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最值推荐的3大设计技巧 用户标签体系设计思路( 二 )


虽然从专业深度来说 ， HR人员对职位的了解并不深入 ， 但他们对职位的了解范围很广 。只要在某个行业做过HR的 ， 基本都熟悉该行业的所有岗位和关键技能 。而且HR经常使用招聘平台 ， 有用户的感知 ， 非常熟悉用户的行为和逻辑 。所以HR更适合职位的专业知识研究 ， 专家团队应该是不同行业的HR人员 。
团队建好之后 ， 一般的研究思路也有了 。接下来可以研究一下标签制度的具体制作流程和规则 ， 总结如下图:
建立系统的目的肯定是应用于算法推荐和搜索 。在初始阶段 ， 标签系统的离线匹配效果可以通过离线漏斗数据转化对比(命中标签和遗漏标签的转化对比)来验证 。此外 ， 实际的在线匹配效果可以通过灰度实验和小流量在线实验来验证 。
专业知识标签只关注匹配度的准确性 。最后 ， 线上使用还必须考虑用户是否活跃 ， B端HR是否着急 ， C端求职者是否找工作 ， 如何平衡专业知识的准确性和用户行为的活跃性之间的权重也是一大难点 。找到准确度和活跃度平衡的比例区间 ， 在这个区间内可以达到最大的用户成就 。这方面这里就不分析了 ， 需要算法学生多次调整模型才能实现 。
3. 基于动态信息的用户行为标签 基于用户行为的用户画像标注系统在电子商务领域应用广泛 ， 在招聘领域同样适用 ， 只不过电子商务领域的“查看-联系卖家-购买”行为变成了招聘领域的“查看-聊天-达成约会”行为 。
电商平台中的协同过滤理论在招聘平台中同样适用 ， 只是变成了基于相似职位的过滤和基于相似候选人的过滤 。一些企业过去取得的成绩 ， 大多是名校考生 ， 所以我们知道 ， 企业更希望有名校经历；有些企业招聘销售岗位在专业知识体系中更倾向于有软件销售经验的应聘者 ， 所以我们知道企业更倾向于软件行业的销售应聘者 。
通过用户画像系统 ， 我们可以评估用户的偏好 ， 以便在未来的推荐中使用用户的偏好 ， 达到更好的效果 。
三、招聘领域静动态标签体系的综合运用 静态通用标签是所有品类共有的标签特征 ， 属于批量标准化生产经营 。通用标签制作完善 ， 可实现粗矿跨步跑节奏的匹配 。
专业知识标签是每一类岗位专业的标签特征 ， 是小批量的精细化生产经营 。前面的大步跑达到一定匹配度后 ， 结合精细化的小步跑模式 ， 将每个作业类别的粒度逐步划分为更精细的粒度 ， 达到更高的匹配度 。
经过前两轮的标准化和精细化分类 ， 数据已经被细分为子类别 ， 但没有特征标签来衡量个人用户偏好 。而动态用户行为标签是单个用户的个性化偏好特征标签 ， 用户的偏好可能是一般学历和年限的特征 ， 也可能是专业知识中某个技术框架或某个产品类别的特征 。
最后 ， 静态标准化通用标签、专业知识精细化标签和动态行为个性化偏好标签相互作用 ， 相辅相成 ， 提高招聘领域在线效果的匹配准确率 。


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