYJ20151014093505032~~
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在信息时代,在线招聘平台承担了大量的招聘任务,平台向求职者推荐合适的职位,并向招聘者推荐合适的简历。但是在推荐简历的时候,平台难以获知用户是否已找到工作,常会在求职成功以后继续推送,导致平台资源的浪费和用户体验的损失。基于这一情况,提出了在线招聘场景下的简历活跃度预测问题,旨在通过预测未来活跃度高的求职者,对其重点推送,从而应对这一问题。现有的活跃度预测方案,大都在社交场景下,结合社交网络的特点设计适应性的模型,但特点不同导致这些方案在招聘场景下并不适用。结合真实数据分析了在线招聘场景的数据特征,提出4个
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