推荐系统属于算法岗吗

Ⅰ 数据挖掘与推荐系统是什么关系

推荐系统属于数据挖掘的应用。

数据挖掘其中很多的原理，简单的说推荐系统就是给用户推荐有关联的数据。比如说关联分析、比如说分类预测等，通过这些数据挖掘原理 可以找出某些规则，然后基于这些规则就可以进行相关的推荐设置比如说通过关联规则发现很多买市场营销书籍的人，也买了 定位 的书，那一个新的顾客，如果他买了市场营销的书，则系统就会给其推荐 定位这本书。 这就是推荐系统。

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Ⅱ 计算机专业好就业吗前景如何

IT技术即是互联网技术，如今互联网行业飞跃发展，互联网技术日新月异，就当前就业形内势容来说专IT行业是适合属目前社会趋势的，社会也需要大量的 IT技术型人才，各行各业也需要，所以就业广泛。

学互联网的优势有：

1、电脑行业需求量大，工作很好找，而且工作环境也不错。

2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密，紧跟潮流，所以见识和思想都会比袭较开放，也有利于以后自己发展。

3、学习电脑入手比较快，学习难度不是很大。

4、现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择，上大学虽说听起来好，但是很多大学生都是毕业即失业的，还不如趁早学习门技术，毕业就可以工作，选对了好的行业，以后的发展空间也会很大的。可以去学习计算机网络，现在学计算机就是不错的选择。

Ⅲ 07_推荐系统算法详解

     基于人口统计学的推荐与用户画像、基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐。

1、基于人口统计学的推荐机制( Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。

2、对于没有明确含义的用户信息(比如登录时间、地域等上下文信息)，可以通过聚类等手段，给用户打上分类标签。

3、对于特定标签的用户，又可以根据预设的规则(知识)或者模型，推荐出对应的物品。

4、用户信息标签化的过程一般又称为 用户画像 ( User Profiling）。

（1）用户画像( User Profile)就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。

（2）用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

（3）作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础。

1、 Content- based Recommendations(CB)根据推荐物品或内容的元数据，发现物品的相关性，再基于用户过去的喜好记录，为用户推荐相似的物品。

2、通过抽取物品内在或者外在的特征值,实现相似度计算。比如一个电影,有导演、演员、用户标签UGC、用户评论、时长、风格等等，都可以算是特征。

3、将用户(user)个人信息的特征(基于喜好记录或是预设兴趣标签)，和物品(item)的特征相匹配，就能得到用户对物品感兴趣的程度。在一些电影、音乐、图书的社交网站有很成功的应用,有些网站还请专业的人员对物品进行基因编码/打标签(PGC）。

4、 相似度计算：

5、对于物品的特征提取——打标签(tag)

        - 专家标签(PGC）

        - 用户自定义标签(UGC)

        - 降维分析数据,提取隐语义标签(LFM)

     对于文本信息的特征提取——关键词

        - 分词、语义处理和情感分析(NLP)

        - 潜在语义分析(LSA）

6、 基于内容推荐系统的高层次结构

7、 特征工程

（1）特征( feature)：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。

         特征的个数就是数据的观测维度。

         特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。

         特征工程一般包括特征清洗(采样、清洗异常样本)，特征处理和特征选择。

         特征按照不同的数据类型分类，有不同的特征处理方法：数值型、类别型、时间型、统计型。

（2）数值型特征处理

        用连续数值表示当前维度特征，通常会对数值型特征进行数学上的处理，主要的做法是归一化和离散化。

        * 幅度调整归一化：

            特征与特征之间应该是平等的，区别应该体现在 特征内部 。

            例如房屋价格和住房面积的幅度是不同的，房屋价格可能在3000000~15000000(万)之间,而住房面积在40-300(平方米)之间，那么明明是平等的两个特征，输入到相同的模型中后由于本身的幅值不同导致产生的效果不同，这是不合理的

                        

        * 数值型特征处理——离散化

        离散化的两种方式：等步长——简单但不一定有效；等频——min -> 25% -> 75% -> max

        两种方法对比：

            等频的离散化方法很精准，但需要每次都对数据分布进行一遍从新计算，因为昨天用户在淘宝上买东西的价格分布和今天不一定相同，因此昨天做等频的切分点可能并不适用，而线上最需要避免的就是不固定，需要现场计算，所以昨天训练出的模型今天不一定能使用。

