时效性算法

① 利用Dijkstra算法求下图中从顶点1到其它各顶点间的最短路径，按下面表格形式

v1到v2：10为最短路径；

v1到v3：7为最短路径；

v1到v4：8为最短路径；

v1到v5：v1-> v2 -> v5 =10+6= 16；v1v3v5=7+9=16;v1v4v6v5=8+5+2=15; 15为最短路径；

v1到v6：v1v2v3v6=10+2+9=21；v1v3v6=7+9=16；v1v4v6=8+5=13；13为最短路径；

v1到v7：v1v2v5v7=10+6+20=36；v1v3v5v7=7+9+20=36；v1v3v6v7=7+9+30=46；

v1v4v6v7=8+5+30=42；v1v4v6v5v7=35；35为最短路径

Dijkstra：

求单源、无负权的最短路。时效性较好，时间复杂度为O（V*V+E）。源点可达的话，O（V*lgV+E*lgV）=>O（E*lgV）。当是稀疏图的情况时，此时E=V*V/lgV，所以算法的时间复杂度可为O（V^2）。若是斐波那契堆作优先队列的话，算法时间复杂度，则为O（V*lgV + E）。

以上内容参考：网络-最短路径算法

② 计算机网络的最短路径算法有哪些对应哪些协议

用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。最常用的路径算法有：
Dijkstra算法、A*算法、SPFA算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法，本文主要介绍其中的三种。

最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。
算法具体的形式包括：

确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。

确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。
确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。

全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。
Floyd

求多源、无负权边的最短路。用矩阵记录图。时效性较差，时间复杂度O(V^3)。

Floyd-Warshall算法（Floyd-Warshall algorithm）是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或负权的最短路径问题。
Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N^3)，空间复杂度为O(N^2)。

Floyd-Warshall的原理是动态规划：

设Di,j,k为从i到j的只以(1..k)集合中的节点为中间节点的最短路径的长度。

若最短路径经过点k，则Di,j,k = Di,k,k-1 + Dk,j,k-1；

若最短路径不经过点k，则Di,j,k = Di,j,k-1。

因此，Di,j,k = min(Di,k,k-1 + Dk,j,k-1 , Di,j,k-1)。

在实际算法中，为了节约空间，可以直接在原来空间上进行迭代，这样空间可降至二维。

Floyd-Warshall算法的描述如下：

for k ← 1 to n do

for i ← 1 to n do

for j ← 1 to n do

if (Di,k + Dk,j < Di,j) then

Di,j ← Di,k + Dk,j;

其中Di,j表示由点i到点j的代价，当Di,j为 ∞ 表示两点之间没有任何连接。

Dijkstra

求单源、无负权的最短路。时效性较好，时间复杂度为O（V*V+E）,可以用优先队列进行优化，优化后时间复杂度变为0（v*lgn）。
源点可达的话，O（V*lgV+E*lgV）=>O（E*lgV）。

当是稀疏图的情况时，此时E=V*V/lgV，所以算法的时间复杂度可为O（V^2） 。可以用优先队列进行优化，优化后时间复杂度变为0（v*lgn）。
Bellman-Ford

求单源最短路，可以判断有无负权回路（若有，则不存在最短路），时效性较好，时间复杂度O（VE）。

Bellman-Ford算法是求解单源最短路径问题的一种算法。

单源点的最短路径问题是指：给定一个加权有向图G和源点s，对于图G中的任意一点v，求从s到v的最短路径。

与Dijkstra算法不同的是，在Bellman-Ford算法中，边的权值可以为负数。设想从我们可以从图中找到一个环

路（即从v出发，经过若干个点之后又回到v）且这个环路中所有边的权值之和为负。那么通过这个环路，环路中任意两点的最短路径就可以无穷小下去。如果不处理这个负环路，程序就会永远运行下去。 而Bellman-Ford算法具有分辨这种负环路的能力。
SPFA

是Bellman-Ford的队列优化，时效性相对好，时间复杂度O（kE）。（k< 与Bellman-ford算法类似，SPFA算法采用一系列的松弛操作以得到从某一个节点出发到达图中其它所有节点的最短路径。所不同的是，SPFA算法通过维护一个队列，使得一个节点的当前最短路径被更新之后没有必要立刻去更新其他的节点，从而大大减少了重复的操作次数。
SPFA算法可以用于存在负数边权的图，这与dijkstra算法是不同的。

