准确的工作推荐系统应该使用哪种算法

数据挖掘 机器学习 推荐系统
2022-02-14 15:18:05

我正在构建一个测试项目来介绍 DS & ML。作为劳动力的一部分,有时找到工作比应有的更难。我想我可以建立一个测试项目来帮助工人找到最符合他们兴趣和技能的工作。

我可以使用分类器,但我不知道回归是否是第一次通过的最佳方法。我正在考虑一个 GA 系统,它可以找到某种方法,在 X 一代中随着时间的推移找到解决这个问题的方法。也许这不是推荐工作的最佳方式。

我正在寻找的不是问题的代码,而是更多的算法想法,我应该看看并用任何给定的编程语言实现。我正在寻求实施一个可以在个人的工作描述、兴趣和技能方面达到顶峰的系统。我认为这听起来并不太疯狂,无法培训代理,然后让它查看 LinkedIn 上的每一个工作,例如,看看“软件工程师”并给我 45% 的匹配,这是三个技能你必须工作或 98% 匹配,请申请。

1个回答

你在你的过程中太早了,甚至开始考虑你的模型。在这个阶段,您应该考虑数据是什么样的以及您需要多少数据。首先,你测量的是什么?你寻求的答案是什么?是工作满意度吗?有可能获得面试机会吗?获得工作机会的可能性?

一旦你有了它,你如何量化它?是分类变量吗?连续变量?然后,您必须确定可能包含在该答案中的因素列表,并确定您将如何获取该数据。您需要进行自定义调查吗?您是否可以利用其他数据集?在准备好进行任何类型的建模讨论之前,您需要考虑所有这些答案。