销售推荐算法

Ⅰ 为什么在智联或者58上绝大部分的工作全都是销售

我觉得有两方面原因。

‘先说是不是’
销售岗位的比例应该没到‘绝大部分’的程度，题主的这种感觉应该是来自于首页推荐。推荐的算法是根据你简历填的期望从事工作、过往工作履历和浏览历史来的。假如你在搜索框输入推拿师，应该是绝对不会出现销售岗位的。

‘再讲为什么’
销售岗位流动率高，大部分公司都缺销售，所以招聘平台上销售的jd会很多。其实58、赶集之类同城网站上销售岗位才多呢，作为HR一般也知道，工资低、流动率大的岗位上同城网站招。

以上，祝题主求职顺利。如有帮助，请采纳。 来自职Q用户：梨花与虎
因为这和你的个人经历和简历填写有关系，如果你做过销售或者你的兴趣方向是销售，客户端推荐展示的岗位就会匹配度高一点 来自职Q用户：李先生

Ⅱ 3分钟轻松了解个性化推荐算法

推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。
说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。

但是只靠非个性化推荐有个弊端，就是马太效应，点的人越多的，经过推荐点得人有更多。。。强者越强，弱者机会越少就越弱，可能导致两级分化严重，一些比较优质素材就被埋没了。

所以，为了解决一部分马太效应的问题，也主要是顺应数据化和自动化的模式，就需要增加个性化的推荐（可算说到正题了。。。）个性化的优点是不仅体验好，而且也大大增加了效率，让你更快找到你感兴趣的东西。YouTube也曾做过实验测试个性化和非个性化的效果，最终结果显示个性化推荐的点击率是同期热门视频的两倍。

1.新闻、视频、资讯和电台（基于内容推荐）

一般来说，如果是推荐资讯类的都会采用基于内容的推荐，甚至早期的邮件过滤也采用这种方式。

基于内容的推荐方法就是根据用户过去的行为记录来向用户推荐相似额推荐品。简单来说就是你常常浏览科技新闻，那就更多的给你推荐科技类的新闻。

复杂来说，根据行为设计权重，根据不同维度属性区分推荐品都是麻烦的事，常用的判断用户可能会喜欢推荐品程度的余弦向量公式长这样，我就不解释了（已经勾起了我关于高数不好的回忆）。。。

但是，这种算法缺点是由于内容高度匹配，导致推荐结果的惊喜度较差，而且有冷启动的问题，对新用户不能提供可靠的推荐结果。并且，只有维度增加才能增加推荐的精度，但是维度一旦增加计算量也成指数型增长。如果是非实体的推荐品，定义风格也不是一件容易的事，同一个作者的文风和曲风也会发生改变。

2.电商零售类（协同过滤推荐和关联规则推荐）

说电商推荐那不可能不讲到亚马逊，传言亚马逊有三成的销售额都来自个性化的商品推荐系统。实际上，我自己也常常在这里找到喜欢的书，也愿意主动的去看他到底给我推荐了什么。

一般，电商主流推荐算法是基于一个这样的假设，“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”即协同过滤过滤算法。主要的任务就是找出和你品味最相近的用户，从而根据最近他的喜好预测你也可能喜欢什么。

这种方法可以推荐一些内容上差异较大但是又是用户感兴趣的物品，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。也不需要领域知识，并且随着时间推移性能提高。但是也存在无法向新用户推荐的问题，系统刚刚开始时推荐质可能较量差。

电商行业也常常会使用到基于关联规则的推荐。即以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。比如，你购买了羽毛球拍，那我相应的会向你推荐羽毛球周边用品。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零售业中已经得到了成功的应用。

