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저자정보
최호진 (전북대학교) 손영재 (전북대학교) 김상규 (전북대학교) 성재현 (전북대학교) 이지현 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
807 - 811 (5page)

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본 논문은 구인/구직 플랫폼에서 기존의 컨텐츠 기반 필터링(CBF) 방식의 한계를 극복한, 구직자의 프로필 및 로그 데이터를 활용한 상황과 요구사항을 고려한 추천 시스템을 제안한다. 이를 위해 재직자 설문조사 데이터를 통한 직종 결정, 채용 공고 데이터의 전처리, 그리고 사용자 프로필 및 로그 데이터 기반의 필터링 과정을 통해 개선된 하이브리드 추천 시스템을 설계한다. 특히, 사용자 프로필 기반 필터링에서는 텍스트 유사도비교와 KNN 최근접 알고리즘을 적용하고, 사용자 로그 데이터 기반 필터링에서는 텍스트 마이닝과 TF-IDF기법을 활용하여 사용자 맞춤형 채용 공고를 추천한다. 본 연구는 기존 추천 시스템의 한계를 보완하고, 구직자의 변화하는 선호도와 상황에 더 적합한 채용 공고를 추천함으로써 구인/구직 플랫폼의 효율성을 높이는 데기여한다.
#Hybrid Job Recommendation System #Data Preprocessing Content-Based Filtering #User Log Data #Job Seeker Profiles

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전처리 및 Feature 추출
Ⅲ. 추천 시스템 설계
Ⅳ. 아키텍처 설계
Ⅴ. 결론
참고문헌

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