            等频不固定，但很精准，等步长是固定的，非常简单，因此两者在工业上都有应用。

（3） 类别型特征处理

        类别型数据本身没有大小关系，需要将它们编码为数字，但它们之间不能有预先设定的大小关系，因此既要做到公平，又要区分开它们，那么直接开辟多个空间。

        One-Hot编码/哑变量：One-Hot编码/哑变量所做的就是将类别型数据平行地展开，也就是说，经过One-Hot编码哑变量后，这个特征的空间会膨胀。

（4） 时间型特征处理

        时间型特征既可以做连续值,又可以看做离散值。

        连续值：持续时间(网页浏览时长)；间隔时间(上一次购买/点击离现在的时间间隔)。

        离散值：一天中哪个时间段；一周中的星期几；一年中哪个月/星期；工作日/周末。

（5） 统计型特征处理

        加减平均：商品价格高于平均价格多少，用户在某个品类下消费超过多少。

        分位线：商品属于售出商品价格的分位线处。

        次序性：商品处于热门商品第几位。

        比例类：电商中商品的好/中/差评比例。

8、 推荐系统常见反馈数据 ：

9、 基于UGC的推荐

     用户用标签来描述对物品的看法，所以用户生成标签(UGC)是联系用户和物品的纽带，也是反应用户兴趣的重要数据源。

    一个用户标签行为的数据集一般由一个三元组(用户,物品,标签)的集合表示，其中一条记录(u,i,b)表示用户u给物品打上了标签b。

    一个最简单的算法：

        - 统计每个用户最常用的标签

        - 对于每个标签,统计被打过这个标签次数最多的物品

        - 对于一个用户，首先找到他常用的标签，然后找到具有这些标签的最热门的物品，推荐给他

        - 所以用户u对物品i的兴趣公式为 ，其中 使用户u打过标签b的次数， 是物品i被打过标签b的次数。

    简单算法中直接将用户打出标签的次数和物品得到的标签次数相乘，可以简单地表现出用户对物品某个特征的兴趣。

    这种方法倾向于给热门标签(谁都会给的标签,如“大片”、“搞笑”等)、热门物品(打标签人数最多)比较大的权重，如果一个热门物品同时对应着热门标签,那它就会“霸榜”，推荐的个性化、新颖度就会降低。

    类似的问题,出现在新闻内容的关键字提取中。比如以下新闻中,哪个关键字应该获得更高的权重?

10、 TF-IDF：词频逆文档频率 ( Term Frequency- -Inverse Document Frequency,TF-DF)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。

        TFDF是一种统计方法，用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

                    TFIDF=TF IDF

         TF-IDF的主要思想是 ：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

        TF-DF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。

         词频( Term Frequency,TF) ：指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数的归一化，以防止偏向更长的文件。(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数,而不管该词语重要与否。） ，其中 表示词语 i 在文档 j 中出现的频率， 表示 i 在 j 中出现的次数， 表示文档 j 的总词数。

         逆向文件频率( Inverse Document Frequency,IDF) ：是一个词语普遍重要性的度量，某一特定词语的IDF，可以由总文档数目除以包含该词语之文档的数目，再将得到的商取对数得到 ，其中 表示词语 i 在文档集中的逆文档频率，N表示文档集中的文档总数， 表示文档集中包含了词语 i 的文档数。

（11） TF-IDF对基于UGC推荐的改进 ： ，为了避免热门标签和热门物品获得更多的权重，我们需要对“热门进行惩罚。

          借鉴TF-IDF的思想，以一个物品的所有标签作为“文档”，标签作为“词语”，从而计算标签的“词频”(在物品所有标签中的频率)和“逆文档频率”(在其它物品标签中普遍出现的频率）。

           由于“物品i的所有标签” 应该对标签权重没有影响，而 “所有标签总数” N 对于所有标签是一定的，所以这两项可以略去。在简单算法的基础上,直接加入对热门标签和热门物品的惩罚项： ，其中， 记录了标签 b 被多少个不同的用户使用过， 记录了物品 i 被多少个不同的用户打过标签。

（一）协同过滤（Collaborative Filtering, CF）

1、基于协同过滤(CF)的推荐：基于内容( Content based,CB)主要利用的是用户评价过的物品的内容特征，而CF方法还可以利用其他用户评分过的物品内容。

