Un sistema de recomendación de empleo basado en agrupación de usuarios

En este artículo, primero proporcionamos una investigación exhaustiva de cuatro sistemas de recomendación de empleo en línea (JRS) desde cuatro aspectos diferentes: perfilado de usuarios, estrategias de recomendación, salida de recomendaciones y retroalimentación del usuario. En particular, resumimos los pros y contras de estos JRS en línea y destacamos sus diferencias. Luego discutimos los desafíos en la construcción de JRS de alta calidad. Un desafío principal radica en el diseño de estrategias de recomendación, ya que diferentes solicitantes de empleo pueden tener características distintas. Para abordar el desafío mencionado, desarrollamos un JRS en línea, iHR, que agrupa a los usuarios en diferentes clústeres y emplea diferentes enfoques de recomendación para cada clúster de usuarios. Como resultado, iHR tiene la capacidad de elegir los enfoques de recomendación apropiados según las características de los usuarios. Los resultados empíricos demuestran la efectividad del sistema propuesto.