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データサイエンス学部 杉山教授と京都大学の共同研究が国際論文誌 ESWA に採録

2025.02.27

お知らせ

データサイエンス学部

国際論文誌 Expert Systems with Applications (ESWA) [1] に、データサイエンス学部 杉山 一成 教授と京都大学 情報学研究科 博士後期課程 斎藤 陽介 氏との共同研究、
“Leveraging Multiple Behaviors and Explicit Preferences for Job Recommendation”  
（「求人推薦のための複数行動と明示的な選好の活用」）[2]  が採録されました。
 
数多くの求人情報が求人検索サイトに掲載されるようになり、求職者は、自分の希望をサイトに入力することで、応募を希望する求人情報の推薦が受けられるようになりました。このような状況において、求人検索サイトでは、
(1) 求人情報を閲覧したり、それらをブックマークするなどの補助的行動データ
(2) 各求職者が希望する求人条件などの明示的な選好データ
の2種類のデータが利用可能です。
 
従来の研究では、(1)と(2)を同時に扱うことが考慮されていませんでした。そこで、本研究では、これらのデータを同時に用いて、求職者の潜在的な選好を表現する求人推薦手法を提案しています。本提案手法によって、求職者の選好の一貫性と、求人情報との類似性を扱うことができるようになり、より正確な求人推薦を提供できるようになりました。
 
大阪成蹊大学データサイエンス学部では、大阪のデータサイエンス研究・教育拠点として、今後も国内外に研究成果を発信してまいります。
 
[1] Elsevier: "Expert Systems with Applications" 
 
[2] Yosuke Saito and Kazunari Sugiyama: ``Leveraging Multiple Behaviors and Explicit Preferences for Job Recommendation,'' Expert Systems with Applications (ESWA), Elsevier, Vol. 258, 125149:1-125149:15, 2024. 
 

 

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