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如何建立招聘平臺的用戶標(biāo)簽體系?

2020-11-3    資深UI設(shè)計(jì)者

目前基于用戶畫像的標(biāo)簽體系在各行各業(yè)開始得到應(yīng)用,對于涉及范圍廣,專業(yè)知識深的互聯(lián)網(wǎng)招聘領(lǐng)域來說,建立標(biāo)簽體系的難點(diǎn)是什么呢?應(yīng)該如何建立標(biāo)簽體系?怎么驗(yàn)證標(biāo)簽體系的準(zhǔn)確性?文章對這三個問題展開了分析探討,與大家分享。

一、招聘領(lǐng)域建立標(biāo)簽體系的難點(diǎn)

電商行業(yè)客觀來說屬于比較簡單的toC領(lǐng)域,知識網(wǎng)絡(luò)是比較容易理解的通用知識,可通過用戶的購買習(xí)慣、偏好、商品品類等建立標(biāo)簽體系。醫(yī)療行業(yè)屬于專業(yè)性強(qiáng)的領(lǐng)域,建立標(biāo)簽體系必須要懂醫(yī)療技術(shù)的專家團(tuán)隊(duì)才可以,但是易于操作的是,只需要醫(yī)療一個領(lǐng)域?qū)<揖涂梢酝瓿蓪I(yè)的標(biāo)簽體系建設(shè)。

但對于招聘行業(yè)來說,行業(yè)、職位涉及范圍廣,且專業(yè)性強(qiáng),因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)的公司和求職者都會通過招聘平臺建立聯(lián)系,而且有很多高精專的職位和候選人,怎么評估B/C端之間專業(yè)技能、工種、行業(yè)之間的匹配度,確是一大難點(diǎn),而且理論上來說需要集齊各個行業(yè)、各種職位的專家人員才能建立起招聘行業(yè)的標(biāo)簽體系,但這在現(xiàn)實(shí)中要怎么操作呢?

那么機(jī)器是否可以自動完成招聘領(lǐng)域的標(biāo)簽體系建設(shè)呢?用NLP抽取職位JD中的描述并將其聚類,比如抽取Java、spring、Unix、Visio、Excel等工具技能,原型設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)、需求分析等工作內(nèi)容技能,用戶運(yùn)營、產(chǎn)品運(yùn)營、數(shù)據(jù)運(yùn)營等工作方向技能,這是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者最熟悉的開發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營的工作內(nèi)容和技能,如果機(jī)器可以識別這些類別標(biāo)簽就很完美了。

但現(xiàn)實(shí)卻是看似的完美與和諧,萬一Java是出現(xiàn)在了招聘專員的職位描述中呢?用戶寫的是“負(fù)責(zé)招聘Java工程師”,假如Visio出現(xiàn)在Java工程師的描述中呢?假如Excel出現(xiàn)在運(yùn)營專員的職位描述中呢?這些技能還是不是這個崗位的核心能力?

首先,Java出現(xiàn)在招聘專員出其實(shí)是可以用硬規(guī)則過濾掉的,比如限制職位和技能的關(guān)系,也就是說不是所有技能都滿足所有職位,有的技能只適用于某些職位,在其他職位內(nèi)就是無效信息。

其次,需求分析是不是產(chǎn)品經(jīng)理的技能標(biāo)簽?zāi)??有的人說肯定是了,這個回答可以說對也可以說不對,對是因?yàn)樾枨蠓治龃_實(shí)是產(chǎn)品的必備能力和工作內(nèi)容,不對是因?yàn)樗械漠a(chǎn)品經(jīng)理都需要需求分析,那這個能力還是該產(chǎn)品經(jīng)理區(qū)別于其他產(chǎn)品經(jīng)理的能力嗎?

最后Excel會出現(xiàn)在運(yùn)營專員內(nèi)、也會出現(xiàn)在招聘專員內(nèi),也會出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)專員內(nèi),那么它還是個核心的技能標(biāo)簽嗎?

通過以上分析可得到以下歸納性的總結(jié):

  1. 不是所有技能都適用于所有的職位,應(yīng)該定義每個職位的核心技能標(biāo)簽體系,因?yàn)榉呛诵牡募寄苡袝r候不僅無效還會起到反作用;
  2. 不是所有該職位需要的技能或者做的工作內(nèi)容都是該職位的技能標(biāo)簽,因?yàn)樗窃搷徫坏耐ㄓ媚芰]有區(qū)別度,技能標(biāo)簽應(yīng)該是該職位工種的核心技能且是可以區(qū)別不同職位或簡歷的。

所以通過以上分析可知,純NLP機(jī)器識別的方式不能完成招聘領(lǐng)域的標(biāo)簽體系建設(shè),因?yàn)闄C(jī)器沒辦法在一個崗位的眾多技能中篩選出哪些是重要的知識技能,哪些是不重要的知識技能。

二、如何建立招聘領(lǐng)域的標(biāo)簽體系

1. 基于靜態(tài)信息的通用標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)簽

招聘領(lǐng)域的標(biāo)簽大家首先可以想到的就是學(xué)歷、工作年限、薪資范圍等比較通用的職位/簡歷端匹配維度,當(dāng)然這些顯性通用的標(biāo)簽早已被各招聘平臺做成了結(jié)構(gòu)化的篩選項(xiàng)。

其次還有一些比較小眾的維度要求,比如有的職位要求海外經(jīng)歷、黨員、國企工作經(jīng)歷、籍貫、年齡等,有些平臺也把其中的某些維度做成了平臺上的結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽。

不過這些不是我們研究的重點(diǎn),我們主要研究的是每個職位專業(yè)的知識方向的技能。

2. 基于靜態(tài)信息的專業(yè)知識精細(xì)化標(biāo)簽

建立專業(yè)知識標(biāo)簽體系的重點(diǎn)就是建立專業(yè)的崗位研究專家團(tuán)隊(duì),想要做某個崗位的專業(yè)知識標(biāo)簽研究,肯定需要熟悉該崗位的人員,是選擇從事該崗位工作的人員呢,還是對這類崗位有所了解的HR人員呢?

