The state-of-the-art in personalized recommender systems for social networking

With the explosion of Web 2.0 application such as blogs, social and professional networks, and various other types of social media, the rich online information and various new sources of knowledge flood users and hence pose a great challenge in terms of information overload. It is critical to use intelligent agent software systems to assist users in finding the right information from an abundance of Web data. Recommender systems can help users deal with information overload problem efficiently by suggesting items (e.g., information and products) that match users’ personal interests. The recommender technology has been successfully employed in many applications such as recommending films, music, books, etc. The purpose of this report is to give an overview of existing technologies for building personalized recommender systems in social networking environment, to propose a research direction for addressing user profiling and cold start problems by exploiting user-generated content newly available in Web 2.0

User's Privacy in Recommendation Systems Applying Online Social Network Data, A Survey and Taxonomy

Recommender systems have become an integral part of many social networks and extract knowledge from a user's personal and sensitive data both explicitly, with the user's knowledge, and implicitly. This trend has created major privacy concerns as users are mostly unaware of what data and how much data is being used and how securely it is used. In this context, several works have been done to address privacy concerns for usage in online social network data and by recommender systems. This paper surveys the main privacy concerns, measurements and privacy-preserving techniques used in large-scale online social networks and recommender systems. It is based on historical works on security, privacy-preserving, statistical modeling, and datasets to provide an overview of the technical difficulties and problems associated with privacy preserving in online social networks.Comment: 26 pages, IET book chapter on big data recommender system

Building a recommendation system based on the job offers extracted from the web and the skills of job seekers

Recruitment, or job search, is increasingly used throughout the world by a large population of users through various channels, such as websites, platforms, and professional networks. Given the large volume of information related to job descriptions and user profiles, it is complicated to appropriately match a user's profile with a job description, and vice versa. The job search approach has drawbacks since the job seeker needs to search a job offers in each recruitment platform, manage their accounts, and apply for the relevant job vacancies, which wastes considerable time and effort. The contribution of this research work is the construction of a recommendation system based on the job offers extracted from the web and on the e-portfolios of job seekers. After the extraction of the data, natural language processing is applied to structured data and is ready for filtering and analysis. The proposed system is a content-based system, it measures the degree of correspondence between the attributes of the e-portfolio with those of each job offer of the same list of competence specialties using the Euclidean distance, the result is classified with a decreasing way to display the most relevant to the least relevant job offers

Professional online networking : investigating the technological and the human side of networking with professional social networking sites

