利用大型语言模型提升职位推荐能力：一种生成式与注意力机制相结合的方法

《ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology》：Empowering Job Recommendation with Large Language Models: A Generative and Attentive Approach

　　

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摘要

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在线招聘的复杂性日益增加，这就需要新一代的职位推荐系统来克服两个根本性难题：（1）冗长且信息杂乱的简历中的上下文碎片化问题；（2）静态或单向模型与不断变化的求职者及雇主需求之间的时间不一致问题。为了解决这些挑战，我们提出了一个名为BRIDGE的新型框架，该框架结合了行为分析与洞察力以及生成式嵌入技术，通过意图感知的行为建模来优化生成式嵌入的精度。我们的主要贡献体现在两个方面：（1）一种具备生成式语义对齐功能的生成器-评估器架构，它能更全面地理解简历内容，并生成相互补充的嵌入信息；（2）一种协同进化的意图感知注意力机制，可捕捉实时的偏好变化，从而实现个性化的推荐。最后，我们在九叶界在线招聘平台上进行了大量的对比实验和在线A/B测试，证明了BRIDGE在实时处理方面的有效性和优越性。相关代码可在https://github.com/raochongzhi/BRIDGE/获取。

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