2021推荐算法岗人数排名

Ⅰ 推荐算法-协同过滤3 基于物品

amazon , netflix, hulu , youtube

ItemCF 并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，他主要通过分析用户行为记录物品的相似度。
算法认为：A 和B 相似，是由于喜欢A 的用户大都也喜欢B
利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释。例如喜欢或者收藏过的射雕，推荐天龙八部。

1、计算物品相似度
2、根据物品相似度和用户的历史行为生成推荐列表

Wij = |同时喜欢物品i,j 的人数| / |喜欢物品i的人数|

惩罚热门物品：
Wij = |同时喜欢物品i,j 的人数| / sqrt(喜欢i 的人数x 喜欢j的人数） **

计算用户u对一个物品的兴趣：
Puj = sum(Sji, Rui) j (- 和j 最类似的k个物品集合
该公式的含义是：
**和用户历史上感兴趣的物品越相似的物品，越可能在用户的推荐列表中获得高排名。

itemCF 流行度效果更好些，但是准确率随k值提高没有改善。

1、IUF
Sij = cij /match.sqrt(N[i]*N[j]) 计算物品相似度
弱化，那么仅仅忽略 Cij = (1+1/log(1+N(u))
2、当然也可以忽略掉活跃度过高的用户。

W' ij = wij / maxJ(wij) 按类归一化
归一化后，覆盖率能够提高4个百分点

Ⅱ 长年在外地打工，不知道买房定在哪里，难搞哦，大伙说说意见吧

常年在外地打工，不知道在哪里买房。如果你在一个比较固定的城市打工，那么我推荐你在这个城市买房。如果你流动性比较大的话，那我推荐你在家乡的城镇里面买房。

Ⅲ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。

Ⅳ 在所有的IT行业当中，哪一个岗位最赚钱

IT行业之中，现在最赚钱的岗位当然还是算法工程师。

在IT行业，能够从事算法方面的岗位，薪资待遇一定是最好的，就业前景也是最佳的。不过，算法岗位需要有强大的数学基础作为支撑，并非是普通的程序员都可以从事，这在一定程度上体现了算法方面人才的稀缺性，自然也就体现了价值。希望我的回答能给你带来帮助，

oracle高级工程师做这行的薪资待遇是跟工作年薪挂钩的目前最高年薪300万。篇编程类的基本是吃青春饭的到35岁会面临转行。做网络安全类的年薪在25万左右，像我做硬件类的在国外年薪是22万。如果你选择IT类我建议你往网络安全路线走，在以后这行业会很吃香，工作内容基本以搬砖为主。

中国近年来，随着物联网、智能硬件、移动互联网的产业化进程(智能家居、智能医疗、智能手表、智能农业、智能机器人)的迅速崛起，国内嵌入式开发人才市场对嵌入式软件开发工程的需求一直处于极度匮乏之中，嵌入式开发软工程师供不应求，至少有50万的缺口，

Ⅳ 2021东莞公务员计算机岗位和人数

221。东莞，广东省辖地级市、特大城市，国务院批复确定的珠江三角洲东岸中心城市。2021年东莞公务员招录岗位221个，比去年增加了115个。公务员全称为国家公务员，是各国负责统筹管理经济社会秩序和国家公共资源，维护国家法律规定，贯彻执行相关义务的公职人员。

Ⅵ 代码合规系列Vol.1：浅谈推荐算法合规

前言：

豆瓣评分曾达到9.4的科幻神剧《西部世界》,收获了无数粉丝的膝盖。在《西部世界》中，通过编程实现的人工智能，人们体验着由代码打造的虚拟现实世界。而在 游戏 《我的世界》里，人们也可以通过编程来打造属于自己的世界。曾有人预言，未来的世界是软件的世界，是代码的世界。我们无法预知未来，但是活在当下明显感觉到代码正在深刻改变我们的生活、改造现实世界。但代码又似乎与我们的生活不直接相关，它是一种由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系，并非自然语言，普通人不可直接读懂。目前的代码世界尚处于早期野蛮生长时代，代码难以约束，相关的 社会 规范几乎不存在，仿佛游离于 社会 规范之外，拒绝接受法律的约束和道德的审视。但是最近几年文明之光开始显现，代码合规开始进入大家的视线，大家开始讨论算法合规、开源代码合规等前沿话题。敲过几年代码、学过几年法律、正在做企业合规的笔者，有意加入代码合规的讨论中来，开通代码合规这个栏目，分享自己的合规心得。

我们常说代码的灵魂是算法，因为代码的核心在于算法。算法是对解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。形象比喻，如果把算法理解为一种思路，那代码就是算法（思路）的具体表现形式。所以我们常说防止代码泄露，实则是保护自己的核心算法思路不给他人所知。2021年8月27日，国家互联网信息办公室发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》（征求意见稿）发布，该规定旨在规范互联网信息服务算法推荐活动，维护国家安全和 社会 公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进互联网信息服务 健康 发展。代码合规的系列Vol.1将围绕该算法推荐管理规定进行解析讨论。

一、推荐算法的介绍

推荐算法是指利用用户的一些行为，通过一些算法，推测出用户可能喜欢的东西。它作为算法中的一种，源于个性化推荐，经过多年的理论研究和商业实践，已经被越来越多的互联网企业所运用到用户推荐场景中。截止目前推荐算法已经延伸出生成合成类（图片视频生成）、个性化推送类（推荐）、排序精选类（排名）、检索过滤类（搜索）、调度决策类（外卖、打车）等。举例来说，我们在天猫上购物，经常会被推送一些我们之前浏览过的同类型产品，这里面就是用到了推荐算法，属于个性化推送类。

