BOSS直聘兩項研究成果亮相國際頂級數據挖掘會議

（觀察者網訊）8月4日，數據挖掘領域國際最高級別會議KDD 2019在美國阿拉斯加州舉行。BOSS直聘自然語言處理團隊與北京大學的合作論文入選會議科研類論文單元，同時BOSS直聘首席科學家薛延波博士應邀在該會議的workshop上分享另外一篇關於職業選擇的研究。

對重視技術研發的互聯網公司來説，KDD一直是兵家必爭之地。百度、騰訊、阿里巴巴、滴滴、今日頭條等公司近年來都在大會上發佈了多篇論文。BOSS直聘本次論文入選，系中國招聘領域公司首次亮相於該會議，論文的發表將對數據挖掘技術在招聘領域應用以及求職招聘領域雙邊匹配效率具有重大意義。

KDD2019大會官網行程安排

數據挖掘遇上人力資源 求職招聘存在歷史行為偏好

在日常生活中，人們時常會發現“愛的人都是同一類型”。BOSS直聘與北京大學合作的這篇論文顯示，在求職招聘領域也存在同樣的現象。該論文指出“求職招募過程中的招聘者和求職者存在歷史行為偏好”，利用對這種“偏好”的認知，能有效提升求職者與招聘者的匹配效率。

BOSS直聘NLP中心負責人介紹，“我們建立了求職者和招聘者雙邊對稱的表示學習網絡。在兩個表示學習網絡裏，我們將求職者及其歷史面試記錄的崗位文本，以及招聘崗位及其歷史面試記錄的簡歷信息分別進行輸入，通過引入記憶模塊，從而我們得到分別具有各自偏好的向量表示。從而證明了，求職者和招聘者確實存在歷史行為偏好”

《Interview Choice Reveals Your Preference on the Market: To Improve Job-Resume Matching through Profiling Memories》的匹配系統示例圖

在論文中，BOSS直聘與北大團隊首次將求職者與招聘者在過往求職招聘交互行為中的文本偏好信息加入到匹配模型，且通過實驗證明了該匹配模型（JRMPM）優於目前所有模型，極大地提升了匹配效率。

KDD大會評審反饋中，特別強調了該論文對於數據挖掘技術在招聘領域應用提升的開創性、建設性。“全球範圍看，以往數據挖掘技術主要應用於電商、金融等大領域，而在具有公共屬性行業的人力資源行業卻很少見，讓人眼前一亮，非常具有創新意義。”

KDD2019大會官網論文入選列表

根據公開資料，KDD 大會(國際數據挖掘與知識發現大會， ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 簡稱 KDD )由 ACM ( Association of Computing Machinery ，計算機學會)的數據挖掘及知識發現專委會( SIGKDD )負責協調籌辦，被中國計算機協會認定為 A 類會議。自 1995 年以來，KDD 大會連續舉辦了二十餘屆，作為數據挖掘領域最頂級的學術會議，KDD 大會以論文接收嚴格聞名，每年的接收率不超過 20%，因此頗受行業關注。2019年尤為嚴格，接收率僅14%。

新視角看求職招聘 博弈論助力工作選擇研究

除了論文之外，BOSS直聘首席科學家薛延波博士應邀在大會“人才與管理計算”工作坊上分享另一篇來自BOSS直聘職業科學實驗室的研究。在對現實中數以千計的工作進行分類後，薛延波博士及其團隊將工作抽象為“公共類工作”和“私有類工作”。前者的工作能夠令周圍的其他人也產生收益，後者的工作只能為自己產生收益。

KDD2019大會Workshop行程安排

“當公共類工作增益不大時，人們更願意進入私有類工作，且人們從事私有類工作的努力程度及能力值要高於從事公共類工作的羣體，但實際的產出卻沒有公共類高。”薛博士表示，團隊利用空間演化公共物品博弈論的分析框架對職業選擇問題進行了分析，為相關就業政策的制定提供了新的研究視角。

BOSS直聘於2014年7月上線，從上線之初，一直堅持推薦算法作為產品核心技術，追求崗位於人才的多維度精準推薦與匹配，從而提升招聘效果。目前擁有技術團隊500人，服務超過6000萬用户。其中，BOSS直聘NLP中心成立於2017年，主要是自然語言算法研究、匹配算法支持以及平台安全相關業務；BOSS直聘CSL職業科學實驗室於2018年7月成立，該實驗室由首席科學家薛延波博士牽頭組建，主要負責職業科學相關基礎理論研究。

此次學術會議，是BOSS直聘首次將工業上成果轉化為學術研究進行展示，也是招聘領域行業公司在國際頂級數據挖掘會議的首個亮相。（呂棟）