    CF可以解决CB的一些局限：

         - 物品内容不完全或者难以获得时,依然可以通过其他用户的反馈给出推荐。

        - CF基于用户之间对物品的评价质量，避免了CB仅依赖内容可能造成的对物品质量判断的干。

        - CF推荐不受内容限制，只要其他类似用户给出了对不同物品的兴趣，CF就可以给用户推荐出内容差异很大的物品(但有某种内在联系)

    分为两类：基于近邻和基于模型。

2、基于近邻的推荐系统：根据的是相同“口碑”准则。是否应该给Cary推荐《泰坦尼克号》?

（二）基于近邻的协同过滤

1、 基于用户（User-CF）： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

     在一般的应用中是采用计算“K-近邻”的算法；基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。

    User-CF和基于人口统计学的推荐机制：

        - 两者都是计算用户的相似度，并基于相似的“邻居”用户群计算推荐。

        - 它们所不同的是如何计算用户的相似度：基于人口统计学的机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制可是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品的用户可能有相同或者相似的口味和偏好。

2、基于物品（Item-CF）：基于项目的协同过滤推荐的基本原理与基于用户的类似，只是使用所有用户对物品的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户。

    Item-CF和基于内容(CB)的推荐

       - 其实都是基于物品相似度预测推荐，只是相似度计算的方法不一样，前者是从用户历史的偏好推断，而后者是基于物品本身的属性特征信息。

   同样是协同过滤，在基于用户和基于项目两个策略中应该如何选择呢?

        - 电商、电影、音乐网站,用户数量远大于物品数量。

        - 新闻网站，物品(新闻文本)数量可能大于用户数量。

3、 User-CF和Item-CF的比较

     同样是协同过滤，在User-CF和ltem-CF两个策略中应该如何选择呢？

     Item-CF应用场景

       -  基于物品的协同过滤( Item-CF ) 推荐机制是 Amazon在基于用户的机制上改良的一种策略因为在大部分的Web站点中，物品的个数是远远小于用户的数量的，而且物品的个数和相似度相对比较稳定，同时基于物品的机制比基于用户的实时性更好一些，所以 Item-CF 成为了目前推荐策略的主流。

     User-CF应用场景

        - 设想一下在一些新闻推荐系统中，也许物品一一也就是新闻的个数可能大于用户的个数，而且新闻的更新程度也有很快，所以它的相似度依然不稳定，这时用 User-cf可能效果更好。

    所以，推荐策略的选择其实和具体的应用场景有很大的关系。

4、 基于协同过滤的推荐优缺点

 （1）基于协同过滤的推荐机制的优点：

        它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求对物品特征的描述是机器可理解的，所以这种方法也是领域无关的。

       这种方法计算出来的推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。

（2）存在的问题

        方法的核心是基于历史数据，所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。

        推荐的效果依赖于用户历史好数据的多少和准确性。

        在大部分的实现中，用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题，包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。

        对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。

（三）基于模型的协同过滤

1、基本思想

（1）用户具有一定的特征，决定着他的偏好选择

（2）物品具有一定的特征，影响着用户需是否选择它。

（3）用户之所以选择某一个商品，是因为用户特征与物品特征相互匹配。

    基于这种思想，模型的建立相当于从行为数据中提取特征，给用户和物品同时打上“标签”；这和基于人口统计学的用户标签、基于内容方法的物品标签本质是一样的，都是特征的提取和匹配。

    有显性特征时(比如用户标签、物品分类标签)我们可以直接匹配做出推荐；没有时，可以根据已有的偏好数据，去发据出隐藏的特征,这需要用到隐语义模型(LFM)。

2、基于模型的协同过滤推荐，就是基于样本的用户偏好信息，训练一个推荐模型,然后根据实时的用户喜好的信息进行预测新物品的得分，计算推荐

    基于近邻的推荐和基于模型的推荐

        - 基于近邻的推荐是在预测时直接使用已有的用户偏好数据，通过近邻数据来预测对新物品的偏好(类似分类)

        - 而基于模型的方法，是要使用这些偏好数据来训练模型，找到内在规律，再用模型来做预测(类似回归)

    训练模型时，可以基于标签内容来提取物品特征，也可以让模型去发据物品的潜在特征；这样的模型被称为 隐语义模型 ( Latent Factor Model,LFM)。

