2021推薦演算法崗人數排名

Ⅰ 推薦演算法-協同過濾3 基於物品

amazon , netflix, hulu , youtube

ItemCF 並不利用物品的內容屬性計算物品之間的相似度，他主要通過分析用戶行為記錄物品的相似度。
演算法認為：A 和B 相似，是由於喜歡A 的用戶大都也喜歡B
利用用戶的歷史行為給推薦結果提供推薦解釋。例如喜歡或者收藏過的射鵰，推薦天龍八部。

1、計算物品相似度
2、根據物品相似度和用戶的歷史行為生成推薦列表

Wij = |同時喜歡物品i,j 的人數| / |喜歡物品i的人數|

懲罰熱門物品：
Wij = |同時喜歡物品i,j 的人數| / sqrt(喜歡i 的人數x 喜歡j的人數） **

計算用戶u對一個物品的興趣：
Puj = sum(Sji, Rui) j (- 和j 最類似的k個物品集合
該公式的含義是：
**和用戶歷史上感興趣的物品越相似的物品，越可能在用戶的推薦列表中獲得高排名。

itemCF 流行度效果更好些，但是准確率隨k值提高沒有改善。

1、IUF
Sij = cij /match.sqrt(N[i]*N[j]) 計算物品相似度
弱化，那麼僅僅忽略 Cij = (1+1/log(1+N(u))
2、當然也可以忽略掉活躍度過高的用戶。

W' ij = wij / maxJ(wij) 按類歸一化
歸一化後，覆蓋率能夠提高4個百分點

Ⅱ 長年在外地打工，不知道買房定在哪裡，難搞哦，大夥說說意見吧

常年在外地打工，不知道在哪裡買房。如果你在一個比較固定的城市打工，那麼我推薦你在這個城市買房。如果你流動性比較大的話，那我推薦你在家鄉的城鎮裡面買房。

Ⅲ 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

Ⅳ 在所有的IT行業當中，哪一個崗位最賺錢

IT行業之中，現在最賺錢的崗位當然還是演算法工程師。

在IT行業，能夠從事演算法方面的崗位，薪資待遇一定是最好的，就業前景也是最佳的。不過，演算法崗位需要有強大的數學基礎作為支撐，並非是普通的程序員都可以從事，這在一定程度上體現了演算法方面人才的稀缺性，自然也就體現了價值。希望我的回答能給你帶來幫助，

oracle高級工程師做這行的薪資待遇是跟工作年薪掛鉤的目前最高年薪300萬。篇編程類的基本是吃青春飯的到35歲會面臨轉行。做網路安全類的年薪在25萬左右，像我做硬體類的在國外年薪是22萬。如果你選擇IT類我建議你往網路安全路線走，在以後這行業會很吃香，工作內容基本以搬磚為主。

中國近年來，隨著物聯網、智能硬體、移動互聯網的產業化進程(智能家居、智能醫療、智能手錶、智能農業、智能機器人)的迅速崛起，國內嵌入式開發人才市場對嵌入式軟體開發工程的需求一直處於極度匱乏之中，嵌入式開發軟工程師供不應求，至少有50萬的缺口，

Ⅳ 2021東莞公務員計算機崗位和人數

221。東莞，廣東省轄地級市、特大城市，國務院批復確定的珠江三角洲東岸中心城市。2021年東莞公務員招錄崗位221個，比去年增加了115個。公務員全稱為國家公務員，是各國負責統籌管理經濟社會秩序和國家公共資源，維護國家法律規定，貫徹執行相關義務的公職人員。

