| Titre | Classification d'offres d'emploi |
| Type de publication | Report |
| Année de publication | 2017 |
| Auteurs | Casagrande, A., F. Gotti, and G. Lapalme |
| Date Published | 2017 |
| Type | Technical report |
| Mots-clés | Automatic classification, E-recruitment, Recommendation systems |
| Résumé | Les ressources humaines utilisent de plus en plus les données intelligentes et les techniques du big data pour faciliter le recrutement. Ainsi, grâce aux profils des réseaux sociaux, les recruteurs peuvent identifier des candidats potentiels qui ne sont pas actifs en termes de recherche d’emploi mais qui pourraient être quand même intéressés par une opportunité. Leur intérêt pour une offre non sollicitée est d’autant plus grand lorsque cette dernière correspond bien à leur profil et à leur secteur d’activité. Afin d’améliorer les résultats d’un tel système de recommandation appariant offres d’emploi et profils suivant les compétences et les expériences requises, nous proposons de détecter automatiquement le secteur d’activités des offres à l’aide de techniques d’apprentissage supervisé.
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| URL | http://rali.iro.umontreal.ca/rali/node/1519/ |
