論文の概要: A Large-scale Industrial and Professional Occupation Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02780v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 10:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 22:00:45.597038
• Title: A Large-scale Industrial and Professional Occupation Dataset
• Title（参考訳）: 大規模産業・職業活動データセット
• Authors: Junhua Liu, Yung Chuen Ng and Kwan Hui Lim
• Abstract要約: 今日の求人市場では、職業データマイニングと分析の重要性が高まっている。 このデータセットは、LinkedInの56万ユーザに属する192万のジョブから成っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2642698101441705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been growing interest in utilizing occupational data mining and analysis. In today's job market, occupational data mining and analysis is growing in importance as it enables companies to predict employee turnover, model career trajectories, screen through resumes and perform other human resource tasks. A key requirement to facilitate these tasks is the need for an occupation-related dataset. However, most research use proprietary datasets or do not make their dataset publicly available, thus impeding development in this area. To solve this issue, we present the Industrial and Professional Occupation Dataset (IPOD), which comprises 192k job titles belonging to 56k LinkedIn users. In addition to making IPOD publicly available, we also: (i) manually annotate each job title with its associated level of seniority, domain of work and location; and (ii) provide embedding for job titles and discuss various use cases. This dataset is publicly available at https://github.com/junhua/ipod.
• Abstract（参考訳）: 産業データマイニングと分析の活用への関心が高まっている。 今日の雇用市場では、企業が従業員の転職、モデルキャリアの軌跡、履歴書の表示、その他の人的資源タスクの実行を予測できるため、職業データマイニングと分析の重要性が増している。 これらのタスクを促進するための重要な要件は、職業関連データセットの必要性である。 しかし、ほとんどの研究は独自のデータセットを使用しているか、データセットを公開していないため、この分野の開発を妨げている。 この問題を解決するために、56k LinkedInユーザーに属する192万の職種からなるIndustrial and Professional Occupation Dataset(IPOD)を提示する。 IPODを一般公開するだけでなく、以下も公開する。 (i)各職名にその年長、仕事の領域及び場所の関連レベルを手作業で注釈すること。 (二)肩書きの埋め込みを提供し、各種のユースケースについて論じる。 このデータセットはhttps://github.com/junhua/ipodで公開されている。

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