Если автора сильно интересует тема, то очень рекомендую к рассмотрению модели скрининга и в целом теорию контрактов.
Если не интересует, то просто подсвечу пару моментов. На открытом рынке как правило невозможно верифицировать выбранную стратегию. Кандидат не знает, врет ли компания, в свою очередь компания не знает врет ли кандидат. При этом основная проблема врущего кандидата в том, что его производительность ниже, чем у кандидата с реальным опытом, соответствующего позиции. В связи с этим введем коэффициент m отвечающий за производительность. Каждый ищ кандидитов несет свои косты, на раьоту, ращные в зависимости от опыта (действительно, чтобы просто соответствовать должности синьора и выполнять условнуб норму, опытному и неопытному кандидату нужно приложить разное количество усилий. Обозначим косты за c. Компания пытается произвести селективный скрининг кандидатов основываясь на доступной ей информации и стремится предложить такой контракт или контракты с зарплатой w и требуемыми усилиями b, чтобы отсеять кандидитов без опыта врущих в резюме от кандидатов с опытом.
Таким обращом задача сводится к нахождения оптимального контракта (-ов) (w, b), таких чтобы из нескольких типов кандидатов (m, c) выбрать того который максимищирует ей прибыль.
Примерно так эта задача моделируется в экономике. За более подробной инфой гуглите скрининг и теорию контрактов.
Если автора сильно интересует тема, то очень рекомендую к рассмотрению модели скрининга и в целом теорию контрактов.
Если не интересует, то просто подсвечу пару моментов. На открытом рынке как правило невозможно верифицировать выбранную стратегию. Кандидат не знает, врет ли компания, в свою очередь компания не знает врет ли кандидат. При этом основная проблема врущего кандидата в том, что его производительность ниже, чем у кандидата с реальным опытом, соответствующего позиции. В связи с этим введем коэффициент m отвечающий за производительность. Каждый ищ кандидитов несет свои косты, на раьоту, ращные в зависимости от опыта (действительно, чтобы просто соответствовать должности синьора и выполнять условнуб норму, опытному и неопытному кандидату нужно приложить разное количество усилий. Обозначим косты за c. Компания пытается произвести селективный скрининг кандидатов основываясь на доступной ей информации и стремится предложить такой контракт или контракты с зарплатой w и требуемыми усилиями b, чтобы отсеять кандидитов без опыта врущих в резюме от кандидатов с опытом.
Таким обращом задача сводится к нахождения оптимального контракта (-ов) (w, b), таких чтобы из нескольких типов кандидатов (m, c) выбрать того который максимищирует ей прибыль.
Примерно так эта задача моделируется в экономике. За более подробной инфой гуглите скрининг и теорию контрактов.
А как происходит подбор наиболее релевантных контексту частей в дереве? Стоит дополнительная модель или с помощью каких-то других методов?