8月4日，数据发掘范畴世界最高级别会议KDD 2019在美国阿拉斯加州举办。BOSS直聘自然语言处理团队与北京大学的协作论文当选会议科研类论文单元。
BOSS直聘与北京大学协作的这篇论文显现，在求职招聘范畴也存在相同的现象。该论文指出“求职招募过程中的招聘者和求职者存在前史行为偏好”，使用对这种“偏好”的认知，能有用提高求职者与招聘者的匹配功率。
BOSS直聘NLP中心担任人介绍，“咱们建立了求职者和招聘者双方对称的表明学习网络。在两个表明学习网络里，咱们将求职者及其前史面试记载的岗位文本，以及招聘岗位及其前史面试记载的简历信息别离进行输入，经过引进回忆模块，然后咱们得到别离具有各自偏好的向量表明。然后证明了，求职者和招聘者的确存在前史行为偏好”
在论文中，BOSS直聘与北大团队初次将求职者与招聘者在过往求职招聘交互行为中的文本偏好信息加入到匹配模型，且经过试验证明了该匹配模型（JRMPM）优于现在一切模型，极大地提高了匹配功率。
KDD大会评定反应中，特别强调了该论文关于数据发掘技能在招聘范畴使用提高的开创性、建设性。“全球范围看，以往数据发掘技能首要使用于电商、金融等大范畴，而在具有公共特点职业的人力资源职业却很罕见，让人眼前一亮，十分具有立异含义。”
依据揭露材料，KDD 大会(世界数据发掘与常识发现大会， ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 简称 KDD )由 ACM ( Association of Computing Machinery ，计算机学会)的数据发掘及常识发现专委会( SIGKDD )担任和谐筹办，被我国计算机协会认定为 A 类会议。KDD 大会以论文接纳严厉出名，每年的接纳率不超越 20%，2019年接纳率仅14%。