3.广告行业（基于知识推荐）

自从可以浏览器读取cookies，甚至获得年龄属性等信息，广告的个性化投放就也可以根据不同场景使用了。

当用户的行为数据较少时，基于知识的推荐可以帮助我们解决这类问题。用户必须指定需求，然后系统设法给出解决方式。假设，你的广告需要指定某地区某年龄段的投放，系统就根据这条规则进行计算。基于知识的推荐在某种程度是可以看成是一种推理技术。这种方法不需要用户行为数据就能推荐，所以不存在冷启动问题。推荐结果主要依赖两种形式，基于约束推荐和基于实例推荐。

4.组合推荐

由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，并不像上文讲的那样采用单一的方法进行建模和推荐（我真的只是为了解释清楚算法）。。。

在组合方式上，也有多种思路：加权、变换、混合、特征组合、层叠、特征扩充、元级别。 并且，为了解决冷启动的问题，还会相应的增加补足策略，比如根据用户模型的数据，结合挖掘的各种榜单进行补足，如全局热门、分类热门等。 还有一些开放性的问题，比如，需不需要帮助用户有品味的提升，引导人去更好的生活。

最后，我总想，最好的推荐效果是像一个了解你的朋友一样跟你推荐，因为他知道你喜欢什么，最近对什么感兴趣，也总能发现一些有趣的新东西。这让我想到有一些朋友总会兴致勃勃的过来说，嘿，给你推荐个东西，你肯定喜欢，光是听到这句话我好像就开心起来，也许这就是我喜欢这个功能的原因。

Ⅲ 简述销售预测的五种方法

销售预测的五种方法：

1）高级经理意见法

高级经理意见法是依据销售经理（经营者与销售管理者为中心）或其他高级经理的经验与直觉，通过一个人或所有参与者的平均意见求出销售预测值的方法。

2）销售人员意见法

销售人员意见法是利用销售人员对未来销售进行预测。有时是由每个销售人员单独作出这些预测，有时则与销售经理共同讨论而作出这些预测。预测结果以地区或行政区划汇总，一级一级汇总，最后得出企业的销售预测结果。

3）购买者期望法

许多企业经常关注新顾客、老顾客和潜在顾客未来的购买意向情况，如果存在少数重要的顾客占据企业大部分销售量这种情况，那么购买者期望法是很实用的。

这种预测方法是通过征询顾客或客户的潜在需求或未来购买商品计划的情况，了解顾客购买商品的活动、变化及特征等．然后在收集消费者意见的基础上分析市场变化，预测未来市场需求。

4）德尔菲法

德尔菲法又称专家意见法，是指以不记名方式根据专家意见作出销售预测的方法。至于谁是专家，则由企业来确定，如果对专家有一致的认同则是最好不过的。德尔菲法通常包括召开一组专家参加的会议。第一阶段得到的结果总结出来可作为第二阶段预测的基础．通过组中所有专家的判断、观察和期望来进行评价，最后得到共享具有更少偏差的预测结果。

德尔菲法的最大优点是充分民主地收集专家意见，把握市场的特征。但是，德尔菲法一般只能得到企业或行业的预测结果，用此方法所求得的地区、顾客、产品分类等预测结果就没有那么精确了。

5）时间序列分析法

时间序列分析法是利用变量与时间存在的相关关系，通过对以前数据的分析来预测将来的数据。在分析销售收入时，大家都懂得将销售收入按照年或月的次序排列下来，以观察其变化趋势。时间序列分析法现已成为销售预测中具有代表性的方法。

拓展资料

销售预测是指根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对未来销售情况的预测。销售预测可以直接生成同类型的销售计划。

销售计划的中心任务之一就是销售预测，无论企业的规模大小、销售人员的多少，销售预测影响到包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。

Ⅳ 关于销售利润算法

1、销售利润，俗称的毛利=（销售额-成本）/销售额
2、成本利润，也就是投资回报率=（销售额-成本）/成本
举例：我进货进了双鞋子50元，卖了110元，那么你的利润率就是（110-50）/110=54.545%
一般情况大家问利润多少的时候，指的都是54.545%，就是利率。

