从用户意图提升搜索匹配准确率和召回率的实战案例中，Boss直聘通过优化岗位匹配策略，有效解决了人工智能产品经理召回率低及天津地区互联网产品经理匹配准确率低的问题，具体实践如下：案例一：人工智能产品经理搜索召回率低的问题问题发现部分岗位名称未包含“AI”“人工智能”等关键词，但工作内容或二级标签中涉及此类关键词，导致系统未将其识别为人工智能产品经理岗位。例如，某岗位工作内容明确包含“AI算法优化”，但因名称未提及关键词而被遗漏。通过统计后台数据，发现召回率（策略识别数量/数据库应识别数量）仅为z%，存在显著提升空间。优化目标与指标目标：优化匹配策略，准确解析工作内容中的主题词，提升召回率。关键指标：召回率=策略识别数量/数据库应识别数量。解决方案工作内容分词：采用结巴分词、百度分词算法，提取关键词如“AI”“语音识别”“NLP”。主题词抽取：通过LDA算法从分词结果中抽取核心主题词（如“人工智能算法设计”）。匹配策略：优先匹配岗位名称中的关键词；若名称未命中，则匹配工作内容中的主题词。效果：召回率显著提升，更多相关岗位被准确识别。案例二：天津地区互联网产品经理匹配准确率低的问题问题发现天津地区部分岗位名称为“产品经理”，但工作内容涉及运营、市场等非产品经理职责，导致系统误判。例如，某岗位名称为“产品经理”，实际职责为“用户增长运营”。通过统计后台数据，发现准确率（正确识别数量/数据库识别数量）仅为z%，需优化校验逻辑。优化目标与指标目标：在岗位名称匹配的前提下，校验工作内容是否符合用户意图，提升准确率。关键指标：准确率=策略正确识别数量/数据库识别数量。解决方案工作内容分词：采用结巴分词、百度分词算法，提取关键词如“需求分析”“原型设计”。主题词与行业分类：通过LDA算法抽取主题词，并映射至行业分类（如“互联网产品经理”对应“产品设计”“用户研究”）。匹配策略：搜索词与岗位名称匹配；搜索词与工作内容对应行业分类匹配。效果：准确率大幅提升，非相关岗位被有效过滤。共性优化策略分词与主题词抽取：通过结巴分词、百度分词及LDA算法，精准提取岗位核心特征。多层级匹配：名称匹配：快速筛选显性相关岗位；内容校验：通过主题词或行业分类验证隐性相关性。数据驱动迭代：基于用户搜索历史和后台数据，持续调整关键词库及匹配权重。总结Boss直聘通过分词技术、主题模型及多层级匹配策略，解决了关键词遗漏和内容误判问题，显著提升了搜索召回率和准确率。其核心逻辑在于：从名称到内容的深度解析，避免因关键词缺失导致的遗漏；行业分类校验，确保岗位实际职责与用户意图一致。此类方法可推广至其他垂直招聘场景，优化搜索体验。