Doc2vec在薪水预测中的应用研究

• 作者: 于重重 张青川 曹帅 潘博
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 薪水预测 doc2vec 文本特征
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 155-157
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.032

摘要

针对互联网中在线招聘的工作广告,建立准确的薪水预测模型有助于求职者选择合适的职位.目前的研究方法都是通过词频或词向量平均化计算来获取职位的文本描述信息特征,无法全面理解文本语义.针对上述问题,利用文本深度表示模型doc2vec计算文本的特征向量,能更深入地表征出文本语义特征.实验将多种组合模型进行对比,结果表明相比于目前已有方法,doc2vec提取文本特征可以使薪水预测误差率至少降低5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于重重	北京工商大学计算机与信息工程学院	99	762	14.0	23.0
2	潘博	北京工商大学计算机与信息工程学院	5	49	4.0	5.0
3	曹帅	北京工商大学计算机与信息工程学院	4	14	2.0	3.0
4	张青川	北京工商大学计算机与信息工程学院	13	19	3.0	4.0