因此就這兩類人員進(jìn)行了調(diào)研與分析,最終發(fā)現(xiàn)從事該崗位的人雖然對所從事的崗位了解比較深入,但對其他相關(guān)的崗位未必了解,也不太了解招聘過程中用戶的感知與思維;

HR人員雖然在專業(yè)深度上對崗位的了解不是很深入,但所了解的崗位范圍廣,只要從事過某個行業(yè)的HR工作,基本都熟悉該行業(yè)所有的崗位與關(guān)注的重點(diǎn)技能,且HR經(jīng)常使用招聘平臺,有用戶感知,對用戶行為與邏輯都非常了解,所以HR更適合做崗位專業(yè)知識研究,而且該專家團(tuán)隊(duì)最好是來自各個不同行業(yè)的HR人員。

團(tuán)隊(duì)建好了,大概的研究思路也有了,接下來就可以好好研究標(biāo)簽體系具體的生產(chǎn)流程與規(guī)則了,對此進(jìn)行了如下圖的總結(jié):

體系建立的目的肯定是運(yùn)用在算法的推薦與搜索中,初期可以通過離線的漏斗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化對比(命中標(biāo)簽與未命中標(biāo)簽的轉(zhuǎn)化對比)來驗(yàn)證該標(biāo)簽體系的離線匹配效果,再者可通過灰度實(shí)驗(yàn),小流量上線實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證實(shí)際線上的匹配效果。

專業(yè)知識標(biāo)簽關(guān)注的只是匹配度的準(zhǔn),最終線上使用肯定還要考慮用戶是否活躍,B端HR是否著急要人,C端求職者是否在找工作,如何平衡專業(yè)知識的準(zhǔn)與用戶行為的活之間的權(quán)重也一大難點(diǎn),要找到那個準(zhǔn)與活平衡的比例區(qū)間,在這個區(qū)間內(nèi)線上能實(shí)現(xiàn)最大的用戶達(dá)成,這方面在此不多做分析,需要算法同學(xué)多次調(diào)整模型才能達(dá)成。

3. 基于動態(tài)信息的用戶行為標(biāo)簽

基于用戶行為的用戶畫像標(biāo)簽體系在電商領(lǐng)域中運(yùn)用廣泛,在招聘領(lǐng)域此類標(biāo)簽體系同樣適用,只不過電商領(lǐng)域中的“查看-聯(lián)系賣家-購買”行為在招聘領(lǐng)域變成了“查看-開聊-達(dá)成約面”行為。

電商平臺中的協(xié)同過濾理論在招聘平臺也同樣適用,只是變成了基于相似職位的過濾和基于相似候選人的過濾。有的企業(yè)以往達(dá)成的多數(shù)是名校候選人,那么我們就知道該企業(yè)偏好有名校教育經(jīng)歷的;有的企業(yè)招聘銷售崗更傾向于在專業(yè)知識體系中的有軟件銷售經(jīng)驗(yàn)的候選人,那么我們就知道該企業(yè)偏好軟件行業(yè)的銷售候選人。

通過用戶畫像體系我們可以評估用戶的偏好,以期在該用戶以后的推薦中使用其偏好,達(dá)到更好的效果。

三、招聘領(lǐng)域靜動態(tài)標(biāo)簽體系的綜合運(yùn)用

靜態(tài)通用標(biāo)簽是所有職類共用的標(biāo)簽特征,屬于大批量標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)與運(yùn)營,通用標(biāo)簽生產(chǎn)完善了,可以實(shí)現(xiàn)粗礦式大步快跑節(jié)奏的匹配達(dá)成;

而專業(yè)知識標(biāo)簽是每類職位專業(yè)的標(biāo)簽特征,是小批量精細(xì)化的生產(chǎn)與運(yùn)營,在前面大步快跑達(dá)到一定匹配度之后,再結(jié)合精細(xì)化的小步快跑方式,逐步將每個職類的顆粒度劃分為更精細(xì)化的顆粒度,達(dá)到更高匹配程度;

在前面標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化兩輪分類之后數(shù)據(jù)已經(jīng)被分成了一個個小類,但卻沒有衡量單個用戶偏好的特征標(biāo)簽,而動態(tài)的用戶行為標(biāo)簽就是單個用戶個性化的偏好特征標(biāo)簽,用戶的偏好有可能是通用的學(xué)歷、年限特征,也可能是專業(yè)知識中某個技術(shù)框架、某種產(chǎn)品品類特征。

最終,靜態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化通用標(biāo)簽、專業(yè)知識精細(xì)化標(biāo)簽、動態(tài)行為個性化偏好標(biāo)簽,三者相互作用、相輔相成,提升招聘領(lǐng)域線上效果的匹配準(zhǔn)確度。

文章來源:人人都是產(chǎn)品經(jīng)理    作者:艷杰


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