与Dijkstra算法与Bellman-ford算法都不同，SPFA的算法时间效率是不稳定的，即它对于不同的图所需要的时间有很大的差别。
在最好情形下，每一个节点都只入队一次，则算法实际上变为广度优先遍历，其时间复杂度仅为O(E)。另一方面，存在这样的例子，使得每一个节点都被入队(V-1)次，此时算法退化为Bellman-ford算法，其时间复杂度为O(VE)。
SPFA算法在负边权图上可以完全取代Bellman-ford算法，另外在稀疏图中也表现良好。但是在非负边权图中，为了避免最坏情况的出现，通常使用效率更加稳定的Dijkstra算法，以及它的使用堆优化的版本。通常的SPFA。

③ Redis的LRU缓存淘汰算法实现

LRU， 最近最少使用 （Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。

LRU会使用一个链表维护缓存中每个数据的访问情况，并根据数据的实时访问，调整数据在链表中的位置，然后通过数据在链表中的位置，表示数据是最近刚访问的，还是已有段时间未访问。

LRU会把链头、尾分别设为MRU端和LRU端：

LRU可分成如下情况：

case2图解：链表长度为5，从链表头部到尾部保存的数据分别是5，33，9，10，8。假设数据9被访问一次，则9就会被移动到链表头部，同时，数据5和33都要向链表尾部移动一位。

所以若严格按LRU实现，假设Redis保存的数据较多，还要在代码中实现：

最终导致降低Redis访问性能。

所以，无论是为节省内存 or 保持Redis高性能，Redis并未严格按LRU基本原理实现，而是 提供了一个近似LRU算法实现 。

Redis的内存淘汰机制是如何启用近似LRU算法的？redis.conf中的如下配置参数：

所以，一旦设定maxmemory选项，且将maxmemory-policy配为allkeys-lru或volatile-lru，近似LRU就被启用。allkeys-lru和volatile-lru都会使用近似LRU淘汰数据，区别在于：

Redis如何实现近似LRU算法的呢？

近似LRU算法仍需区分不同数据的访问时效性，即Redis需知道数据的最近一次访问时间。因此，有了LRU时钟：记录数据每次访问的时间戳。

Redis对每个KV对中的V，会使用个redisObject结构体保存指向V的指针。那redisObject除记录值的指针，还会使用24 bits保存LRU时钟信息，对应的是lru成员变量。这样，每个KV对都会把它最近一次被访问的时间戳，记录在lru变量。

redisObject定义包含lru成员变量的定义：

每个KV对的LRU时钟值是如何计算的？Redis Server使用一个实例级别的全局LRU时钟，每个KV对的LRU time会根据全局LRU时钟进行设置。

这全局LRU时钟保存在Redis全局变量server的成员变量 lruclock

当Redis Server启动后，调用initServerConfig初始化各项参数时，会调用getLRUClock设置lruclock的值：

于是，就得注意， 若一个数据前后两次访问的时间间隔 1s，那这两次访问的时间戳就是一样的！ 因为LRU时钟精度就是1s，它无法区分间隔小于1秒的不同时间戳！

getLRUClock函数将获得的UNIX时间戳，除以LRU_CLOCK_RESOLUTION后，就得到了以LRU时钟精度来计算的UNIX时间戳，也就是当前的LRU时钟值。

getLRUClock会把LRU时钟值和宏定义LRU_CLOCK_MAX（LRU时钟能表示的最大值）做与运算。

所以默认情况下，全局LRU时钟值是以1s为精度计算得UNIX时间戳，且是在initServerConfig中进行的初始化。

那Redis Server运行过程中，全局LRU时钟值是如何更新的？和Redis Server在事件驱动框架中，定期运行的时间事件所对应的serverCron有关。

serverCron作为时间事件的回调函数，本身会周期性执行，其频率值由redis.conf的 hz配置项 决定，默认值10，即serverCron函数会每100ms（1s/10 = 100ms）运行一次。serverCron中，全局LRU时钟值就会按该函数执行频率，定期调用getLRUClock进行更新：