销售利润= 销售额 - 销售成本

Ⅳ 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。

Ⅵ 商品销售顺加和倒扣点位怎么算有几种算法哪种算法更方便

顺加和倒扣是商业计算毛利、成本、售价的两种方法，现在常用的是倒扣。
要想很清楚的解释清楚，还是举例说明最好。
毛利=（售价-成本）/售价
某商品A，成本80元，售价100元，毛利=（100-80）100=20%

供应商甲，向零售商供应某商品A，
1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售价定为100元，则供货价为80元。
2、供应商甲供应商品A，以成本价供应，供货价为80。零售商顺加25%定售价，则售价=80*125%=100元。毛利仍为20%
同时还有一个问题就是,同样的商品是顺加和倒扣哪种计算方法得到的利润大呢?答案则肯定是倒扣的利润大,原因就是倒扣从一开始就扣除了应有的利润点,保证了利润率,而顺加则远达不到,通过顺加想得到同倒扣一样的利润就必须提高顺加的点数.下面举例来说明一下:
比如成本100元，加20%定售价，售价为100*（1+20%）=120，实际毛利率为（120-100）/100=16.67%，为顺加。
倒扣：要实际20%的毛利率，那么售价为100/（1-20%）=125，实际毛利率为（125-100）/125=20%，利润一比就知道了。

毛利率”的概念是建立在“毛利”概念的基础之上的。毛利是“净利”的对称，又称“商品进销差价”，是商品销售收入减去商品进价后的余额。
某特定时期内的净利/ 纯利 = 该时期内的毛利 - 该时期内发生的相关支出（包括折旧）
毛利率＝（销售收入－销售成本）/销售收入×100%
.毛利率计算的基本公式是：
毛利率=（不含税售价-不含税进价）÷不含税售价×100%
2.不含税售价=含税售价÷（1+税率）
3.不含税进价=含税进价÷（1+税率）
1、 毛利计算公式？
1.毛利率＝（不含税售价－不含税进价）/不含税售价×100％
2.毛利率＝（1－不含税进价/不含税售价）×100％
2、 已知某商品不含税进价13.5元，不含税售价15元。
请问该商品的毛利率是多少？
1.毛利率＝（不含税售价－不含税进价）/不含税售价×100％
2.毛利率＝(15-13.5)/15*100%＝10%
3、 已知某商品不含税进价800元，含税售价990元，增值税率10％。
请问该商品的毛利率是多少？
1.不含税售价＝含税售价/(1+增值税)＝990/(1+10%)＝900元
2.毛利率＝（不含税售价－不含税进价）/不含税售价×100％
＝(900-800)/900＝11%
4、 已知某商品不含税进价30元，厂商折扣5％，增值税率5％，毛利率设定为10％。
请问该商品的含税售价是多少？
1.扣除折扣，得到不含税进价＝30－30×5％＝28.5元
2.含税售价＝不含税进价×（1+增值税率）/（1－毛利率）
＝28.5×（1＋5％）/（1-10%）＝33.25元
5、 已知某商品含税进价100元，厂商折扣5％，运输费用2元/件，增值税率5％，含税售价110元。
请问该商品的毛利率是多少？
1.不含税进价＝含税进价/（1＋增值税）＝100/(1+5%)=95元
2.扣除折扣，加运输费后，不含税进价＝95－95×5％＋2＝92元
3.不含税售价＝含税售价/（1＋增值税）＝110/(1+5%)=105元
4.毛利率＝（不含税售价－不含税进价）/不含税售价
＝（105－95）/105＝9.5％
销售毛利率=（销售收入-营业成本）/销售收入*100%
成本毛利率=（销售收入-营业成本）/营业成本*100%
顺加和倒扣是商业计算毛利、成本、售价的两种方法，现在常用的是倒扣。
要想很清楚的解释清楚，还是举例说明最好。
毛利=（售价-成本）/售价
某商品A，成本80元，售价100元，毛利=（100-80）/100=20%
供应商甲，向零售商供应某商品A，
1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售价定为100元，则供货价为80元。
2、供应商甲供应商品A，以成本价供应，供货价为80。零售商顺加25%定售价，则售价=80*125%=100元。毛利仍为20%
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
其计算公式如下：
销售毛利率=销售收入销售成本/销售收入