Ⅵ 代碼合規系列Vol.1：淺談推薦演算法合規

前言：

豆瓣評分曾達到9.4的科幻神劇《西部世界》,收獲了無數粉絲的膝蓋。在《西部世界》中，通過編程實現的人工智慧，人們體驗著由代碼打造的虛擬現實世界。而在 游戲 《我的世界》里，人們也可以通過編程來打造屬於自己的世界。曾有人預言，未來的世界是軟體的世界，是代碼的世界。我們無法預知未來，但是活在當下明顯感覺到代碼正在深刻改變我們的生活、改造現實世界。但代碼又似乎與我們的生活不直接相關，它是一種由字元、符號或信號碼元以離散形式表示信息的明確的規則體系，並非自然語言，普通人不可直接讀懂。目前的代碼世界尚處於早期野蠻生長時代，代碼難以約束，相關的 社會 規范幾乎不存在，彷彿游離於 社會 規范之外，拒絕接受法律的約束和道德的審視。但是最近幾年文明之光開始顯現，代碼合規開始進入大家的視線，大家開始討論演算法合規、開源代碼合規等前沿話題。敲過幾年代碼、學過幾年法律、正在做企業合規的筆者，有意加入代碼合規的討論中來，開通代碼合規這個欄目，分享自己的合規心得。

我們常說代碼的靈魂是演算法，因為代碼的核心在於演算法。演算法是對解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令。形象比喻，如果把演算法理解為一種思路，那代碼就是演算法（思路）的具體表現形式。所以我們常說防止代碼泄露，實則是保護自己的核心演算法思路不給他人所知。2021年8月27日，國家互聯網信息辦公室發布《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》（徵求意見稿）發布，該規定旨在規范互聯網信息服務演算法推薦活動，維護國家安全和 社會 公共利益，保護公民、法人和其他組織的合法權益，促進互聯網信息服務 健康 發展。代碼合規的系列Vol.1將圍繞該演算法推薦管理規定進行解析討論。

一、推薦演算法的介紹

推薦演算法是指利用用戶的一些行為，通過一些演算法，推測出用戶可能喜歡的東西。它作為演算法中的一種，源於個性化推薦，經過多年的理論研究和商業實踐，已經被越來越多的互聯網企業所運用到用戶推薦場景中。截止目前推薦演算法已經延伸出生成合成類（圖片視頻生成）、個性化推送類（推薦）、排序精選類（排名）、檢索過濾類（搜索）、調度決策類（外賣、打車）等。舉例來說，我們在天貓上購物，經常會被推送一些我們之前瀏覽過的同類型產品，這裡面就是用到了推薦演算法，屬於個性化推送類。

筆者曾在本科期間，參加過阿里舉辦的首屆天貓大數據演算法競賽，競賽的內容是關於推薦演算法的研究開發。基於天貓用戶的數據（匿名化處理）—數據內容主要是一定時間內用戶購買產品的時間、次數、產品相似度等用戶行為—運用基於內容、協同過濾、關聯規則等推薦演算法對用戶行為進行分析，預測下一個時段用戶的行為，對比實際數據得出相似度，以相似度高低決定演算法優良。經過幾年的發展，推薦演算法在商業實踐中的運用已經變得十分廣泛，但是也因此給我們的生活帶來了許多困擾，出現如數據殺熟、隱私保護等問題。這次國家推出對推薦演算法的監管規定，是十分及時和必要的。企業要想繼續進行推薦演算法的研究和實踐，就必須要滿足國家對於推薦演算法的規定。因此筆者基於《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》（徵求意見稿），多維度談談企業的演算法合規義務和合規化建議。

二、演算法服務提供者的合規義務

合規，是比合法更大范圍的存在，即符合、遵守、執行適用於企業的合規規范。這里所說的合規規范按照國內外出台的標准、辦法和指引，可以總結為外部合規規范和內部合規規范。其中外部合規規范可以理解為合規要求，包括但不限於法律規范、行業准則、商業慣例、法院判決以及行政決定、強制性標准、道德規范等。內部合規規范可以理解為合規承諾，主要是指合同協議、行業自律性規則、非強制性標准、對外承諾、章程以及內部規章和各項決議等。所以對於合規工作來說，首要的就是要收集合規規范，從中識別出合規義務。本文立足於《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》（徵求意見稿），識別出具體的合規義務，分別從強制性義務、禁止性義務、原則性義務進行展開，如下表所示。

