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通过多任务对比学习的有效应用提高内容理解能力
通过利用多任务学习来改进 LinkedIn 核心内容推荐模型的语义理解能力，本研究提出了一种方法。我们使用来自不同语义标注任务的数据，通过多任务对比学习，对预训练的基于 Transformer 的 LLM 进行微调。我们观察到正向转移，相比
PDF2 months ago
销售增长解锁：可解释的 AI 账户优先级引擎
为了解决 LinkedIn 销售代表在评估客户表现上依赖直觉和碎片化数据信号的挑战，作者们开发了一个数据产品，即 Account Prioritizer，它采用机器学习的推荐模型和集成化的账户级解释算法，可以自动化销售账本优先权的手动过程，
PDFa year ago
领英上的 AI 公平问题的解析和运用
本文介绍了 LinkedIn 正在使用的逐步发展的 AI 公平框架，该框架通过分离平等待遇和产品公平期望，将 AI 的公平性分解开来，为实现平等的 AI 待遇提供了明确的指导，并以案例研究来说明了其应用及其支持原则。
PDFa year ago
WSDM基于动态意图引导元网络的在线专业社交平台差异化用户参与度预测
本研究通过对 LinkedIn 等在线社交平台数据的深入分析，提出了一种名为 Dynamic Intent Guided Meta Network（DIGMN）的模型，该模型能够准确预测用户的多种不同意图下的参与度，具有很高的实用价值。
PDF2 years ago
SIGIR领英深度职位理解
该研究论文介绍了 LinkedIn 如何利用深度迁移学习方法和专家反馈循环来改进其职位理解模型，从而提高职位推荐系统的准确性和雇佣效率。
PDF4 years ago
SIGIR职位发布中筛选问题的学习
在 LinkedIn 上，我们通过开发一款新的产品将招聘者在线筛选问题来提高聘用效率和减少手动筛选每个应聘者的需求，并提出了一项新的任务来自动生成给定职位发布的筛选问题，使用称为 Job2Questions 的深度学习模型来自动化生成最佳的
PDF4 years ago
SIGIR领英人才搜索和推荐系统：实践中的挑战和教训
本文主要探讨了极具创新性的信息检索、系统和建模方面的挑战，这些挑战都是与领英人才搜索与推荐系统相关的。
PDF6 years ago
领英人才搜索的深度与表示学习
本文研究了深度学习在 LinkedIn 人才搜索和推荐系统中的应用，利用神经网络模型学习人才搜索领域中的稀疏实体的语义表示，利用学习排名方法来提升人才搜索、推荐系统的表现。
PDF6 years ago
WWW寻找理想候选人：领英下一代人才搜索
在 LinkedIn 中，我们设计了一种新的人才搜索范例，名为 “理想候选人搜索”，只需要用户输入一到多个合适候选人的示例，系统将基于输入的候选人生成一个查询并检索和排名结果。
PDF8 years ago
领英个性化专家搜索
本文提出了一种使用基于矩阵分解的协同过滤方法解决 LinkedIn 上基于技能的个性化专家搜索问题的方法，并在实际测试中取得了较好的成果。
PDF8 years ago