论文题目：《Learning to Match Jobs with Resumes from Sparse Interaction Data using Multi-View Co-Teaching Network》。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2009.13299

论文针对求职者和招聘方的交互行为数据稀疏且带有噪声这一场景，基于多视图协作学习，提出了一个新型匹配模型。新型模型相比以往模型，增加了基于关系的匹配模块，且将两个匹配模块融合进行协作训练，优化了该场景下的人岗匹配效率。

CIKM大会评审反馈，该论文提出的多视图协作学习网络能够解决人岗匹配系统的负样本噪声问题。同时，融合文本匹配模块和关系匹配模块进行的联合表示学习有助于解决双边交互行为数据稀疏问题，突破了以往匹配模型需要大量有效样本数据的限定条件。而该思路对于互联网求职招聘场景以外领域的推荐系统研究也有一定指导意义。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除