Classificação personalizada

O recurso de classificação personalizada permite introduzir uma lógica de negócios própria para controlar a classificação das vagas retornadas pelo Cloud Talent Solution. Um candidato que pesquisa em um site pode definir sua consulta de pesquisa e outros filtros como sempre. Além disso, é possível adicionar uma expressão de classificação à solicitação de pesquisa. O Cloud Talent Solution determina as vagas relevantes para a consulta definida pelo candidato e classifica os resultados com base na expressão de classificação personalizada. Essa lista de classificação é então devolvida para que você possa exibi-la ao candidato. Um tutorial em vídeo sobre como implementar a classificação personalizada também está disponível.

Vantagens

A classificação personalizada permite controlar como os resultados são listados. Ela também possibilita definir pesos de atributos personalizados. É possível usar uma combinação de pesos e atributos personalizados para criar uma expressão de classificação personalizada que determina a ordem das listagens retornadas.

A classificação personalizada tem como base o serviço de pesquisa atual. Ela aproveita os valores fornecidos em qualquer combinação de atributos personalizados definida pelo cliente.

Exemplo de caso de uso:

O usuário final pesquisa “engenheiro de software”. Sua empresa quer exibir ofertas com maior retorno de "Engenheiro de software". O uso da classificação personalizada permite colocar um valor nessas ofertas de emprego e exibi-las ao usuário final na ordem determinada pela expressão de classificação personalizada.

Por exemplo, você tem duas ofertas de emprego quase idênticas, sendo que a vaga A tem um valor de custo por clique (CPC) mais alto que a vaga B. Para usar a classificação personalizada para aumentar a visibilidade da vaga A, defina o ajuste da classificação do atributo personalizado de CPC com pesos.

Como usar

A classificação personalizada é compatível com os seguintes operadores matemáticos: +, -, *, /, (, )

É possível usar os nomes de campos de atributos do cliente e esses operadores matemáticos para definir uma expressão de classificação personalizada.

Por exemplo, considere que você tem dois atributos do cliente: CPC e novidade, em que novidade é o número de dias desde que a vaga foi postada. Você quer classificar as vagas por CPC e atualização, em que o CPC contribui com 75% da classificação e a atualização contribui com 25%. É possível criar uma expressão de classificação personalizada da seguinte maneira:

(0.75*CPC) + (0.25 *Freshness)

Amostra de código

No exemplo a seguir, criamos uma expressão de classificação personalizada usando dois atributos personalizados, cpc_value e freshness_value. A expressão de classificação personalizada é definida como (cpc_value / 2) - freshness_value.

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	talent "cloud.google.com/go/talent/apiv4beta1"
	talentpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/talent/v4beta1"
)

// 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: %v", 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: %v", err)
	}

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

	return nil
}

Java

Para mais informações sobre a instalação e criação de um cliente no Cloud Talent Solution, consulte a Bibliotecas de clientes do Cloud Talent Solution.


import com.google.cloud.talent.v4.Job;
import com.google.cloud.talent.v4.JobServiceClient;
import com.google.cloud.talent.v4.RequestMetadata;
import com.google.cloud.talent.v4.SearchJobsRequest;
import com.google.cloud.talent.v4.SearchJobsResponse;
import com.google.cloud.talent.v4.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).getMatchingJobsList()) {
        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());
      }
    }
  }
}

Node.js

Para mais informações sobre a instalação e criação de um cliente no Cloud Talent Solution, consulte a Bibliotecas de clientes do Cloud Talent Solution.


const talent = require('@google-cloud/talent').v4;

/**
 * Search Jobs using custom rankings
 *
 * @param projectId {string} Your Google Cloud Project ID
 * @param tenantId {string} Identifier of the Tenantd
 */
function sampleSearchJobs(projectId, tenantId) {
  const client = new talent.JobServiceClient();
  // Iterate over all elements.
  // const projectId = 'Your Google Cloud Project ID';
  // const tenantId = 'Your Tenant ID (using tenancy is optional)';
  const formattedParent = client.tenantPath(projectId, tenantId);
  const domain = 'www.example.com';
  const sessionId = 'Hashed session identifier';
  const userId = 'Hashed user identifier';
  const requestMetadata = {
    domain: domain,
    sessionId: sessionId,
    userId: userId,
  };
  const importanceLevel = 'EXTREME';
  const rankingExpression = '(someFieldLong + 25) * 0.25';
  const customRankingInfo = {
    importanceLevel: importanceLevel,
    rankingExpression: rankingExpression,
  };
  const orderBy = 'custom_ranking desc';
  const request = {
    parent: formattedParent,
    requestMetadata: requestMetadata,
    customRankingInfo: customRankingInfo,
    orderBy: orderBy,
  };

  client
    .searchJobs(request)
    .then(responses => {
      for (const resources of responses) {
        for (const resource of resources.matchingJobs) {
          console.log(`Job summary: ${resource.jobSummary}`);
          console.log(`Job title snippet: ${resource.jobTitleSnippet}`);
          const job = resource.job;
          console.log(`Job name: ${job.name}`);
          console.log(`Job title: ${job.title}`);
        }
      }
    })
    .catch(err => {
      console.error(err);
    });
}

Python

Para mais informações sobre a instalação e criação de um cliente no Cloud Talent Solution, consulte a Bibliotecas de clientes do Cloud Talent Solution.


from google.cloud import talent
import six

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, six.binary_type):
        project_id = project_id.decode("utf-8")
    if isinstance(tenant_id, six.binary_type):
        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