Project

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

Looptijd
01-11-2020 → Lopend
Financiering
Gewestelijke en gemeenschapsmiddelen: Bijzonder Onderzoeksfonds
Promotor
Mandaathouder
Onderzoeksdisciplines
  • Natural sciences
    • Machine learning and decision making
Trefwoorden
Netwerk inbedding jobmarkt eerlijkheid machinaal leren artificiele intelligentie
 
Projectomschrijving

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.