Ranking personalizzato (v4beta1)

La funzionalità di ranking personalizzato ti consente di introdurre la tua logica di business per controllare il ranking dei job restituiti da Cloud Talent Solution. Un utente in cerca di lavoro che effettua una ricerca su un sito può impostare la query di ricerca e altri filtri come sempre, e tu puoi aggiungere un'espressione di ranking alla richiesta di ricerca. Cloud Talent Solution determina i job pertinenti alla query definita dall'utente in cerca di lavoro e classifica i risultati in base all'espressione di ranking personalizzato. Questo elenco classificato ti viene restituito in modo che tu possa mostrarlo all'utente in cerca di lavoro. È disponibile anche un tutorial video sull' implementazione del ranking personalizzato .

Vantaggi

Il ranking personalizzato ti consente di controllare la modalità di visualizzazione dei risultati. L'utilizzo di un ranking personalizzato ti consente di definire i ponderi che puoi assegnare agli attributi personalizzati. Puoi utilizzare una combinazione di ponderi e attributi personalizzati per creare un'espressione di ranking personalizzato per determinare l'ordine degli annunci restituiti.

Il ranking personalizzato si basa sul servizio di ricerca esistente. Sfrutta i valori forniti in qualsiasi combinazione di attributi personalizzati definita dal cliente.

Caso d'uso di esempio

L'utente finale cerca "Ingegnere/a informatico/a". La tua attività vuole mostrare gli annunci con un rendimento più elevato per "Ingegnere/a informatico/a". L'utilizzo del ranking personalizzato ti consente di assegnare un valore a questi annunci e di mostrarli all'utente finale nell'ordine determinato dall'espressione di ranking personalizzato.

Ad esempio, hai due annunci di lavoro quasi identici, con il job-A che ha un valore di costo per clic (CPC) più alto rispetto al job-B. Puoi utilizzare il ranking personalizzato per aumentare la visibilità del job-A impostando l'aggiustamento del ranking dell'attributo personalizzato CPC con i ponderi.

Come utilizzarlo

Il ranking personalizzato supporta i seguenti operatori matematici: +, -, *, /, (, )

Puoi utilizzare i nomi dei campi degli attributi personalizzati e questi operatori matematici per definire un'espressione di ranking personalizzato.

Ad esempio, supponiamo di avere due attributi personalizzati: CPC e freschezza, dove la freschezza è il numero di giorni trascorsi dalla pubblicazione del job. Vuoi classificare i job in base al CPC e alla freschezza, dove il CPC conta per il 75% del ranking e la freschezza per il 25%. Puoi creare un'espressione di ranking personalizzato come segue:

(0.75*CPC) + (0.25 *Freshness)

Esempio di codice

L'esempio seguente crea un'espressione di ranking personalizzato utilizzando due attributi personalizzati, cpc_value e freshness_value. Imposta l'espressione di ranking personalizzato su (cpc_value / 2) - freshness_value.

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per CTS, consulta la sezione Librerie client CTS. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API CTS Go.

Per eseguire l'autenticazione in CTS, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	talent "cloud.google.com/go/talent/apiv4beta1"
	"cloud.google.com/go/talent/apiv4beta1/talentpb"
)

// customRankingSearch searches for jobs based on custom ranking.
func customRankingSearch(w io.Writer, projectID, companyID string) error {
	ctx := context.Background()

	// Initialize a jobService client.
	c, err := talent.NewJobClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("taleng.NewJobClient: %w", err)
	}
	defer c.Close()

	// Construct a searchJobs request.
	req := &talentpb.SearchJobsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s", projectID),
		// Make sure to set the RequestMetadata the same as the associated
		// search request.
		RequestMetadata: &talentpb.RequestMetadata{
			// Make sure to hash your userID.
			UserId: "HashedUsrID",
			// Make sure to hash the sessionID.
			SessionId: "HashedSessionID",
			// Domain of the website where the search is conducted.
			Domain: "www.googlesample.com",
		},
		JobQuery: &talentpb.JobQuery{
			Companies: []string{fmt.Sprintf("projects/%s/companies/%s", projectID, companyID)},
		},
		// More info on customRankingInfo.
		// https://godoc.org/google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/talent/v4beta1#SearchJobsRequest_CustomRankingInfo
		CustomRankingInfo: &talentpb.SearchJobsRequest_CustomRankingInfo{
			ImportanceLevel:   talentpb.SearchJobsRequest_CustomRankingInfo_EXTREME,
			RankingExpression: "(someFieldLong + 25) * 0.25",
		},
		OrderBy: "custom_ranking desc",
	}

	resp, err := c.SearchJobs(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("SearchJobs: %w", err)
	}

	for _, job := range resp.GetMatchingJobs() {
		fmt.Fprintf(w, "Job: %q\n", job.GetJob().GetName())
	}

	return nil
}

Java

Per saperne di più sull'installazione e sulla creazione di un client Cloud Talent Solution, consulta Librerie client di Cloud Talent Solution.

