【3-7+深度召回在招聘推荐中的挑战与实践】主要探讨了在招聘推荐系统中，如何通过深度学习技术来解决一系列挑战，以提高推荐的准确性和效率。在这个领域，58同城作为互联网招聘行业的领头羊，面对海量的数据、冷启动问题、稀疏性与实时性挑战以及资源分配问题，进行了深入的研究和实践。
招聘业务在中国具有巨大的规模，涉及到庞大的求职者和企业群体。由于求职者的行为和需求变化快速，因此推荐系统必须具备高度的实时性。例如，新求职者的简历信息可能不完整，而部分用户在短时间内有连续的求职需求，这些都对推荐系统提出了挑战。
推荐系统的核心是召回策略，58同城采用了多种召回方法，包括上下文召回、附近召回、实时协同过滤、用户画像标签召回以及向量召回。其中，深度召回是关键的技术，它涉及到职位的向量化表示，通过分析用户的行为链，提取职位的相关特征如地点、薪资、福利等，来刻画职位的特性。
在深度召回的实现上，系统采用了基于行为的职位向量化。利用“分布假设”，即“一个职位可以通过它在用户行为链中相邻的其他职位来描述”。这一方法考虑了用户的行为逻辑，并通过Session优化来处理用户的动态行为模式。Session长度的确定需要平衡模型性能和训练资源的消耗。
为了提高召回效果，系统还引入了正向样本的Left-wise采样和负向样本的全局空间负采样与局部市场空间采样。这种采样策略有助于模型更好地捕捉用户行为的多样性和复杂性。同时，应用了行为权重的代价敏感损失函数，根据不同的用户行为类型调整权重，以适应各种情况下的推荐需求。
此外，系统还考虑了不同动作（如点击、申请）的采样窗口，以适应不同的用户行为。负样本采样不仅来自全局市场空间，还加入了局部市场空间，以更精确地模拟用户可能的偏好。
3-7+深度召回在招聘推荐中的实践，通过深度学习和精细化的策略设计，解决了招聘领域推荐系统面临的多样化挑战，提高了求职者和企业之间的匹配效率，从而提升了整个平台的用户体验和变现能力。这种技术的应用不仅对于58同城，也为其他招聘平台提供了有价值的参考和借鉴。
