Market-aware Long-term Job Skill Recommendation with Explainable Deep Reinforcement Learning

期限(时间) 强化学习 钢筋 就业市场 计算机科学 人工智能 心理学 工程类 社会心理学 工作(物理) 机械工程 物理 量子力学
作者
Ying Sun,Yang Ji,Hengshu Zhu,Fuzhen Zhuang,Qing He,Hui Xiong
出处
期刊:ACM Transactions on Information Systems [Association for Computing Machinery]
标识
DOI:10.1145/3704998
摘要

Continuously learning new skills is essential for talents to gain a competitive advantage in the labor market. Despite extensive efforts on relevance- or preference-based skill recommendations, little attention has been given to the practical effects of job skills in the market. To bridge this gap, we propose an explainable personalized skill learning recommendation system that considers the long-term learning benefits and costs. Specifically, we model skill learning utilities based on salary and learning cost associated with job positions and propose a multi-objective deep reinforcement learning framework to model and maximize long-term utilities. Furthermore, we propose a S elf- E xplaining S kill R ecommendation D eep Q-N etwork (SeSRDQN) that captures and prototypes prevalent skill sets in the market into representative exemplars for decision-making. SeSRDQN quantitatively decomposes the talent’s long-term learning utility into contributions from each exemplar, offering a comprehensive and multifactorial explanation across various skill learning options. To tackle the combinatorial complexity of the skill space, we develop an MCTS-based optimization-decoding iterative training procedure for explanation fidelity and human understandability. In this way, talents will receive a tailored roadmap of essential skills, complemented by exemplar-based explanations, to effectively plan their careers. Extensive experiments on a real-world dataset validate the effectiveness and explainability of our approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
飞翔的鸿鹄完成签到 ,获得积分10
刚刚
1秒前
申申如也完成签到,获得积分10
2秒前
着迷完成签到,获得积分10
2秒前
十二完成签到,获得积分10
2秒前
小刺猬发布了新的文献求助10
2秒前
Ryan发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
lin应助扎心采纳,获得10
5秒前
6秒前
哈哈哈哈哈完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
清新完成签到,获得积分10
7秒前
斯文败类应助酷酷的盼海采纳,获得10
7秒前
7秒前
MK_89完成签到,获得积分10
8秒前
柯nb完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
CFT发布了新的文献求助10
8秒前
真三发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
志灰灰完成签到,获得积分10
10秒前
lyh发布了新的文献求助10
10秒前
wos发布了新的文献求助10
10秒前
JY完成签到,获得积分10
10秒前
juzipi完成签到,获得积分10
10秒前
柯nb发布了新的文献求助10
11秒前
科研通AI2S应助两是ssyycc采纳,获得10
11秒前
聪明天玉完成签到,获得积分20
11秒前
11秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969335
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514162
关于积分的说明 11172430
捐赠科研通 3249456
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794853
邀请新用户注册赠送积分活动 875437
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804809