【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及兼职岗位推荐应用领域，具体涉及一种基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法。
技术介绍
1、在招聘业务场景中，不同招聘岗位对招聘速度有不同的要求，这些岗位需要通过特殊方式在平台优先获得流量。为了能让岗位能够有更多的曝光机会，目前的兼职岗位推荐系统具有多种个性化的流量扶持方式，但随着流量扶持需求日益增多，岗位之间经常发生流量抢占的问题，导致流量分配不均匀。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，提供一种基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法。本专利技术可以避免多种流量扶持产生的流量分配不平衡的问题，保证了兼职岗位推荐系统的良好运行。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案如下：基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述流量扶持包括免费流量扶持和付费流量扶持：
3、所述流量扶持＝免费流量扶持+付费流量扶持；
4、其中，所述免费流量扶持＝基础流量×(1+免费流量扶持的加权流量比例)×(1+加权规则项)×流量控制系数；
5、所述付费流量扶持＝实际购买的扶持流量×付费扶持流量的调权值。
6、上述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述基础流量的计算如下：
7、basepv＝max(jobaveragepv,baseaveragepv)；
8、其中，jobaveragepv为岗位流量，取近n日的日均值；
9、baseaveragepv为指标流量，按城市流量、大盘最细类目流量、大盘一级
10、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,针对线上兼职，指标流量按大盘最细类目流量、大盘一级类目流量、大盘岗位类型流量、大盘流量和默认值的顺序判断，以第一个获得的值作为确定值。
11、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述指标流量中城市流量、大盘最细类目流量、大盘一级类目流量、大盘岗位类型流量和大盘流量的计算均是先统计每日每个岗位的流量，然后进行去重排除同样量级的流量，最后根据日期、指标聚合统计流量的总和及次数，相除得平均值。
12、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述免费流量扶持的加权流量比例最高为30％。
13、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述加权规则项根据根据业务赋予每个规则的优先级比例来定：
14、
15、式中：wi为加权指标，i＝1,2,···,n。
16、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述流量控制系数的计算如下：
17、
18、式中：x大于0，且为整数，x表示岗位满足的指标个数。
19、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,所述流量扶持还包括在流量扶持中不及预期时的扩流升级，扩流升级的公式如下：
20、
21、式中：extendrate为扩流系数，toolspeedpv为实际购买的扶持流量，weight为加权规则项，toolspeedweight为付费扶持流量的调权值，jobaveragepv为岗位流量，baseaveragepv为指标流量。
22、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,当extendrate≥1时，不进入扩流状态；
23、当1＞extendrate≥0.8时，进入1级扩流状态；
24、当0.8＞extendrate≥0.5时，进入2级扩流状态；
25、当extendrate＜0.5时，进入3级扩流状态；
26、所述扩流状态级数越高，扩流程度越深。
27、前述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：
28、当扩流为1级状态时：
29、扩圈数＝基础圈+extendrate，b_business＝extendrate；
30、当扩流为2级状态时：
31、扩圈数＝基础圈+extendrate×2，b_business＝extendrate×2；
32、当扩流为3级状态时：
33、扩圈数＝基础圈+extendrate×3，b_business＝extendrate×3；
34、其中，扩圈数的含义是突破兼职岗位的距离展示限制，基础圈的含义是兼职岗位的基础距离展示，b_business的含义是影响兼职岗位被用户看到概率的因子。
35、与现有技术相比，本专利技术通过免费流量扶持和付费流量的扶持构成了流量扶持的总体基调，然后分别对免费流量扶持和付费流量扶持进行了适应性的调整，特别是免费流量扶持中，构建了免费流量扶持的加权流量比例、加权规则项和流量控制系数三大指标，通过这三种指标可以解决岗位之间免费流量的抢占的问题，避免流量分配不均匀的问题，由此保证了兼职岗位推荐系统的良好运行。进一步的，针对流量扶持的效果而言，本专利技术还设计了相应的扩流计划，用于流量扶持过程中不及预期时进行相应的扩流升级，保障了流量扶持的效果。
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1.基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述流量扶持包括免费流量扶持和付费流量扶持：
2.根据权利要求1所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述基础流量的计算如下：
3.根据权利要求2所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：针对线上兼职，指标流量按大盘最细类目流量、大盘一级类目流量、大盘岗位类型流量、大盘流量和默认值的顺序判断，以第一个获得的值作为确定值。
4.根据权利要求2所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述指标流量中城市流量、大盘最细类目流量、大盘一级类目流量、大盘岗位类型流量和大盘流量的计算均是先统计每日每个岗位的流量，然后进行去重排除同样量级的流量，最后根据日期、指标聚合统计流量的总和及次数，相除得平均值。
5.根据权利要求1所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述免费流量扶持的加权流量比例最高为30％。
6.根据权利要求1所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述加权规则项根据根据业务赋予每个规则的优先级比例来定
7.根据权利要求1所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述流量控制系数的计算如下：
8.根据权利要求1所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述流量扶持还包括在流量扶持中不及预期时的扩流升级，扩流升级的公式如下：
9.根据要求8所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：当extendRate≥1时，不进入扩流状态；
10.根据权利要求9所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：
...【技术特征摘要】
1.基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述流量扶持包括免费流量扶持和付费流量扶持：
2.根据权利要求1所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述基础流量的计算如下：
3.根据权利要求2所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：针对线上兼职，指标流量按大盘最细类目流量、大盘一级类目流量、大盘岗位类型流量、大盘流量和默认值的顺序判断，以第一个获得的值作为确定值。
4.根据权利要求2所述的基于兼职岗位推荐系统的流量扶持方法,其特征在于：所述指标流量中城市流量、大盘最细类目流量、大盘一级类目流量、大盘岗位类型流量和大盘流量的计算均是先统计每日每个岗位的流量，然后进行去重排除同样量级的流量，最后根据日期、指标聚合统计流量的总和及次数，相除得平均值。
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【专利技术属性】
技术研发人员：田英巧，方佳慧，吴国邦，吴建，杨兴，
申请(专利权)人：杭州青团宝网络科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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