（1）隐语义模型(LFM)：用隐语义模型来进行协同过滤的目标：

            - 揭示隐藏的特征,这些特征能够解释为什么给出对应的预测评分

            - 这类特征可能是无法直接用语言解释描述的,事实上我们并不需要知道,类似“玄学”

        通过矩阵分解进行降维分析

            - 协同过滤算法非常依赖历史数据，而一般的推荐系统中，偏好数据又往往是稀疏的；这就需要对原始数据做降维处理。

            - 分解之后的矩阵，就代表了用户和物品的隐藏特征

        隐语义模型的实例：基于概率的隐语义分析(pLSA)、隐式迪利克雷分布模型(LDA)、矩阵因子分解模型(基于奇异值分解的模型,SVD)

（2）LFM降维方法——矩阵因子分解

（3）LFM的进一步理解

    我们可以认为，用户之所以给电影打出这样的分数，是有内在原因的，我们可以挖掘出影响用户打分的隐藏因素，进而根据未评分电影与这些隐藏因素的关联度，决定此未评分电影的预测评分。

    应该有一些隐藏的因素，影响用户的打分，比如电影：演员、题材、年代…甚至不定是人直接可以理解的隐藏因子。

    找到隐藏因子，可以对user和Iiem进行关联(找到是由于什么使得user喜欢/不喜欢此Item,什么会决定user喜欢/不喜欢此item)，就可以推测用户是否会喜欢某一部未看过的电影。

（4）矩阵因子分解

（5）模型的求解——损失函数

（6）模型的求解算法——ALS

    现在，矩阵因子分解的问题已经转化成了一个标准的优化问题，需要求解P、Q，使目标损失函数取最小值。

    最小化过程的求解，一般采用随机梯度下降算法或者交替最小二乘法来实现交替最小二乘法( Alternating Least Squares,ALS)

    ALS的思想是，由于两个矩阵P和Q都未知,且通过矩阵乘法耦合在一起，为了使它们解耦，可以先固定Q，把P当作变量，通过损失函数最小化求出P，这就是一个经典的最小二乘问题；再反过来固定求得的P，把Q当作变量，求解出Q：如此交替执行，直到误差满足阅值条件，或者到达迭代上限。

（7）梯度下降算法

Ⅳ 深度学习推荐系统类型有哪些

蓝海大脑深度学习水冷工作站研究人员表示：

虽然有许多推荐算法和技术，但大多数都属于以下广泛类别：协作过滤、内容过滤和上下文过滤。

协作过滤算法根据许多用户的偏好信息（这是协作部分）推荐物品（这是过滤部分）。此方法使用用户偏好行为的相似性，并鉴于用户与物品之间的之前交互，推荐算法便可以学会预测未来交互。这些推荐系统基于用户过去的行为构建模型，例如之前购买的物品或给予这些物品的评分以及其他用户的类似决策。相关理念在于，如果有些人过去也做出过类似的决策和购买，比如电影选择，那么他们很有可能会同意未来的其他选择。例如，如果协作过滤推荐系统了解您和另一个用户在电影中有着相似的品味，它可能会向您推荐一部其了解的其他用户已经喜欢的电影。

相比之下，内容过滤则使用物品的属性或特征（这是内容部分）来推荐类似于用户偏好的其他物品。此方法基于物品和用户特征的相似性，并鉴于用户及其与之交互过的物品的信息（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），来模拟新互动的可能性。例如，如果内容过滤推荐系统了解到您喜欢电影《电子情书》和《西雅图夜未眠》，它可能会向您推荐另一部相同类别和/或演员阵容的电影，例如《跳火山的人》。

混合推荐系统结合了上述类型系统的优势，以便创建更全面的推荐系统。

上下文过滤包括推荐过程中用户的背景信息。Netflix 在 NVIDIA GTC 大会上提出，将推荐内容框定为上下文序列预测，以便作出更好的推荐。此方法使用一系列上下文用户操作和当前上下文来预测下一个操作的概率。在 Netflix 示例中，鉴于每位用户的序列（用户在观看电影时的国家/地区、设备、日期和时间），他们训练出一个模型，来预测用户接下来要观看的内容。

