s wird je Suchbegriff (z.B. „Softwareentwickler Java“ wären 2 Suchbegriffe) geschaut, welche Regeln passen, und demnach Sterne vergeben. Intern gibt es maximal 5-Sterne, und es wird immer auf halbe Sterne gerundet.
Jeder Abschnitt der Stelle (Titel, Beschreibung, Schlagworte) wird getrennt behandelt und ergibt eine gewisse Punktzahl
Direkter Match (der standardisierte grammatikalische Form) im:
Titel: ⭐⭐⭐ - Also, Suchanfrage war "softwareentwicklung" dann gibt es 3 Sterne, wenn es im Titel drinsteht ("Softwareentwickl")
Beschreibungstext: ⭐
Schlagworte ⭐⭐
Dabei ist es egal, ob der Begriff einmal oder mehrmals im Text vorkommt, es zählt immer nur ein Vorkommen. Mehrfachnennung desselben Wortes ist für die Empfehlungsbundsuche nicht entscheidend (Möglicherweise aber hilfreich für Google und co.)
Als nächste folgt in den Abschnitten, wo kein Wort gefunden wurde, eine Prüfung auf ähnliche Synonyme innerhalb unserer Kompetenzdatenbank.
Match einer ähnlichen Kompetenz laut unserer Kompetenzdatenbank (Suche nach „Typescript“ → „Javascript“), gibt es stattdessen in der jeweiligen Rubrik dann folgende Punkte
Title: 1.5 ⭐
Beschreibung: 0.5
Schlagworte: ⭐
Danach: 4-Gram Matches, also Zerlegung in sowas wie Silben, bringt maximal so viel wie Synonme (wenn alle 4-gram Teile des Suchbegriffes passen). Also es wird geschaut ob „Soft“ „oftw“ „ftwa“ „tware“ „waree“ usw. enthalten sind. Falls alle Silben vorkommen, gibt es dann genauso viele Punkte wie bei einem Synonymmatch. Dies ist notwendig, um deutsche Komparative effizient finden zu lassen, Teilmatches zuzulassen und Rechtschreibfehler auszugleichen.
Danach: 3-Gram Matches, bringen maximal 0.75, 0.25, 0.5 Punkte wenn alle Silbenteile irgendwie matchen. Also „Sof“ „oft“ ftw" usw.
Bei mehreren Suchbegriffen („Javascript Softwareentwickler“) Wird der Algorithmus für beide Begriffe ausgeführt und der Durchschnittswert gebildet.
Danach wird auf ganze 0,5 Sterne gerundet.
Innerhalb derselben Rundung wird danach nach Empfehlungsaktivität der Firma sortiert.