論文の概要: Labor Migration Modeling through Large-scale Job Query Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02639v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 16:24:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 01:52:35.829676
- Title: Labor Migration Modeling through Large-scale Job Query Data
- Title（参考訳）: 大規模ジョブクエリデータによる労働移動モデリング
- Authors: Zhuoning Guo, Le Zhang, Hengshu Zhu, Weijia Zhang, Hui Xiong, Hao Liu,
- Abstract要約: 本稿では,大規模ジョブクエリデータを活用した深層学習に基づく時空間労働移動分析フレームワークDHG-SILを提案する。
具体的には,世界最大規模の検索エンジンからの求人情報による労働移動のプロキシとして,まず最初に労働移動の意図を取得する。
都市の移動特性を定量化するための4つの解釈変数を導入し、都市表現と協調して最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.87413768190629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate and timely modeling of labor migration is crucial for various urban governance and commercial tasks, such as local policy-making and business site selection. However, existing studies on labor migration largely rely on limited survey data with statistical methods, which fail to deliver timely and fine-grained insights for time-varying regional trends. To this end, we propose a deep learning-based spatial-temporal labor migration analysis framework, DHG-SIL, by leveraging large-scale job query data. Specifically, we first acquire labor migration intention as a proxy of labor migration via job queries from one of the world's largest search engines. Then, a Disprepant Homophily co-preserved Graph Convolutional Network (DH-GCN) and an interpretable temporal module are respectively proposed to capture cross-city and sequential labor migration dependencies. Besides, we introduce four interpretable variables to quantify city migration properties, which are co-optimized with city representations via tailor-designed contrastive losses. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate the superiority of our DHG-SIL. Notably, DHG-SIL has been deployed as a core component of a cooperative partner's intelligent human resource system, and the system supported a series of city talent attraction reports.
- Abstract（参考訳）: 労働移住の正確なタイムリーなモデリングは、地方政策作成や事業所選定など、様々な都市統治や商業業務に不可欠である。
しかし、労働移住に関する既存の研究は、統計学的手法による限られた調査データに大きく依存している。
そこで本研究では,大規模ジョブクエリデータを活用した深層学習に基づく時空間労働移動分析フレームワークDHG-SILを提案する。
具体的には,世界最大規模の検索エンジンからの求人情報による労働移動のプロキシとして,まず最初に労働移動の意図を取得する。
次に,Reprepant Homophily共保存グラフ畳み込みネットワーク(DH-GCN)と解釈可能な時間モジュールをそれぞれ提案し,クロスシティとシーケンシャルな労働移動の依存関係を捉える。
さらに,都市移動特性を定量化するための4つの解釈可能な変数を導入する。
3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々のDHG-SILの優位性を示している。
特に、DHG-SILは、協力パートナーのインテリジェントな人材システムの中核的なコンポーネントとして展開されており、このシステムは、一連の都市タレントアトラクションレポートを支持している。
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