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利用社交网络活动数据识别和定位求职者( Using Social Network Activity Data to Identify and Target Job Seekers )
Peter Ebbes Oded Netzer
对许多公司来说，一个重要的挑战是识别客户的生活转变，比如找工作、生孩子或买房。推断这种转变，通常是公司没有观察到的，可以为公司提供机会，使其与客户更相关。在本文中，我们演示了一个社交网络平台如何利用其纵向用户数据来识别哪些用户可能是求职者。识别求职者是职业社交网络平台商业模式的核心。我们提出的方法建立在隐马尔可夫模型(HMM)框架上，从社会网络活动数据中获得的噪声信号中恢复工作搜索的潜在状态。具体地说，我们利用隐马尔可夫模型的潜在状态来融合对求职状态问题的横断面调查响应和纵向用户活动数据，形成部分隐马尔可夫模型。因此，在某些时间段，对于某些用户，我们观察到了真实求职状态的直接度量。我们证明了该模型不仅可以预测哪些用户可能在任何时间点寻找工作，还可以预测平台上的哪些活动与工作搜索相关，以及用户已经寻找工作了多长时间。此外，我们发现，基于我们提出的方法来定位求职者，相对于社交网络平台使用的方法，可以使定位活动的利润增加29%。本文由张娟娟接受，市场营销。
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