笔者曾在本科期间，参加过阿里举办的首届天猫大数据算法竞赛，竞赛的内容是关于推荐算法的研究开发。基于天猫用户的数据（匿名化处理）—数据内容主要是一定时间内用户购买产品的时间、次数、产品相似度等用户行为—运用基于内容、协同过滤、关联规则等推荐算法对用户行为进行分析，预测下一个时段用户的行为，对比实际数据得出相似度，以相似度高低决定算法优良。经过几年的发展，推荐算法在商业实践中的运用已经变得十分广泛，但是也因此给我们的生活带来了许多困扰，出现如数据杀熟、隐私保护等问题。这次国家推出对推荐算法的监管规定，是十分及时和必要的。企业要想继续进行推荐算法的研究和实践，就必须要满足国家对于推荐算法的规定。因此笔者基于《互联网信息服务算法推荐管理规定》（征求意见稿），多维度谈谈企业的算法合规义务和合规化建议。

二、算法服务提供者的合规义务

合规，是比合法更大范围的存在，即符合、遵守、执行适用于企业的合规规范。这里所说的合规规范按照国内外出台的标准、办法和指引，可以总结为外部合规规范和内部合规规范。其中外部合规规范可以理解为合规要求，包括但不限于法律规范、行业准则、商业惯例、法院判决以及行政决定、强制性标准、道德规范等。内部合规规范可以理解为合规承诺，主要是指合同协议、行业自律性规则、非强制性标准、对外承诺、章程以及内部规章和各项决议等。所以对于合规工作来说，首要的就是要收集合规规范，从中识别出合规义务。本文立足于《互联网信息服务算法推荐管理规定》（征求意见稿），识别出具体的合规义务，分别从强制性义务、禁止性义务、原则性义务进行展开，如下表所示。

上表所示，可以较为清晰的区分算法合规义务。我们发现，强制性义务几乎占据了大半，大部分的条款都是企业应当履行的合规义务。

三、推荐算法的合规化建议

从概念上说，合规可以理解为一种理想状态，或者说是最终目标。在通往合规的道路上，我们需要做的是将“外规内化”。上述表格总结的企业合规义务更像是粗糙的条文堆砌，我们还需要将具体的合规义务进一步内化于企业的内部管理行为中。结合我们团队在企业合规管理体系的搭建上的实践经验，我认为可以从合规管理制度、合规运行和保障机制角度提出我们的合规化建议。

可能上述视角过于专业化，也有点复杂化。如果从技术人员的角度看，可以从前端和后端的视角来解析具体的合规义务：

上述两个视角，可能对合规义务有了些许的了解，但是对于企业来说，合规义务需要嵌入到公司的制度中去才算是完成了制度层面的建设工作，这是个繁琐和专业的事情。同时制度层面完成后，要落实制度就需要让员工懂法知规，这就需要对员工进行必要的合规培训工作，这里面就涉及对于治理层、经理层、员工层不同的培训要求。所以对于企业合规化建设，比较省力和经济的方式就是引入第三方专业机构，帮助企业去做合规化建设，帮助组建企业内部的合规团队，指导合规团队去做具体的合规化建设工作，授人以渔。

Ⅶ 人工智能做算法岗能进巨上人公司都高端人才吗

是。算法相关岗位在最难招TOP10中占据7席，因此能进公司的都是高端人才。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

Ⅷ 2021国家公务员考试报考人数最多的岗位是

• 2021年度国家公务员考试，报名网（考录专题网）于10月21日开始公布报考人数情况。

  

Ⅸ 算法和开发岗相比，哪个前景更好呢

这两个岗位的工作内容我都接触过，目前我带的大数据团队中既有算法工程师也有开发工程师，所以我说一说这两个岗位的区别，以及未来的发展方向。

算法设计与算法实现
通常涉及到算法的岗位有两个，分别是算法设计和算法实现，现在有不少团队把这两个岗位进行合并，做算法设计的同时也要负责实现。但是也有一些团队是分开的，做算法设计的不管实现过程。
算法岗位门槛是很高的，人才也是稀缺的，总体发展空间很好。还有一点算法岗位的不可替代性强，如果有机会去算法岗建议是去的，一般学历要求在硕士，Java本科大专都是可以的哈。从工作的复杂性上来说，算法工程师的工作强度还是比较大的，但是算法工程师的职业周期也比较长。
算法岗主要是在于如何量化我们的产出，写代码做开发非常简单。你完成了一个任务或者是项目，有了经验之后，这是在简历上实打实的东西。很多算法工程师最终成长为企业的首席科学家，或者是首席技术官等岗位，可以说算法工程师的发展前景还是非常不错的。
开发岗位
软件团队的大部分岗位都是开发岗位，有前端开发、后端开发、移动端开发等，可以说大部分程序员做的都是开发岗的工作。
与算法岗位不同的是，开发岗位人数多，占比大，而且大部分开发岗位的职业周期都比较短，一般开发岗位在做到一定年龄(比如35岁)之后都会转型。一部分会转向项目经理等管理岗位，一部分会转型做架构师，还有一部分转型为行业咨询专家等，当然，也有一部分开发人员转型为算法工程师。
一个优秀的开发者不是网上说的那样吃青春烦的，每一个岗位都会有自己的未来职业发展。开始确实是青春饭，因为大多数人不懂如何提升自己在公司当中的潜在价值，或者不知道如何更加聪明的完成任务。
其实两个岗位没有什么可比性。聊聊这两个岗位的突出项，开发门槛不很高的，算法就相对高一些，因为涉及大数据人工智能等等。现在做算法的话，5年左右基本会成为专家，给别人讲，因为大多数的人是不太懂算法的，所以会觉得你很牛。收入上来说，算法的收入是高于开发的。创业的话，大白话就是算法其实是更容易给别人讲故事的，而且相对产品来说，算法是更容易形成产品的。