一种兼职业务场景下的供需识别方法与流程

本发明涉及供需识别，具体是一种兼职业务场景下的供需识别方法。

背景技术：

1、兼职业务的长期发展，离不开持续的岗位(b)供给与优质的求职者(c)，岗位与求职者的合理匹配对兼职平台而言至关重要，而在目前的兼职业务中，兼职岗位与求职者之间的供需关系呈现出一定程度的不平衡。随着市场的竞争和发展，兼职岗位的数量有所增减，同时，求职者对兼职岗位的需求也呈现出多样化的趋势；当岗位供应不足时，求职者难以在兼职平台上找到满意的兼职机会，从而降低对平台的满意度和信任度；而当岗位过剩时，平台则需要花费更多资源筛选和匹配适合的求职者，增加了运营成本；因此需要一种能够识别兼职业务场景下的供需关系的方法以及时解决岗位或求职者供给不足的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，提供一种兼职业务场景下的供需识别方法。本发明可以监控岗位与用户分配不均匀的地区，能够解决兼职平台供给不足的问题，提高了兼职平台实用性。

2、本发明的技术方案：一种兼职业务场景下的供需识别方法，按如下步骤进行：

3、s1：获取目标招聘人数，根据用户报名漏斗，计算出目标活跃用户数；

4、s2：根据目标活跃用户数，进行精确用户筛选，提高岗位与用户的匹配率，获取精准的供需关系。

5、上述的兼职业务场景下的供需识别方法，步骤s1中，所述用户报名漏斗包括实际活跃设备数、岗位曝光pv、报名人次、曝光报名pv转化率和人均曝光pv_dau；

6、所述实际活跃设备数为近n日日均活跃设备数，表示为dau；

7、所述岗位曝光pv为岗位的曝光次数；

8、所述报名人次为岗位报名成功的人次；

9、所述曝光报名pv转化率为近n天报名人次总和除以近n天曝光pv总和得到；

10、所述人均曝光pv_dau为曝光pv除以dau得到。

11、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，所述目标活跃用户数计算如下：

12、目标活跃用户数＝目标招聘人数/曝光报名pv转化率×人均曝光pv_dau。

13、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，所述用户筛选包括如下步骤：

14、步骤a：按年龄区间和性别枚举值进行岗位基本信息分段；所述年龄区间为[min_age,max_age]，所述性别枚举值为男、女和不限；所述岗位基本信息分段包括[min_age,max_age]_男、[min_age,max_age]_女、[min_age,max_age]_不限；

15、步骤b：记[min_age,max_age]_男的实际活跃设备数为d1、[min_age,max_age]_女的实际活跃设备数为d2、[min_age,max_age]_不限的实际活跃设备数d3；

16、步骤c：记[min_age,max_age]_男的目标招聘人数为t1、[min_age,max_age]_女的目标招聘人数为t2、[min_age,max_age]_不限的目标招聘人数为t3；

17、步骤d：记总目标招聘人数为t，t1_ratio＝t1/t；t2_ratio＝t2/t；t3_ratio＝t3/t；其中，t1_ratio为[min_age,max_age]_男的目标招聘人数的比例；t2_ratio为[min_age,max_age]_女的目标招聘人数的比例；t3_ratio为[min_age,max_age]_不限的目标招聘人数的比例；

18、步骤e：记同等维度下的目标活跃设备数为td，由t1_ratio、t2_ratio和t3_ratio分别乘以总目标活跃设备数分别得到[min_age,max_age]_男的目标活跃设备数t_d1、[min_age,max_age]_女的目标活跃设备数t_d2和[min_age,max_age]_不限的目标活跃设备数t_d3。

19、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，基于用户筛选的结果，结合算法模型，对用户的偏好进行预测和匹配，获得岗位与用户精准的匹配结果。

20、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，步骤s2中，所述供需关系包括有效在线岗位数、人岗比、活跃设备数缺口、岗位缺口和供需值。

21、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，所述有效在线岗位数包括整体有效在线岗位数和年龄段与性别组合的有效在线岗位数；

22、所述整体有效在线岗位数为不需要区分岗位招聘要求，记为j；

23、所述年龄段与性别组合的有效在线岗位数是根据岗位基本信息分段进行在线岗位数统计，记[min_age,max_age]_男的在线岗位数为j1、[min_age,max_age]_女的在线岗位数为j2、[min_age,max_age]_不限的在线岗位数为j3；[min_age,max_age]_男的人岗比为d1/j1，[min_age,max_age]_女的人岗比为d2/j2，[min_age,max_age]_不限的人岗比为d3/j3。

24、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，所述活跃设备数缺口为diff；

25、活跃设备数缺口的计算公式为diff＝td-d；

26、记[min_age,max_age]_男的活跃设备数缺口为diff1，[min_age,max_age]_女的活跃设备数缺口为diff2，[min_age,max_age]_不限的活跃设备数缺口为diff3；则diff1＝t_d1-d1；diff2＝t_d2-d2；diff3＝t_d3-d3。

27、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，所述岗位缺口的计算如下：

28、在近n日日均活跃设备数dau大于等于300或整体有效在线岗位数j大于等于50的条件下，记目标岗位数为tj；人岗比标准值为0.5，由实际活跃设备数除以人岗比标准值得到目标岗位数；由目标岗位减去在线岗位数得到岗位缺口数；

29、记[min_age,max_age]_男的目标岗位数为tj1、[min_age,max_age]_女的目标岗位数为tj2、[min_age,max_age]_不限的目标岗位数为tj3；则tj1＝d1/0.5，tj2＝d2/0.5，tj3＝d3/0.5；

30、则[min_age,max_age]_男的岗位缺口数为tj1-j1；[min_age,max_age]_女的岗位缺口数为tj2-j2；[min_age,max_age]_不限的岗位缺口数为tj3-j3。

31、前述的兼职业务场景下的供需识别方法，所述供需值的计算如下：

32、在近n日日均活跃设备数dau大于等于300或整体有效在线岗位数j大于等于50的条件下，当人岗比大于等于0.5，则记供需值为“供给不足，需补充岗位”，当人岗比小于0.5，则记供需值为“供过于求，需补充用户”；当近n日日均活跃设备数dau小于300或在线岗位数j小于50时，则记供需值为“不满足基础条件，供给均需关注”。

33、与现有技术相比，本发明可以获取目标招聘人数，根据用户报名漏斗，计算出目标活跃用户数，再根据目标活跃用户数，进行精确用户筛选，提高岗位与用户的匹配率，获取精准的供需关系。本发明可以监控岗位与用户分配不均匀的地区，监控岗位与用户的供需关系，能够解决兼职平台供给不足的问题，提高了兼职平台的实用性。同时也可以利用本发明获取兼职业务平台更多可商业化的空间，为岗位定价测算提供数据支持，有助于兼职平台流量的合理分配，提高兼职平台的经济价值，也提高了用户体验。