顺加和倒扣是商业计算毛利、成本、售价的两种方法，现在常用的是倒扣。
要想很清楚的解释清楚，还是举例说明最好。
毛利=（售价-成本）/售价
某商品A，成本80元，售价100元，毛利=（100-80）100=20%

供应商甲，向零售商供应某商品A，
1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售价定为100元，则供货价为80元。
2、供应商甲供应商品A，以成本价供应，供货价为80。零售商顺加25%定售价，则售价=80*125%=100元。毛利仍为20%

毛利率及顺加、倒扣和商品定价的方法

Ⅶ 请问销售计划准确率的计算公式是怎样的

实际上是这样的，预测准确率，一般来讲有两种算法，一种是1-误差绝对值/预测，一种是1-误差绝对值/实绩。两种算法针对的目标和目的不一样，第一种是偏向于销售目标的达成，就是说尽可能的销售到我计划要卖的梳理。第二种是尽可能的猜测实际市场的需求是什么样的。两种的使用场景和侧重点有所不同。
那么回到你的问题，对于分母是0的情况，我们怎么办。一般情况在大多数的企业当中，把这种情况的预测准确率视为0。因为在现实世界中，逻辑上讲并不存在负数的情况。如果偏差很大，我们就认为他是“完全不准的”，但是对于偏差小的，我们认为他是有点儿准的，并给他计算了他有多准。也就是说预测准确率本身，我们只将他预测准的情况进行了量化，而没有对预测完全不准的情况进行量化。因为如果要把预测完全不准的情况进行量化，这就是从0到负无穷的一个区间。那么在分母为0的情况下，我们就可以认为准确率=1-一个无穷大的数，自然这个准确率就是负无穷的。我们就只是给他定性为“完全不准”，给他的准确率赋值就是0。

Ⅷ 算法推荐服务被戴“紧箍”，流量造假、控制热搜等有治了

算法推荐是把“双刃剑”

腾讯安全战略研究中心联合赛博研究院发布的《人工智能时代数字内容治理的机遇与挑战》报告显示，算法精准推荐已经占据信息流分发主导地位，算法能够实现数字内容聚合和精准推荐，快速匹配信息与人。基于算法的个性化内容推送在为用户提供精准化、个性化服务的同时，也带来了国家安全风险因素增高、不良信息泛滥风险增加以及传统权利保护难度加大等问题，已然成为一把“双刃剑”。

上海 财经 大学研究员崔丽丽表示，互联网平台作为消除信息不对称的先进技术代表，有责任维持技术手段的客观性，反映流量的自然状态，呈现真实的公众意见。不应该因为商业利益的驱使在流量上作假。过去曾发生过一些涉及到商业利益的新闻、信息被操控的情况，这样获取的商业利益是一种市场不公平的表现，甚至是不合法的。

提出算法“向善”新要求

根据征求意见稿，管理规定将适用于在境内应用算法推荐技术提供互联网信息服务的公司。这也意味着，以内容推荐算法为核心竞争力的短视频平台、UGC（用户生产内容）平台、推荐内容或是广告的电商和社交平台等主流互联网公司和平台的算法推荐技术都包含在此。

崔丽丽表示，不论是UGC还是PGC（专业生产内容）平台，内容的审核以及对于受众的推荐实际都有相应的规则，互联网信息平台已经在形态上取代了过去的传统媒体，因此，可能具备了一定的公共设施属性，所以信息的产生、审核和分发应该符合公允、客观以及符合事实等要求。

征求意见稿指出，算法推荐服务提供者应当坚持主流价值导向，优化算法推荐服务机制，积极传播正能量，促进算法应用“向上向善”。算法推荐服务提供者应当定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等，不得设置诱导用户沉迷或者高额消费等违背公序良俗的算法模型。

