8 月 4 日，數據挖掘領域國際最高級别會議 KDD 2019 在美國阿拉斯加州擧行。BOSS 直聘自然語言處理團隊與北京大學的合作論文入選會議科研類論文單元。BOSS 直聘與北京大學合作的這篇論文顯示，在求職招聘領域也存在同樣的現象。該論文指出 「求職招募過程中的招聘者和求職者存在歷史行為偏好」，利用對這種 「偏好」 的認知，能有效提升求職者與招聘者的疋配效率。BOSS 直聘 NLP 中心負責人介紹，「我們建立了求職者和招聘者雙邊對稱的表示學習網絡。在兩個表示學習網絡里，我們將求職者及其歷史面試記錄的崗位文本，以及招聘崗位及其歷史面試記錄的簡曆資訊分别進行輸入，透過引入記憶模塊，從而我們得到分别具有各自偏好的向量表示。從而證明了，求職者和招聘者確實存在歷史行為偏好」在論文中，BOSS 直聘與北大團隊首次將求職者與招聘者在過往求職招聘交互行為中的文本偏好資訊加入到疋配模型，且透過實驗證明了該疋配模型（JRMPM）優於目前所有模型，極大地提升了疋配效率。KDD 大會評審反饋中，特别強調了該論文對於數據挖掘技術在招聘領域應用提升的開創性、建設性。「全球範圍看，以往數據挖掘技術主要應用於電商、金融等大領域，而在具有公共屬性行業的人力資源行業卻很少見，讓人眼前一亮，非常具有創新意義。」根據公開資料，KDD 大會 (國際數據挖掘與知識發現大會， ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 簡稱 KDD ) 由 ACM ( Association of Computing Machinery ，計算機學會) 的數據挖掘及知識發現專委會 ( SIGKDD ) 負責協調籌辦，被中國計算機協會認定為 A 類會議。KDD 大會以論文接收嚴格聞名，每年的接收率不超過 20%，2019 年接收率僅 14%。
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