这样，每个KV对就能从全局LRU时钟获取最新访问时间戳。

对于每个KV对，它对应的redisObject.lru在哪些函数进行初始化和更新的呢？

对于一个KV对，其LRU时钟值最初是在这KV对被创建时，进行初始化设置的，这初始化操作在 createObject函数 中调用，当Redis要创建一个KV对，就会调用该函数。

createObject除了会给redisObject分配内存空间，还会根据maxmemory_policy配置，初始化设置redisObject.lru。

LRU_CLOCK返回当前全局LRU时钟值。因为一个KV对一旦被创建，就相当于有了次访问，其对应LRU时钟值就表示了它的访问时间戳：

那一个KV对的LRU时钟值又是何时再被更新？

只要一个KV对被访问，其LRU时钟值就会被更新！而当一个KV对被访问时，访问操作最终都会调用 lookupKey 。

lookupKey会从全局哈希表中查找要访问的KV对。若该KV对存在，则lookupKey会根据maxmemory_policy的配置值，来更新键值对的LRU时钟值，也就是它的访问时间戳。

而当maxmemory_policy没有配置为LFU策略时，lookupKey函数就会调用LRU_CLOCK函数，来获取当前的全局LRU时钟值，并将其赋值给键值对的redisObject结构体中的lru变量

这样，每个KV对一旦被访问，就能获得最新的访问时间戳。但你可能好奇：这些访问时间戳最终是如何被用于近似LRU算法进行数据淘汰的？

Redis之所以实现近似LRU，是为减少内存资源和操作时间上的开销。

近似LRU主要逻辑在performEvictions。

performEvictions被evictionTimeProc调用，而evictionTimeProc函数又是被processCommand调用。

processCommand，Redis处理每个命令时都会调用：

然后，isSafeToPerformEvictions还会再次根据如下条件判断是否继续执行performEvictions：

一旦performEvictions被调用，且maxmemory-policy被设置为allkeys-lru或volatile-lru，近似LRU就被触发执行了。

执行可分成如下步骤：

调用getMaxmemoryState评估当前内存使用情况，判断当前Redis Server使用内存容量是否超过maxmemory配置值。

若未超过maxmemory ，则返回C_OK，performEvictions也会直接返回。

getMaxmemoryState评估当前内存使用情况的时候，若发现已用内存超出maxmemory，会计算需释放的内存量。这个释放内存大小=已使用内存量-maxmemory。

但已使用内存量并不包括用于主从复制的复制缓冲区大小，这是getMaxmemoryState通过调用freeMemoryGetNotCountedMemory计算的。

而若当前Server使用的内存量超出maxmemory上限 ，则performEvictions会执行while循环淘汰数据释放内存。

为淘汰数据，Redis定义数组EvictionPoolLRU，保存待淘汰的候选KV对，元素类型是evictionPoolEntry结构体，保存了待淘汰KV对的空闲时间idle、对应K等信息：

这样，Redis Server在执行initSever进行初始化时，会调用evictionPoolAlloc为EvictionPoolLRU数组分配内存空间，该数组大小由EVPOOL_SIZE决定，默认可保存16个待淘汰的候选KV对。

performEvictions在淘汰数据的循环流程中，就会更新这个待淘汰的候选KV对集合，即EvictionPoolLRU数组。

performEvictions调用evictionPoolPopulate，其会先调用dictGetSomeKeys，从待采样哈希表随机获取一定数量K：

于是，dictGetSomeKeys返回采样的KV对集合。evictionPoolPopulate根据实际采样到的KV对数量count，执行循环：调用estimateObjectIdleTime计算在采样集合中的每一个KV对的空闲时间：

接着，evictionPoolPopulate遍历待淘汰的候选KV对集合，即EvictionPoolLRU数组，尝试把采样的每个KV对插入EvictionPoolLRU数组，取决于如下条件之一：

有一成立，evictionPoolPopulate就能把采样KV对插入EvictionPoolLRU数组。等所有采样键值对都处理完后，evictionPoolPopulate函数就完成对待淘汰候选键值对集合的更新了。

接下来，performEvictions开始选择最终被淘汰的KV对。

因evictionPoolPopulate已更新EvictionPoolLRU数组，且该数组里的K，是按空闲时间从小到大排好序了。所以，performEvictions遍历一次EvictionPoolLRU数组，从数组的最后一个K开始选择，若选到的K非空，就把它作为最终淘汰的K。

