Я хочу запустить модель, которая соответствует случайным образом совпадающим 2 наборам данных (человек и вакансия) на основе характеристик совпадения обоих наборов данных.
Человек может иметь тип роли, местоположение, другое, и вакансии будут искать эти характеристики.
Текущая методология использует цикл for для работы с вакансиями, поднабор таблицы персонала на основе соответствующих характеристик и случайного выбора человека.
Грубый набросок текущего кода:
for (I 1:dim(Vacancy)){
individual_vacancy = Vacancy[1]
available_person <- person[...matchingconditionsfromindividualvacancy....andavailable=1]
Vacancy$personid[I] = randomsampleofavailableperson
person$Available[personid == randomsampleofavailableperson] = 0
}
Это очень медленно и требует больших вычислительных ресурсов из-за размера набора данных, и, как я могу предположить, это зацикливание и обратная запись в исходные наборы данных.
Существуют ли методологии для такого рода проблемных пакетов / пакетов R, которыми я мог бы воспользоваться?
Редактировать: Это проблема соответствия 1: 1, где проблема возникает. то есть 1 человек должен быть назначен на одну вакансию. Обновление доступного флага гарантирует это на данный момент.