用于基于技能匹配的职位发布增强知识图谱
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2021-09-07 v1
摘要
劳动力市场在不断演变。职业正在发生变化、被新增或消亡，以适应当今市场的需求。近年来，由于全球化、数字化以及向居家办公的转变等因素，这一变化的步伐加快。在选择就业时，文化契合度、薪酬、提供的自由度等不同因素都相关。要成功胜任一份职业，所需（由工作）与具备（由求职者）技能之间的差距需尽可能小。缩小这一技能差距可改善求职者与职业之间的匹配。本文提出了一种定制构建的技能与职业知识图谱（KG），它通过利用现有的技能和职业分类法并辅以外部职位发布数据，契合上述劳动力市场的动态特性。我们利用该 KG 并探索了若干用于求职者与职位间基于技能匹配的应用。首先，我们将链接预测作为量化技能对职业相关性的手段，有助于优先安排员工的学习与发展。接着，我们研究了用于职业路径规划的节点相似度方法与最短路径算法。最后，我们利用一种术语加权方法来识别对不同（类型）职业最具“区分度”的技能。
引用
@article{arxiv.2109.02554,
title = {Job Posting-Enriched Knowledge Graph for Skills-based Matching},
author = {Maurits de Groot and Jelle Schutte and David Graus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02554},
year = {2021}
}