Ⅳ it属于什么专业

it专业即是计算机相关专业，包括有：电子与通信工程、应用电子技术、电子科学与技术、计算机科学与技术、通信工程、电子信息工程、微电子技术、电气自动化、工业设计、光信息科学与技术。
核工程与核技术、电子信息科学与技术、企业信息计算机管理、电子商务、经济信息管理与计算机应用、信息管理与信息系统、计算机辅助设计与制造、数据库应用与信息管理、微电子控制技术、计算机辅助制造工艺、计算机系统维护技术、机电设备及微机应用
计算机控制技术、计算机辅助设计、工厂计算机集中控制、计算机组装与维修、计算机图形图像处理、计算机美术设计、计算机网络工程与管理、信息及通信网络应用技术、信息与多媒体技术、多媒体与网络技术、计算机网络技术等
就业方向：

1、软件工程师，也叫程序员，敲代码，实现上面提的需求，具体可以分为前端，后端，移动端等等，其中后端还可以继续细分；
2、测试工程师，通过各种手段测试现有代码，找bug，调优；
3、运维工程师，配置服务器，保证服务器的高可用性，现在云计算，虚拟化的运用算是大公司运维的标配技能；
4、算法工程师，小到一个新闻的排序算法，大到推荐算法，都是算法岗要完成的；5、架构，可以粗暴的理解为技术负责人，技术选型，架构层次设计等。
6、数据科学家，与程序员 这个概念关系不大，大部分数据科学家在公司里的市场部；

Ⅵ 计算机开发岗和算法岗都有些什么区别

其实只有在大厂这两个岗位才会被分的很清楚，小公司的话一般都是混着用，毕竟算法工程师都很贵，得保证利益最大化才行。

算法岗

这种岗位负责新算法的研发工作和论文的解读、编写，一般存在于一些大厂的实验室，比如国内的阿里、网络、腾讯、华为，国外的openAI、脸书、deepmind等。而且学历和专业要求极高，基本都是科班的名校硕士或者博士，这也是网传的算法门槛高的真正岗位，高学历保证了技术水准的同时也保证了技术员的学习接收能力，保证了国外如果有新的技术论文可以第一时间解读和实践。

算法工程师岗

目前我就是这个岗位，主要是负责将已经成熟的技术结合到商业项目中偏向业务一些，这个这个岗位就没有算法岗那么夸张，基本上只要是好一点的本科计算机专业就够满足面试要求了，目前商汤、旷视、寒武纪这些都偏向这个方向。

其实还有第三档的公司主要做的是产品，基本上就是调用模型然后应用到一些软件中去，来优化产品功能，基本上懂一些算法的开发就能做到这项工作。

Ⅶ 算法工程师岗位职责

算法工程师岗位职责（通用4篇）

在现实社会中，岗位职责使用的情况越来越多，制定岗位职责可以有效规范操作行为。那么制定岗位职责真的很难吗？以下是我为大家收集的算法工程师岗位职责（通用4篇），仅供参考，欢迎大家阅读。

