Clasificación personalizada (v4beta1)

La función de clasificación personalizada te permite introducir tu propia lógica empresarial para controlar la clasificación de los empleos devueltos por Cloud Talent Solution. Un candidato que busque empleo en un sitio puede definir su consulta de búsqueda y otros filtros como permanentes, y tú puedes añadir una expresión de clasificación a la solicitud de búsqueda. Cloud Talent Solution determina los empleos relevantes para la consulta definida por el candidato y clasifica los resultados en función de la expresión de clasificación personalizada. A continuación, se te devuelve esta lista ordenada para que puedas mostrársela al candidato. También hay un tutorial en vídeo sobre cómo implementar la clasificación personalizada. Consúltalo.

Ventajas

La clasificación personalizada te permite controlar cómo se muestran los resultados. Si usas una clasificación personalizada, puedes definir las ponderaciones que quieras asignar a los atributos personalizados. Puede usar una combinación de pesos y atributos personalizados para crear una expresión de clasificación personalizada que determine el orden de las fichas devueltas.

La clasificación personalizada se basa en el servicio de búsqueda. Aprovecha los valores proporcionados en cualquier combinación de atributos personalizados definida por el cliente.

Caso práctico de ejemplo

El usuario final busca "Ingeniero de software". Tu empresa quiere destacar las fichas con un mayor retorno de la inversión para "Ingeniero de software". La función de ranking personalizado te permite asignar un valor a estas fichas y mostrárselas al usuario final en el orden determinado por la expresión de ranking personalizado.

Por ejemplo, tienes dos fichas de empleo casi idénticas, pero la A tiene un coste por clic (CPC) más alto que la B. Puede usar la clasificación personalizada para aumentar la visibilidad del trabajo A ajustando la clasificación del atributo personalizado de CPC con pesos.

Cómo se puede utilizar

La clasificación personalizada admite los siguientes operadores matemáticos: +, -, *, /, ( y ).

Puede usar los nombres de los campos de los atributos personalizados y estos operadores matemáticos para definir una expresión de ranking personalizada.

Por ejemplo, supongamos que tiene dos atributos personalizados: CPC y antigüedad, donde la antigüedad es el número de días que han transcurrido desde que se publicó el trabajo. Quieres clasificar los trabajos por CPC y novedad, donde el CPC representa el 75% de la clasificación y la novedad, el 25%. Para crear una expresión de clasificación personalizada, siga estos pasos:

(0.75*CPC) + (0.25 *Freshness)

Código de ejemplo

En el siguiente ejemplo se crea una expresión de clasificación personalizada con dos atributos personalizados, cpc_value y freshness_value. Define la expresión de clasificación personalizada como (cpc_value / 2) - freshness_value.

Go

Para saber cómo instalar y usar la biblioteca de cliente de CTS, consulta Bibliotecas de cliente de CTS. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Go de CTS.

Para autenticarte en CTS, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

Para obtener más información sobre cómo instalar y crear un cliente de Cloud Talent Solution, consulta las bibliotecas de cliente de 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

Para obtener más información sobre cómo instalar y crear un cliente de Cloud Talent Solution, consulta las bibliotecas de cliente de 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