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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Semantic Matching Strategies for Job Recruitment: A Comparison of New and Known Approaches

verfasst von : Gábor Rácz, Attila Sali, Klaus-Dieter Schewe

Erschienen in: Foundations of Information and Knowledge Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A profile describes a set of skills a person may have or a set of skills required for a particular job. Profile matching aims to determine how well a given profile fits to a requested profile. The research reported in this paper starts from exact matching measure of [21]. It is extended then by matching filters in ontology hierarchies, since profiles naturally determine filters in the subsumption relation. Next we take into consideration similarities between different skills that are not related by the subsumption relation. Finally, a totally different approach, probabilistic matching based on the maximum entropy model is analyzed.

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Fußnoten
1
\(P(a)=P(a|\Omega )\).
 
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Metadaten
Titel
Semantic Matching Strategies for Job Recruitment: A Comparison of New and Known Approaches
verfasst von
Gábor Rácz
Attila Sali
Klaus-Dieter Schewe
Copyright-Jahr
2016
Buch
Foundations of Information and Knowledge Systems

Print ISBN: 978-3-319-30023-8

Electronic ISBN: 978-3-319-30024-5

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30024-5_9

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