< Terug naar vorige pagina

Project

Een op netwerk-inbedding gebaseerde benadering voor een eerlijke, efficiënte, en voldoening-gevende jobmarkt.

De ontwikkeling van een model, gebaseerd op Conditioneel Netwerk Inbedding, dat jobzoekers, jobaanbiedingen en professionele metadata representeert zonder gevoelige informatie, zoals gender, in laag-dimensionele inbeddingen. Vervolgtaken met oog op een efficiëntere jobmarkt, zoals interesse voorspelling tussen jobzoekers en jobaanbiedingen, zijn bijgevolg eerlijker. Met dit model kan men ook suggesties genereren voor jobzoekers en werkgevers om hun jobmarkt bereik te vergroten.

Datum:1 nov 2020 →  31 dec 2023
Trefwoorden:jobmarkt, eerlijkheid, Netwerk inbedding, machinaal leren, artificiele intelligentie
Disciplines:Machine learning en besluitvorming