王娟表示，征求意见稿对算法的主体价值导向、个人数据用途、行业自律等提出了算法“向善”的要求，提出了算法提供者备案责任，明确了算法推荐服务提供者作为落实算法安全的主体责任 ，还对算法推荐服务日志等信息提出了留存要求，留存期限不少于六个月，并在相关执法部门依法查询时予以提供，对回溯求证环节进行了加强。

征求意见稿明确，算法推荐服务提供者应落实算法安全主体责任，建立健全用户注册、信息发布审核、算法机制机理审核、安全评估监测、安全事件应急处置、数据安全保护和个人信息保护等管理制度，制定并公开算法推荐相关服务规则，配备与算法推荐服务规模相适应的专业人员和技术支撑。

从用户的角度来看，算法对数据的交互模式也提出了很多要求。征求意见稿提出，算法推荐服务提供者应当以显着方式告知用户其提供算法推荐服务的情况，并以适当方式公示算法推荐服务的基本原理、目的意图、运行机制等。同时，算法推荐服务提供者应当向用户提供选择、修改或者删除用于算法推荐服务的用户标签的功能，以及不针对其个人特征的选项，或者向用户提供便捷的关闭算法推荐服务的选项。

而对于大数据“杀熟”等顽疾，征求意见稿强调，算法推荐服务提供者向消费者销售商品或者提供服务的，应当保护消费者合法权益，不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇等违法行为。

网络热搜将被严管

近年来，网络热搜已经成为实时的舆情风向标和舆论的集散地，征求意见稿也特别对热搜作出了规范管理，明确算法推荐服务提供者应当加强算法推荐服务版面页面生态管理，建立完善人工干预和用户自主选择机制，在首页首屏、热搜、精选、榜单类、弹窗等重点环节积极呈现符合主流价值导向的信息内容。

王娟表示，征求意见稿对热搜、虚假流量可谓“重拳出击”，核心仍是围绕互联网不是法外之地，建立清朗网络空间、树立良好 社会 价值观，微博热搜榜等各类“带节奏”式资本叠加流量的运作模式将受到重大挑战。

面对外界的质疑，微博也在近日发布了热搜管理规则，并对“花钱买热搜”“花钱压热搜”等质疑回应称，热搜根据微博用户的真实行为进行计算，并根据搜索量、发博量、互动量等数据指标，形成实时榜单。榜单算法中包含了严格的排水军和反垃圾机制，以确保公正客观。同时上半年热搜还将“减少 娱乐 占比”作为主要调控目标。

Ⅸ 求汽车月,年销售量推算法

预测销售量通常有两种方法。
一种是根据上一期的销售量，推算本期的销售量。
另一种是根据去年同期的销售量。推测本期的销售量。
一般情况下都会向上作出20%左右的浮动。

Ⅹ 个性化推荐算法——协同过滤

电子商务推荐系统的一种主要算法。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
（3）推荐的新颖性。
正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
缺点是:
（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;
（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。
案例: AMAZON 个性化推荐系统先驱 (基于协同过滤)
AMAZON是一个虚拟的网上书店,它没有自己的店面,而是在网上进行在线销售. 它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统,用户可以在网上查询有关图书的信息.如果用户需要购买的化,可以把选择的书放在虚拟购书篮中,最后查看购书篮中的商品,选择合适的服务方式并且提交订单,这样读者所选购的书在几天后就可以送到家.
AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能,能为不同兴趣偏好的用户自动推荐符合其兴趣需要的书籍. AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后,将向读者推荐他可能喜欢的新书,只要鼠标点一下,就可以买到该书了;AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析,然后因人而异的提出合适的建议. 读者的信息将被再次保存.这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书. 此外,完善的售后服务也是AMAZON的优势,读者可以在拿到书籍的30天内,将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON, AMAZON将原价退款. 当然AMAZON的成功还不止于此, 如果一位顾客在AMAZON购买一本书,下次他再次访问时,映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样.