算法工程师岗位职责1

主要职责：

1、结合业务需求，研究并实现数据挖掘算法；

2、参与业务解决方案的设计和编写，撰写相关技术文档。

岗位要求：

1、有扎实的数据基础，数学、物理等相关专业；

2、掌握统计分析方法、数据挖掘算法法及原理，并能基于业务问题灵活运用；

3、较强的文档编写功底和逻辑思维能力；

4、充分理解Hadoop基础架构和实现原理；

5、有较强的理解抽象问题能力和自我学习能力；

优先考虑：

1、有大数据挖掘相关项目经验者优先；

2、精通编程语言，能独立完成算法实现者优先。

3、具备良好的工作态度，积极进取者优先。

算法工程师岗位职责2

岗位职责：

1、负责图像处理和机器视觉的研发工作；

2、开发与算法相关的软件，根据实际产品需求设计算法；

3、负责算法的产品开发、优化实现、移植及其在嵌入式系统的实现。

任职要求：

1、本科以上学历，模式识别、自动化、计算机、电子信息、数学相关专业；

2、具备数字图像处理、机器学习和模式识别等方面的理论基础和实践经验，有存款机、清分机、点钞机等金融电子相关算法开发经验者优先；

3、精通常用的编程语言，具有扎实的.图像处理基础和数学基础，对计算机视觉具有浓厚兴趣，熟悉算法建模、嵌入式开发者尤佳；

4、具备高度的责任心、良好的职业道德素养、沟通能力及团队精神，有良好的语言表达和文档撰写能力和英文读写能力。

算法工程师岗位职责3

职位描述：

1、 设计/训练垂直领域图像处理模型

2、 搭建相似图片高效检索系统

3、 将图像处理模型应用于产品推荐系统/检索系统中。

4、 分析与改进模型性能。

职位要求：

1、 计算机及相关专业本科以上学历

2、 熟悉Python或者C

3、 熟悉数据结构和算法，拥有优秀的编程能力

4、 良好的沟通与表达能力、思路清晰，较强的动手能力与逻辑分析能力

5、 拥有Image Processing和Machine learning研究经验优先

算法工程师岗位职责4

岗位职责：

1、 根据工程案例，提出合适的数学算法，并编写相关计算程序；

2、本岗位设置培养方向：线性规划（线性规划、最优化）、数理统计（假设检验、参数估计、方差分析、回归分析等）、微分方程类（根据物理工程模型建立微分方程）

岗位要求：

1、全日制计算机、统计、数学、物理、信息技术或其他专业但对数学特别感兴趣者，本科以上学历；

2、有数据分析、数据挖掘和建模的经验；

3、具备C语言的编程能力优先；

4、熟悉matlab或同类软件者优先；

5、对算法研究具有浓厚兴趣，愿意从事研究工作；

Ⅷ 推荐系统属于自然语言处理范畴还是信息检索范畴

自然语言处理中有关语言本身的研究，信息检索都不研究
详细一点来说，分词、语法、句法、词义等，信息检索都不会涉及
自然语言主要是偏研究的，重点是建模，根据语言素材进行精度提升

信息检索的重点是建立分类的概念，包括排序等等
信息检索是偏应用的，和工程联系密切，尤其是最近一些年，由于计算机发展速度很快
海量信息检索的重点已经从学校转向了企业，代表的企业包括google和

个人感觉，你如果想要学得比较深（至少是硕士），可以选择自然语言处理
这个领域相对较窄，就业面也窄，但一旦进企业，就肯定是好企业，除了刚才那两个，微乳和IBM也常年招聘这个领域的高手

如果想就业面宽一些，就选信息检索吧，这个领域可以学到很多软件工程的知识，将来可以很方便的应用到其他的方面

Ⅸ IT行业都有哪些职位

程序员和系统分析员、硬件工程师、硬件测试工程师、软件工程师、软件测试工程师、技术支持工程师、网络工程师、系统工程师、数据库工程师、信息安全工程师、软件架构师。

1、信息处理和服务产业，该行业的特点是利用现代的电子计算机系统收集、加工、整理、储存信息，为各行业提供各种各样的信息服务，如计算机中心、信息中心和咨询公司等。

2、信息处理设备行业，该行业特点是从事电子计算机的研究和生产（包括相关机器的硬件制造）计算机的软件开发等活动，计算机制造公司，软件开发公司等可算作这一行业。

3、信息传递中介行业，该行业的特点是运用现代化的信息传递中介，将信息及时、准确、完整地传到目的地点。因此，印刷业、出版业、新闻广播业、通讯邮电业、广告业都可归入其中。

4、后端工程师行业，这是现在国内二流或者是三流的公司的现状，甚至是在某些一流的公司。很多时候都是架构师出了架构设计，更多的外包公司根本就是有DBA来做设计。

(9)推荐系统属于算法岗吗扩展阅读：

信息技术产业是一门新兴的产业。它建立在现代科学理论和科学技术基础之上，采用了先进的理论和通讯技术，是一门带有高科技性质的服务性产业。信息产业的发展对整个国民经济的发展意义重大，信息产业通过它的活动使经济信息的传递更加及时、准确、全面。

有利于各产业提高劳动生产率；信息技术产业加速了科学技术的传递速度，缩短了科学技术从创制到应用于生产领域的距离；信息产业的发展推动了技术密集型产业的发展，有利于国民经济结构上的调整。

正是由于这些优点，计算机技术产生以来，信息技术便有了突飞猛进的进步。它的应用已经渗透到社会的各行各业、各个角落，极大地提高了社会生产力水平，为人们的工作、学习和生活带来了前所未有的便利和实惠。