Professional social networking sites (SNS) have become a vital part of modern days professional lives. They are a convenient way to receive information about job offers, work-related content, and to connect with other professionals independent of time and space. Research in the field of social capital has shown that a network of people can give access to information, influence, and solidarity which positively affect both subjective and objective career outcomes. Moreover, research has shown that a diverse network is most beneficial as it gives access to non-redundant information, new perspectives, and new ideas. Yet, most professional SNS users are mainly connected with others from their direct work environments such as colleagues and university friends. For one thing, this is because of the homophily principle which states that people tend to surround themselves with others who are similar to them. On the other hand, contact recommender systems of professional SNS support connecting with similar others as contact recommendations are usually based on similarity. The cumulative dissertation, therefore, was set out to investigate the technological and the human side of professional online networking to gain evidence on how to encourage professional SNS users to build more diverse business networks. The dissertation consists of four research articles answering the following four research questions: 1. Is there a difference between offline and online professional networking in terms of intensity and in terms of influence factors? 2. How do basic technological features and functions (e.g. diverse contact recommendations) influence professional online networking? 3. How do different information designs of contact recommendations influence professional online networking? 4. How does diverse online networking influence peoples social identification with their online business networks? In summary, the four research articles show that peoples online networking is mainly driven by cognitive factors, more specifically, peoples knowledge about the benefits of (diverse) networking. When people know about the benefits of networking and the benefits of diverse networking, they network more and more diverse. This can be addressed in the design of contact recommendations by displaying an explanation why someone is recommended thereby hinting at the benefits of networking in general and at the benefits of diversity. Moreover, this can be addressed by presenting contact recommendations emphasizing dissimilarity information in contrast to similarity information. Both different types of explanations and different types of information weaken the homophily principle and encourage people to network more diverse. Besides, basic technological functions influence online networking. When people are presented with a more diverse set of contact recommendations to choose from, they do not network less but consequently, end up with a more diverse business network. Furthermore, the negative affective influence of anxiety towards unknown people is different for offline than for online networking. In line with the social compensation hypothesis, in online settings, the negative influence is weaker than it is in offline settings. When only looking at online settings we see that higher levels of anxiety still reduce the number of people connected with but not the diversity of the resulting networks. Hence, people do not feel less anxiety when connecting with similar others than when connecting with dissimilar others. Finally, returning to the side of the user we see that more diverse online networking leads to a reduction of social identification with peoples online business networks. Diverse online networking reduces social identification with the network and as a result the willingness to support the network. Hence, diverse online networking compromises the benefits a network provides. Yet, in the absence of similarity, there is also evidence that people attribute others in their online networks with characteristics of their own to perceive them as similar. Shared characteristics function as a reason to identify and compensate for the lack of formal similarity when business networks become more diverse. Moreover, the specific features and functions of professional SNS besides contact recommendations can compensate for the lack of identification.Berufliche Social Networking Sites (SNS) sind aus dem modernen Berufsleben nicht mehr wegzudenken. Sie sind eine bequeme Möglichkeit, Informationen über Stellenangebote und arbeitsbezogene Inhalte zu erhalten und sich mit Fachleuten unabhängig von Zeit und Raum zu vernetzen. Forschung auf dem Gebiet des sozialen Kapitals hat gezeigt, dass ein Netzwerk Zugang zu Informationen, Einfluss und Solidarität bietet, was sowohl subjektive als auch objektive berufliche Ergebnisse positiv beeinflusst. Darüber hinaus hat die Forschung gezeigt, dass ein diverses Netzwerk am vorteilhaftesten ist, da es den Zugang zu nicht redundanten Informationen, neuen Perspektiven und neuen Ideen ermöglicht. Dennoch sind die meisten Nutzer*innen auf beruflichen SNS hauptsächlich mit anderen aus ihrem direkten Arbeitsumfeld, wie zum Beispiel mit Kolleg*innen und Freund*innen von der Universität vernetzt. Dies liegt zum einen am Homophilie-Prinzip, das besagt, dass Menschen dazu neigen, sich mit Personen zu umgeben, die ihnen ähnlich sind. Zum anderen unterstützen Kontaktempfehlungssysteme auf beruflichen SNS das Vernetzen mit ähnlichen Personen, da Kontaktempfehlungen in der Regel auf Ähnlichkeit basieren. Die kumulative Dissertation untersuchte daher die technologische und die menschliche Seite des beruflichen online Networkings, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Nutzer*innen von beruflichen SNS dazu ermutigt werden können, diverse berufliche Netzwerke aufzubauen. Die Dissertation besteht aus vier Forschungsartikeln, die die folgenden vier Forschungsfragen beantworten: 1. Gibt es einen Unterschied zwischen offline und online beruflichem Networking in Bezug auf die Intensität und in Bezug auf die Einflussfaktoren? 