雇用機会と一致するユーザープロフィール

Question

私は現在、ユーザープロファイルに基づいてユーザーをジョブに接続できるソフトウェアを開発中です。私は仕事の説明にテキスト分析を実行し、そこから重要なキーワードを導き出しました。私は彼らのプロフィールからユーザー情報も収集しました。ジョブをユーザープロファイルに照合するのは難しい作業のようです。マッチメイキングに使用できる機械学習アルゴリズムはありますか？

Answer 1

OK、基本的には、各職務説明のキーワードがあります。次に、これらのキーワードに一致するテキストデータ（ユーザープロファイル）があります。

トレーニングデータ（ユーザープロフィール）にはラベルが付けられていないため、supervised learningはここでは役に立ちません。 Unsupervised learning（クラスタリング）は、多数のユーザープロファイルから特定のパターン（キーワード）を見つけるのに役立つかもしれませんが、確かにさまざまな種類の技法（例：gaussian mixture modelsなど）を試して、可能なパターンを観察する必要があります。

もっと簡単なことは、ユーザープロファイルごとにキーワードを派生させて見つけることです（言い換えれば、ユーザープロファイルにいくつのジョブキーワードも存在するかどうかを確認してから）、その間の距離をcosine similarityで比較します。最小角度のしきい値を決定するだけで済みます。これは、再生するパラメータになります。もちろん、バイグラムなどを使ってテキストデータをベクトル化する必要があります。あなたが既にPythonを使用している場合は、feature extractionがscikitにあります）。あなたはおそらくtf-idfベクタライザーを仕事の説明とユーザープロファイルの両方で使用することもできますが、重くて決定的な言葉のストップリストもあります。