import com.google.cloud.talent.v4beta1.Job;
import com.google.cloud.talent.v4beta1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.talent.v4beta1.RequestMetadata;
import com.google.cloud.talent.v4beta1.SearchJobsRequest;
import com.google.cloud.talent.v4beta1.SearchJobsResponse;
import com.google.cloud.talent.v4beta1.TenantName;
import java.io.IOException;

public class CustomRankingSearchJobs {

  public static void searchCustomRankingJobs() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "your-project-id";
    String tenantId = "your-tenant-id";
    searchCustomRankingJobs(projectId, tenantId);
  }

  // Search Jobs using custom rankings.
  public static void searchCustomRankingJobs(String projectId, String tenantId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (JobServiceClient jobServiceClient = JobServiceClient.create()) {
      TenantName parent = TenantName.of(projectId, tenantId);
      String domain = "www.example.com";
      String sessionId = "Hashed session identifier";
      String userId = "Hashed user identifier";
      RequestMetadata requestMetadata =
          RequestMetadata.newBuilder()
              .setDomain(domain)
              .setSessionId(sessionId)
              .setUserId(userId)
              .build();
      SearchJobsRequest.CustomRankingInfo.ImportanceLevel importanceLevel =
          SearchJobsRequest.CustomRankingInfo.ImportanceLevel.EXTREME;
      String rankingExpression = "(someFieldLong + 25) * 0.25";
      SearchJobsRequest.CustomRankingInfo customRankingInfo =
          SearchJobsRequest.CustomRankingInfo.newBuilder()
              .setImportanceLevel(importanceLevel)
              .setRankingExpression(rankingExpression)
              .build();
      String orderBy = "custom_ranking desc";
      SearchJobsRequest request =
          SearchJobsRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setRequestMetadata(requestMetadata)
              .setCustomRankingInfo(customRankingInfo)
              .setOrderBy(orderBy)
              .build();
      for (SearchJobsResponse.MatchingJob responseItem :
          jobServiceClient.searchJobs(request).iterateAll()) {
        System.out.format("Job summary: %s%n", responseItem.getJobSummary());
        System.out.format("Job title snippet: %s%n", responseItem.getJobTitleSnippet());
        Job job = responseItem.getJob();
        System.out.format("Job name: %s%n", job.getName());
        System.out.format("Job title: %s%n", job.getTitle());
      }
    }
  }
}

Python

Per saperne di più sull'installazione e sulla creazione di un client Cloud Talent Solution, consulta Librerie client di Cloud Talent Solution.

# Copyright 2020 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.


from google.cloud import talent


def search_jobs(project_id, tenant_id):
    """Search Jobs using custom rankings"""

    client = talent.JobServiceClient()

    # project_id = 'Your Google Cloud Project ID'
    # tenant_id = 'Your Tenant ID (using tenancy is optional)'

    if isinstance(project_id, bytes):
        project_id = project_id.decode("utf-8")
    if isinstance(tenant_id, bytes):
        tenant_id = tenant_id.decode("utf-8")
    parent = f"projects/{project_id}/tenants/{tenant_id}"
    domain = "www.example.com"
    session_id = "Hashed session identifier"
    user_id = "Hashed user identifier"
    request_metadata = talent.RequestMetadata(
        domain=domain, session_id=session_id, user_id=user_id
    )
    importance_level = (
        talent.SearchJobsRequest.CustomRankingInfo.ImportanceLevel.EXTREME
    )
    ranking_expression = "(someFieldLong + 25) * 0.25"
    custom_ranking_info = {
        "importance_level": importance_level,
        "ranking_expression": ranking_expression,
    }
    order_by = "custom_ranking desc"

    # Iterate over all results
    results = []
    request = talent.SearchJobsRequest(
        parent=parent,
        request_metadata=request_metadata,
        custom_ranking_info=custom_ranking_info,
        order_by=order_by,
    )
    for response_item in client.search_jobs(request=request).matching_jobs:
        print(f"Job summary: {response_item.job_summary}")
        print(f"Job title snippet: {response_item.job_title_snippet}")
        job = response_item.job
        results.append(job.name)
        print(f"Job name: {job.name}")
        print(f"Job title: {job.title}")
    return results