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Tao
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Seminar29062018

June, Friday 29th

16:00 (Shannon amphitheatre, 660 building) (see location )

Thomas Schmitt's PhD defense

(TAU)

Titre: Appariements Collaboratifs des Offres et Demandes d'Emploi


Résumé:

Notre recherche porte sur la recommandation de nouvelles offres d'emploi venant d'être postées et n'ayant pas d'historique d'interactions (démarrage à froid). Nous adaptons les systèmes de recommandations bien connus dans le domaine du commerce électronique à cet objectif, en exploitant les traces d'usage de l'ensemble des demandeurs d'emploi sur les offres antérieures.

Une des spécificités du travail présenté est d'avoir considéré des données réelles, et de s'être attaqué aux défis de l'hétérogénéité et du bruit des documents textuels.

La contribution présentée intègre l'information des données collaboratives pour apprendre une nouvelle représentation des documents textes, requise pour effectuer la recommandation dite à froid d'une offre nouvelle. Cette représentation dite latente vise essentiellement à construire une bonne métrique. L'espace de recherche considéré est celui des réseaux neuronaux.
Les réseaux neuronaux sont entraînés en définissant deux fonctions de perte. La première cherche à préserver la structure locale des informations collaboratives, en s'inspirant des approches de réduction de dimension non linéaires. La seconde s'inspire des réseaux siamois pour reproduire les similarités issues de la matrice collaborative. Le passage à l'échelle de l'approche et ses performances reposent sur l'échantillonnage des paires d'offres considérées comme similaires.

L'intérêt de l'approche proposée est démontrée empiriquement sur les données réelles et propriétaires ainsi que sur le benchmark publique CiteULike. Enfin, l'intérêt de la démarche suivie est attesté par notre participation dans un bon rang au challenge international RecSys 2017 (15/100; un million d'utilisateurs pour un million d'offres).


Contributors to this page: guillaume .
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