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[Sé12] Fouille de données textuelles et systèmes de recommandation appliqués aux offres d'emploi diffusées sur le web
Mémoire de Thèse : Soutenue le: 03 May 2012, pp. 202, pp.: Directeur: Gilbert SaportaRapporteur 1: Ludovic Lebart
Rapporteur 2: Emmanuel Viennet
Examinateur 1: Yves Lechevallier
Examinateur 2: Thierry Artieres
Examinateur 3: Michel Crucianu
Examinateur 4: Yannick Fondeur
Examinateur 5: Stéphane Le Viet
, : Text mining and recommender systems applied to job postings,
Mots clés: Fouille de textes, extraction des connaissances, systèmes de recommandation, offres d'emploi, recrutement sur Internet
Résumé:
L'expansion du média Internet pour le recrutement a entraîné ces dernières années la multiplication des canaux dédiés à la diffusion des offres d'emploi. Dans un contexte économique où le contrôle des coûts est primordial, évaluer et comparer les performances des différents canaux de recrutement est devenu un besoin pour les entreprises. Cette thèse a pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision destiné à accompagner les recruteurs durant le processus de diffusion d'une annonce. Il fournit au recruteur la performance attendue sur les sites d'emploi pour un poste à pourvoir donné. Après avoir identifié les facteurs explicatifs potentiels de la performance d'une campagne de recrutement, nous appliquons aux annonces des techniques de fouille de textes afin de les structurer et d'en extraire de l'information pertinente pour enrichir leur description au sein d'un modèle explicatif. Nous proposons dans un second temps un algorithme prédictif de la performance des offres d'emploi, basé sur un système hybride de recommandation, adapté à la problématique de démarrage à froid. Ce système, basé sur une mesure de similarité supervisée, montre des résultats supérieurs à ceux obtenus avec des approches classiques de modélisation multivariée. Nos expérimentations sont menées sur un jeu de données réelles, issues d'une base de données d'annonces publiées sur des sites d'emploi.
Equipe:
msdma
BibTeX
| @phdthesis { | |||
| Sé12, | |||
| title | = | "{Fouille de données textuelles et systèmes de recommandation appliqués aux offres d'emploi diffusées sur le web}", | |
| author | = | "J. Séguéla", | |
| year | = | 2012, | |
| pages | = | "202", | |
| address | = | "{CEDRIC Laboratory, Paris, France}", | |
| note | = | "{ Directeur: Gilbert Saporta Rapporteur 1: Ludovic Lebart Rapporteur 2: Emmanuel Viennet Examinateur 1: Yves Lechevallier Examinateur 2: Thierry Artieres Examinateur 3: Michel Crucianu Examinateur 4: Yannick Fondeur Examinateur 5: Stéphane Le Viet }", | |
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