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Le défi ACM des systèmes de recommandation 20171 s'est concentré sur le problème des recommandations de travail : étant donné une nouvelle annonce d'emploi, l'objectif était d'identifier les utilisateurs qui sont à la fois (a) intéressés à être informés de l'annonce de travail, et (b) des candidats appropriés pour le poste donné. Les équipes participantes devaient trouver un équilibre entre les intérêts des utilisateurs et les exigences pour le poste donné, tout en gérant la situation de démarrage à froid. Pour la première fois dans l'histoire de la conférence, le défi RecSys a proposé une évaluation en ligne : les équipes devaient d'abord rivaliser dans le cadre d'une évaluation traditionnelle hors ligne et les 25 meilleures équipes ont ensuite été invitées à évaluer leurs algorithmes dans un cadre en ligne, où elles pouvaient soumettre des recommandations à de vrais utilisateurs. Au total, 262 équipes se sont inscrites pour le défi, 103 équipes ont participé activement et soumis ensemble plus de 6100 solutions dans le cadre de l'évaluation hors ligne. Enfin, 18 équipes ont participé et ont proposé des recommandations à plus de 900 000 utilisateurs sur XING2.
Abel et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.