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智联招聘:图数据在实时推荐场景中的应用

用户案例

智联招聘:图数据在实时推荐场景中的应用

内容整理自智联招聘 4月的分享,详情见 论坛

公司简介

智联招聘是中国领先的职业发展平台,为用户的整个职业生涯提供相关职业及发展机会。成立28 年来,智联招聘拥有超过 2.6 亿用户,累计合作 776 万企业用户,业务遍及全国 200 多个城市。

##业务挑战

之前的 KV 存储无法解决属性过滤的问题,也无法表达多跳关系,数据量增加后资源占用过多

解决方案

Product architecture

利用 NebulaGraph 建立用户之间的关系,再按照向量相似度,来推荐相似的用户/简历 给到对应的用户。

每个简历(CV)都有期望薪资、城市、行业等属性,把这些属性表达为点边关系后,再按照向量相似度,来推荐相似的 用户/简历 给到招聘者;每个岗位(JD)也有对应的城市、学历、薪资、经验等要求,根据这些属性以及用户行为,也可以推荐相关联的岗位给到对应用户。

另外还可以通过分析相似用户(就职过同一公司、就读过同一学校)和相同经历(跟同一用户聊过天),得到关联的用户和与之对应的岗位信息,这时候再进行推荐就能事半功倍。

使用收益

1、性能显著提升:NebulaGraph 原生图关系,可扩展性更高,也能支持大规模数据量级的运算(千万级别点,十亿级别边)

2、启发新的探索:通过引入城市、住址、学校、技能等更多维度,就能更全面地分析和发现潜在的关联关系,然后导入 NebulaGraph Explorer 进行图探索,进而发现更多线索。


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