2. Wie beeinflussen grundlegende technologische Merkmale und Funktionen (z.B. diverse Kontaktempfehlungen) das berufliche online Networking? 3. Wie beeinflussen unterschiedliche Informationsdesigns von Kontaktempfehlungen das berufliche online Networking? 4. Wie beeinflusst diverses online Networking die soziale Identifikation der Menschen mit ihren beruflichen online Netzwerken? Zusammenfassend zeigen die vier Artikel, dass online Networking hauptsächlich durch kognitive Faktoren gelenkt wird, genauer gesagt durch das Wissen um die Vorteile von Networking. Wenn Menschen die Vorteile des Networkings und die Vorteile des diversen Networkings kennen, vernetzen sie sich mit mehr Personen und diverser. Dem kann bei der Gestaltung von Kontaktempfehlungen dadurch Rechnung getragen werden, dass eine Erklärung angezeigt wird, warum jemand empfohlen wird. Darüber hinaus kann dem Einfluss des Wissens durch die Auswahl der Informationen von Kontaktempfehlungen Rechnung getragen werden. Bei der Präsentation von Kontaktempfehlungen können Informationen zu Unterschiedlichkeiten im Gegensatz zu Informationen zu Ähnlichkeiten betont werden. Sowohl unterschiedliche Arten von Erklärungen als auch unterschiedliche Arten von Informationen schwächen das Homophilie-Prinzip und ermutigen Nutzer*innen dazu, sich diverser zu vernetzen. Außerdem beeinflussen grundlegende technologische Funktionen das online Networking. Wird ein diverses Set an Kontaktempfehlungen zur Auswahl angeboten, vernetzen sich Nutzer*innen nicht mit weniger Menschen, sondern erhalten ein diverseres Netzwerk. Darüber hinaus ist der negative affektive Einfluss der Angst gegenüber unbekannten Personen beim offline Networking anders als beim online Networking. In Übereinstimmung mit der Hypothese der sozialen Kompensation ist der negative Einfluss in online Umgebungen schwächer als in offline Umgebungen. Wenn wir nur online Networking betrachten, stellen wir fest, dass ein höheres Level an Angst zwar die Größe allerdings nicht die Diversität des entstandenen Netzwerks reduziert. Daraus folgt, dass Menschen nicht weniger Angst empfinden, wenn sie sich mit ähnlichen Personen vernetzen als wenn sie sich mit unähnlichen Personen vernetzen. Wenn wir schließlich auf die Seite der Nutzer*innen zurückkehren, sehen wir, dass diverses online Networking zu einer Verringerung der sozialen Identifikation mit dem beruflichen online Netzwerk führt. Diverses online Networking reduziert die soziale Identifikation mit dem Netzwerk und infolgedessen die Bereitschaft das Netzwerk zu unterstützen. Daher beeinträchtigt diverses online Networking die Vorteile, die ein Netzwerk bietet. Bei fehlender Ähnlichkeit gibt es jedoch auch Hinweise darauf, dass Menschen anderen in ihrem online Netzwerk eigene Eigenschaften und Merkmale zuschreiben, um sie als ähnlich wahrzunehmen. Gemeinsame Eigenschaften und Merkmale dienen als Grundlage, sich mit anderen Personen zu identifizieren und den Mangel an formalen Ähnlichkeiten auszugleichen, wenn berufliche Netzwerke stets diverser werden. Darüber hinaus gleichen auch die spezifischen Merkmale und Funktionen beruflicher SNS, die neben Kontaktempfehlungen existieren, einen Mangel an Identifikation aus

ONTOLOGY BASED TECHNICAL SKILL SIMILARITY

Online job boards have become a major platform for technical talent procurement and job search. These job portals have given rise to challenging matching and search problems. The core matching or search happens between technical skills of the job requirements and the candidate\u27s profile or keywords. The extensive list of technical skills and its polyonymous nature makes it less effective to perform a direct keyword matching. This results in substandard job matching or search results which misses out a closely matching candidate on account of it not having the exact skills. It is important to use a semantic similarity measure between skills to improve the relevance of the results. This paper proposes a semantic similarity measure between technical skills using a knowledge based approach. The approach builds an ontology using DBpedia and uses it to derive a similarity score. Feature based ontology similarity measures are used to derive a similarity score between two skills. The ontology also helps in resolving a base skill from its multiple representations. The paper discusses implementation of custom ontology, similarity measuring system and performance of the system in comparing technical skills. The proposed approach performs better than the Resumatcher system in finding the similarity between skills. Keywords