如果您在前程无忧App中发现推荐岗位与自身技能方向偏差较大，可能是系统未准确识别您的核心能力标签。以下是提升岗位匹配精度的多种方法：
一、在简历中结构化嵌入技能关键词
前程无忧的AI匹配系统依赖简历文本中的显性关键词进行语义识别和权重计算，仅写“熟悉Java”不如明确列出技术栈组合以增强算法解析准确性。
1、进入【我的】页面，点击【编辑简历】。
2、在【技能专长】模块中，使用逗号分隔方式填写具体技术名词，例如：Spring Boot, MySQL, Redis, Docker, 微服务架构。
3、在【工作经历】每段描述中，将技能词自然融入职责句式，如“基于Vue3 + TypeScript重构前端管理后台”。
4、保存后返回首页，在【为你推荐】板块观察是否出现含上述关键词的职位卡片。
二、通过职位收藏行为反向训练推荐模型
收藏动作被系统标记为高置信度兴趣信号，会动态放大同类技能标签的匹配权重，尤其当多个收藏岗位共享相同技能集时效果更显著。
1、搜索并打开至少3个目标岗位，例如“大数据开发工程师”“数据平台研发”“实时计算工程师”。
2、逐个进入详情页，点击右上角五角星图标完成收藏，确保图标变为实心黄色状态。
3、在【我的】→【职位收藏夹】中确认已收藏数量不少于3个，且岗位JD中均高频出现如Flink, Kafka, Hive, 数据建模等共性词汇。
4、等待系统完成一次推荐周期更新（通常为2–4小时），刷新首页查看新推送内容变化。
三、启用并校准个性化推荐开关及隐私权限
个性化推荐功能若处于关闭状态，系统将退化为通用热门排序逻辑，完全忽略用户技能标签与行为数据，导致匹配精度归零。
1、进入【我的】→右上角【设置】图标→【隐私设置】。
2、检查【个性化推荐】右侧开关是否为开启状态，若为灰色则点击激活。
3、同步确认【允许读取剪贴板】和【允许访问相册】（用于简历图片OCR识别）两项权限已授权。
4、返回【隐私设置】页面底部，点击【清除推荐缓存】按钮强制触发新一轮模型重载。
四、利用收藏夹备注功能添加人工技能标注
系统对简历文本的NLP解析存在语义模糊风险，而手动备注可提供强约束性标签，直接干预推荐维度加权策略。
1、进入【我的】→【职位收藏夹】，找到任一已收藏岗位。
2、点击该职位右侧旗帜图标，进入备注编辑框。
3、输入不超过20字的技能导向型描述，例如：专注云原生DevOps工具链或主攻智能客服NLP算法落地。
4、保存后，系统将在下一轮推荐中优先检索含“云原生”“DevOps”“NLP”“智能客服”等语义簇的职位。
五、同步更新求职意向与技能标签的一致性
求职意向字段是系统初筛的硬性过滤条件，若其中填写的职位名称（如“测试工程师”）与简历中强调的技能（如“Python自动化”“性能压测”）不一致，会导致推荐流降权。
1、进入【我的】→【编辑简历】→【求职意向】模块。
2、将期望职位名称调整为与核心技能强关联的表述，例如将“软件测试”改为自动化测试开发，或将“运营专员”改为数据分析运营。
3、在期望行业栏选择与技能应用领域高度契合的选项，如拥有“Tableau”“Power BI”技能时勾选互联网/数据分析服务而非泛化的“不限”。
4、提交保存后，立即前往【消息】中心查看是否收到标题含“根据您更新的求职意向”的定向推送。
