論文の概要: Occupation similarity through bipartite graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11064v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 13:43:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-27 18:49:04.923938
- Title: Occupation similarity through bipartite graphs
- Title(参考訳): 二部グラフによる作業類似性
- Authors: Pavle Bo\v{s}koski and Matija Perne and Tja\v{s}a Redek and Biljana
Mileva Boshkoska
- Abstract要約: いくつかの職業類似度尺度は、二部グラフの枠組みを用いて導出される。
彼らの生存率はスロベニアで発生した45万人以上の雇用移行に基づいて評価されている。
結果は、いくつかの類似性尺度が妥当であり、異なる実現可能なキャリアパスを示すという仮説を支持している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.38233569758620056
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Similarity between occupations is a crucial piece of information when making
career decisions. However, the notion of a single and unified occupation
similarity measure is more of a limitation than an asset. The goal of the study
is to assess multiple explainable occupation similarity measures that can
provide different insights into inter-occupation relations. Several such
measures are derived using the framework of bipartite graphs. Their viability
is assessed on more than 450,000 job transitions occurring in Slovenia in the
period between 2012 and 2021. The results support the hypothesis that several
similarity measures are plausible and that they present different feasible
career paths. The complete implementation and part of the datasets are
available at https://repo.ijs.si/pboskoski/bipartite_job_similarity_code.
- Abstract(参考訳): 職業間の類似性は、キャリア決定を行う上で重要な情報である。
しかし、単一で統一された職業類似性尺度の概念は、資産というよりはむしろ制限である。
この研究の目的は、複数の説明可能な職業類似性尺度を評価し、占領間関係に関する異なる洞察を提供することである。
このような測度は二部グラフの枠組みを用いて導出される。
彼らの生存率は、2012年から2021年の間にスロベニアで発生した45万人以上のジョブトランジションによって評価される。
結果は、いくつかの類似性尺度が妥当であり、異なる実現可能なキャリアパスを示すという仮説を支持する。
データセットの完全な実装と一部は、https://repo.ijs.si/pboskoski/bipartite_job_ similarity_codeで入手できる。
関連論文リスト
- Measuring similarity between embedding spaces using induced neighborhood graphs [10.056989400384772]
本稿では,ペアの項目表現の類似性を評価するための指標を提案する。
この結果から,類似度とゼロショット分類タスクの精度が類似度と相関していることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-13T15:22:33Z) - Interpretable Measures of Conceptual Similarity by
Complexity-Constrained Descriptive Auto-Encoding [112.0878081944858]
画像間の類似度を定量化することは、画像ベースの機械学習にとって重要な著作権問題である。
我々は,高次関係を捉えた画像間での「概念的類似性」の概念を定義し,計算することを目指している。
2つの非常に異種な画像は、その記述の早い段階で識別できるが、概念的に異種な画像は、より詳細を区別する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T03:31:17Z) - Similarity between Units of Natural Language: The Transition from Coarse
to Fine Estimation [0.0]
人間の言語ユニット間の類似性を捉えることは、人間がどう異なる物体を関連づけるかを説明するのに不可欠です。
この論文における私の研究目標は、より洗練された方法で言語単位間の類似性を考慮した回帰モデルを開発することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T18:54:32Z) - Comparing Apples to Oranges: Learning Similarity Functions for Data
Produced by Different Distributions [6.906621279967866]
我々はこれらのグループ間の類似性関数を学習する効率的なサンプリングフレームワークを提案する。
厳密な理論的境界を持つ解析結果を示し、我々のアルゴリズムを実証的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-26T15:38:05Z) - Attributable Visual Similarity Learning [90.69718495533144]
本稿では、画像間のより正確で説明可能な類似度測定のための帰属的視覚類似度学習(AVSL)フレームワークを提案する。
人間の意味的類似性認知に動機づけられた2つの画像とグラフとの類似性を表現するために,一般化された類似性学習パラダイムを提案する。
CUB-200-2011、Cars196、Stanford Online Productsデータセットの実験は、既存の深い類似性学習方法よりも大幅に改善されたことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T17:35:31Z) - Revisiting Contrastive Methods for Unsupervised Learning of Visual
Representations [78.12377360145078]
対照的な自己教師型学習は、セグメンテーションやオブジェクト検出といった多くの下流タスクにおいて教師付き事前訓練よりも優れています。
本稿では,データセットのバイアスが既存手法にどのように影響するかを最初に検討する。
現在のコントラストアプローチは、(i)オブジェクト中心対シーン中心、(ii)一様対ロングテール、(iii)一般対ドメイン固有データセットなど、驚くほどうまく機能することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T17:59:13Z) - When Deep Classifiers Agree: Analyzing Correlations between Learning
Order and Image Statistics [2.599882743586164]
近年の研究では、訓練過程における類似性に関する実証的な証拠が発見されている。
ニューラルネットワークは、類似した表現に収束するだけでなく、データインスタンスが最初に学習される経験的合意の概念も示していると仮定されている。
我々は,このような分類合意の関係を時間とともに定量化し,その一致現象が調査データセットのコア統計にマッピング可能であることを示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-19T09:03:02Z) - Ranking the information content of distance measures [61.754016309475745]
2つの異なる距離測度を用いて保持する相対的情報を評価する統計的テストを導入する。
これにより、候補者のプールから最も情報に富んだ距離を測定することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-30T15:57:57Z) - A Taxonomy of Similarity Metrics for Markov Decision Processes [62.997667081978825]
近年、伝達学習は強化学習(RL)アルゴリズムをより効率的にすることに成功した。
本稿では,これらの指標を分類し,これまでに提案されている類似性の定義を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T12:36:42Z) - Towards Measuring Place Function Similarity at Fine Spatial Granularity
with Trajectory Embedding [8.626648996710657]
軌道埋め込みにより、類似の社会的機能を持つ場所を近接した場所に配置することができる。
埋め込み類似性は、以前、場所関数の類似性を測定するための新しい計量として提案された。
本研究は,地理的距離が埋め込み類似性に影響を及ぼすかどうかを考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-31T12:59:46Z) - Few-shot Visual Reasoning with Meta-analogical Contrastive Learning [141.2562447971]
本稿では,類似推論に頼って,数ショット(または低ショット)の視覚推論問題を解くことを提案する。
両領域の要素間の構造的関係を抽出し、類似学習と可能な限り類似するように強制する。
RAVENデータセット上での本手法の有効性を検証し, トレーニングデータが少ない場合, 最先端の手法より優れることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T14:00:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。