深度学习核心技术精讲100篇(四十四)-深度召回在招聘推荐中的挑战和实践

本文深入探讨58招聘业务场景及其面临的挑战,包括海量数据、冷启动和实时性问题。介绍了58招聘推荐系统架构,强调实时深度召回在提升推荐性能上的优势。通过职位向量化和实时双塔架构,实现用户行为链的精准匹配,提高CTR和CVR。文章总结了召回优化的总体思路与实战心得,提出后续优化方向。

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前言

招聘业务是多行为场景,用户需求和交互周期短、行为稀疏。本次分享基于业务挑战,将介绍代价敏感、向量检索等技术在招聘深度召回中的应用,最后总结实践中的教训与心得。

主要内容包括:

  • 58招聘业务场景

  • 招聘推荐系统

  • 基于行为的向量化召回

  • 实时深度召回

  • 教训和心得

01  58招聘业务场景

首先和大家分享下58招聘涉及的业务及场景。

1. 58招聘业务

招聘行业:

据2018年统计,我国总人口13.9亿,就业人口7.7亿,三大产业就业人口占比分别为26.11%、27.57%、46.32%;据2019年8月统计,城镇调查失业率达到5.2%,25~59岁人口失业率达到4.5%;2019年800万+毕业生进入求职市场;求职者和招聘方的需求都十分强烈。

58招聘:

58招聘在互联网招聘界占有率居首;服务于大规模求职者及大中小型企业;平台上每天达成海量连接,促成大量成功就业。

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