2020-11-3 濤濤
目前基于用戶畫(huà)像的標(biāo)簽體系在各行各業(yè)開(kāi)始得到應(yīng)用，對(duì)于涉及范圍廣，專業(yè)知識(shí)深的互聯(lián)網(wǎng)招聘領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，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(duì)這三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)了分析探討，與大家分享。
電商行業(yè)客觀來(lái)說(shuō)屬于比較簡(jiǎn)單的toC領(lǐng)域，知識(shí)網(wǎng)絡(luò)是比較容易理解的通用知識(shí)，可通過(guò)用戶的購(gòu)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(gè)領(lǐng)域?qū)＜揖涂梢酝瓿蓪I(yè)的標(biāo)簽體系建設(shè)。
但對(duì)于招聘行業(yè)來(lái)說(shuō)，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(huì)通過(guò)招聘平臺(tái)建立聯(lián)系，而且有很多高精專的職位和候選人，怎么評(píng)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(lái)說(shuō)需要集齊各個(gè)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(dòng)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(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等工作方向技能，這是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者最熟悉的開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)的工作內(nèi)容和技能，如果機(jī)器可以識(shí)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(wàn)一Java是出現(xiàn)在了招聘專員的職位描述中呢？用戶寫(xiě)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(yíng)專員的職位描述中呢？這些技能還是不是這個(gè)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(guò)濾掉的，比如限制職位和技能的關(guān)系，也就是說(shuō)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(wú)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(shuō)肯定是了，這個(gè)回答可以說(shuō)對(duì)也可以說(shuō)不對(duì)，對(duì)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(duì)是因?yàn)樗械漠a(chǎn)品經(jīng)理都需要需求分析，那這個(gè)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(huì)出現(xiàn)在運(yùn)營(yíng)專員內(nèi)、也會(huì)出現(xiàn)在招聘專員內(nèi)，也會(huì)出現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)專員內(nèi)，那么它還是個(gè)核心的技能標(biāo)簽嗎？
通過(guò)以上分析可得到以下歸納性的總結(jié)：
所以通過(guò)以上分析可知，純NLP機(jī)器識(shí)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(méi)辦法在一個(gè)崗位的眾多技能中篩選出哪些是重要的知識(shí)技能，哪些是不重要的知識(shí)技能。
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(jiǎn)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(tái)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(guó)企工作經(jīng)歷、籍貫、年齡等，有些平臺(tái)也把其中的某些維度做成了平臺(tái)上的結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽。
不過(guò)這些不是我們研究的重點(diǎn)，我們主要研究的是每個(gè)職位專業(yè)的知識(shí)方向的技能。
建立專業(yè)知識(shí)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(gè)崗位的專業(yè)知識(shí)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(duì)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(duì)所從事的崗位了解比較深入，但對(duì)其他相關(guān)的崗位未必了解，也不太了解招聘過(guò)程中用戶的感知與思維；
HR人員雖然在專業(yè)深度上對(duì)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(guò)某個(gè)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(tái)，有用戶感知，對(duì)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(shí)研究，而且該專家團(tuán)隊(duì)最好是來(lái)自各個(gè)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(lái)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(duì)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(guò)離線的漏斗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化對(duì)比（命中標(biāo)簽與未命中標(biāo)簽的轉(zhuǎn)化對(duì)比）來(lái)驗(yàn)證該標(biāo)簽體系的離線匹配效果，再者可通過(guò)灰度實(shí)驗(yàn)，小流量上線實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證實(shí)際線上的匹配效果。
專業(yè)知識(shí)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(shí)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(gè)準(zhǔn)與活平衡的比例區(qū)間，在這個(gè)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。
基于用戶行為的用戶畫(huà)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(guò)電商領(lǐng)域中的“查看-聯(lián)系賣家-購(gòu)買”行為在招聘領(lǐng)域變成了“查看-開(kāi)聊-達(dá)成約面”行為。
電商平臺(tái)中的協(xié)同過(guò)濾理論在招聘平臺(tái)也同樣適用，只是變成了基于相似職位的過(guò)濾和基于相似候選人的過(guò)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(shí)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(guò)用戶畫(huà)像體系我們可以評(píng)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。
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(yíng)，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(shí)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(yíng)，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(gè)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(gè)個(gè)小類，但卻沒(méi)有衡量單個(gè)用戶偏好的特征標(biāo)簽，而動(dòng)態(tài)的用戶行為標(biāo)簽就是單個(gè)用戶個(gè)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(shí)中某個(gè)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(shí)精細(xì)化標(biāo)簽、動(dòng)態(tài)行為個(gè)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(lái)源：人人都是產(chǎn)品經(jīng)理 作者：艷杰
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