上表所示，可以較為清晰的區分演算法合規義務。我們發現，強制性義務幾乎占據了大半，大部分的條款都是企業應當履行的合規義務。

三、推薦演算法的合規化建議

從概念上說，合規可以理解為一種理想狀態，或者說是最終目標。在通往合規的道路上，我們需要做的是將「外規內化」。上述表格總結的企業合規義務更像是粗糙的條文堆砌，我們還需要將具體的合規義務進一步內化於企業的內部管理行為中。結合我們團隊在企業合規管理體系的搭建上的實踐經驗，我認為可以從合規管理制度、合規運行和保障機制角度提出我們的合規化建議。

可能上述視角過於專業化，也有點復雜化。如果從技術人員的角度看，可以從前端和後端的視角來解析具體的合規義務：

上述兩個視角，可能對合規義務有了些許的了解，但是對於企業來說，合規義務需要嵌入到公司的制度中去才算是完成了制度層面的建設工作，這是個繁瑣和專業的事情。同時制度層面完成後，要落實制度就需要讓員工懂法知規，這就需要對員工進行必要的合規培訓工作，這裡面就涉及對於治理層、經理層、員工層不同的培訓要求。所以對於企業合規化建設，比較省力和經濟的方式就是引入第三方專業機構，幫助企業去做合規化建設，幫助組建企業內部的合規團隊，指導合規團隊去做具體的合規化建設工作，授人以漁。

Ⅶ 人工智慧做演算法崗能進巨上人公司都高端人才嗎

是。演算法相關崗位在最難招TOP10中占據7席，因此能進公司的都是高端人才。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

Ⅷ 2021國家公務員考試報考人數最多的崗位是

• 2021年度國家公務員考試，報名網（考錄專題網）於10月21日開始公布報考人數情況。

  

Ⅸ 演算法和開發崗相比，哪個前景更好呢

這兩個崗位的工作內容我都接觸過，目前我帶的大數據團隊中既有演算法工程師也有開發工程師，所以我說一說這兩個崗位的區別，以及未來的發展方向。

演算法設計與演算法實現
通常涉及到演算法的崗位有兩個，分別是演算法設計和演算法實現，現在有不少團隊把這兩個崗位進行合並，做演算法設計的同時也要負責實現。但是也有一些團隊是分開的，做演算法設計的不管實現過程。
演算法崗位門檻是很高的，人才也是稀缺的，總體發展空間很好。還有一點演算法崗位的不可替代性強，如果有機會去演算法崗建議是去的，一般學歷要求在碩士，Java本科大專都是可以的哈。從工作的復雜性上來說，演算法工程師的工作強度還是比較大的，但是演算法工程師的職業周期也比較長。
演算法崗主要是在於如何量化我們的產出，寫代碼做開發非常簡單。你完成了一個任務或者是項目，有了經驗之後，這是在簡歷上實打實的東西。很多演算法工程師最終成長為企業的首席科學家，或者是首席技術官等崗位，可以說演算法工程師的發展前景還是非常不錯的。
開發崗位
軟體團隊的大部分崗位都是開發崗位，有前端開發、後端開發、移動端開發等，可以說大部分程序員做的都是開發崗的工作。
與演算法崗位不同的是，開發崗位人數多，佔比大，而且大部分開發崗位的職業周期都比較短，一般開發崗位在做到一定年齡(比如35歲)之後都會轉型。一部分會轉向項目經理等管理崗位，一部分會轉型做架構師，還有一部分轉型為行業咨詢專家等，當然，也有一部分開發人員轉型為演算法工程師。
一個優秀的開發者不是網上說的那樣吃青春煩的，每一個崗位都會有自己的未來職業發展。開始確實是青春飯，因為大多數人不懂如何提升自己在公司當中的潛在價值，或者不知道如何更加聰明的完成任務。
其實兩個崗位沒有什麼可比性。聊聊這兩個崗位的突出項，開發門檻不很高的，演算法就相對高一些，因為涉及大數據人工智慧等等。現在做演算法的話，5年左右基本會成為專家，給別人講，因為大多數的人是不太懂演算法的，所以會覺得你很牛。收入上來說，演算法的收入是高於開發的。創業的話，大白話就是演算法其實是更容易給別人講故事的，而且相對產品來說，演算法是更容易形成產品的。