该过程执行逻辑：

一旦选到被淘汰的K，performEvictions就会根据Redis server的惰性删除配置，执行同步删除或异步删除：

至此，performEvictions就淘汰了一个K。若此时释放的内存空间还不够，即没有达到待释放空间，则performEvictions还会 重复执行 前面所说的更新待淘汰候选KV对集合、选择最终淘汰K的过程，直到满足待释放空间的大小要求。

performEvictions流程：

近似LRU算法并未使用耗时且耗空间的链表，而使用 固定大小的待淘汰数据集合 ，每次随机选择一些K加入待淘汰数据集合。

最后，按待淘汰集合中K的空闲时间长度，删除空闲时间最长的K。

根据LRU算法的基本原理，发现若严格按基本原理实现LRU算法，则开发的系统就需要额外内存空间保存LRU链表，系统运行时也会受到LRU链表操作的开销影响。

而Redis的内存资源和性能都很重要，所以Redis实现近似LRU算法：

一个算法的基本原理和算法的实际执行，在系统开发中会有一定折中，需综合考虑所开发的系统，在资源和性能方面的要求，以避免严格按照算法实现带来的资源和性能开销。

④ 搜索引擎对关键字的排序涉及到的因素有哪些

主要原因:

1、网站与搜索关键词的相关性

网站的主题和关键词匹配是非常重要的，网站主题和内容保持一致性也是这个道理，而且如果站点跨领域去发布导流内容，会被搜索识别，被判罚的例子也不少。而且，如果用户搜索的关键词与你网站是相关的，用户在网站内的转化点击也会高。

2、内容和搜索关键词相关性

目前网络及其他搜索引擎都越来越重视了内容生态的维护，让更多的原创作者获得更多收益，内容主题跟搜索关键词的相关性越高，获得排序有待的机会也越大。简单说如果网站内容足够丰富，能满足搜索用户的所有需求，那么一般这样的内容，展现和点击一定不会差到哪里去。

3、时效性

类似于新闻等具备时效性的内容，越快发现热点，且内容能够被搜索引擎发现，那么在流量上相信你也可以获得到更多。

4、网站访问速度

网站的访问速度一定要特别重视，网络前段时间推出了闪电算法就是针对访问速度的，特别是移动端访问速度差的站点影响特别大，另外网络搜索资源平台上推出了移动搜索建站优化白皮书，大家可以多学习一下，按照规则来。

5、网站评价

网站评价也可以说是网站的权威性，站长圈说的权重，是根据网站的规模、历史表现、站点关系网等多个维度进行的一个综合评定，对于我们来说一时半会是肯定无法提高网站评价的，只能够努力做好内容做好用户体验，等度娘或其他搜索引擎给予加权。

6、网站内外链

虽然随着搜索引擎算法的不断更新，网站内外链接的影响越来越小，但是网站合理的内链还是必不可少的，因为合理的内链有利于搜索引擎蜘蛛爬行网站，提高网站被收录的几率。

7、代码优化

title、keywords、description能够帮助搜索引擎快速了解网站内容，将关键词合理布局在其中能够对关键词排名起到莫大的帮助。此外，标签对强调网页主体内容有很大帮助。一般情况下网页logo图的alt属性可以使用标签进行强调，页面的导航或重要的栏目标题也用标签进行强调。

8、从左到右按重要区分部署关键词

用户无论是看标题还是阅读文章都是从左到右，搜索引擎也一样，标题权重是从左到右慢慢分散的，所以我们在部署关键词的时候尽量把重要的关键词放在左边依后顺序。

其他原因

一：人为的优化操作行为造成

二：黑客入侵

三：网站服务器的稳定性

四：搜索引擎算法更新

望采纳

⑤ 分类和聚类的区别及各自的常见算法

1、分类和聚类的区别：
Classification (分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习)，
Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在Machine Learning中被称作unsupervised learning (无监督学习).
2、常见的分类与聚类算法
所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分类法等等。
分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。
而K均值(K-mensclustering)聚类则是最典型的聚类算法(当然，除此之外，还有很多诸如属于划分法K中心点（K-MEDOIDS）算法、CLARANS算法；属于层次法的BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；基于密度的方法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；基于网格的方法：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；基于模型的方法)。

⑥ erp系统为使得财务数据的时效性和准确度大大提高，通过什么来实现

erp系统为使得财务数据的时效性和准确度大大提高，通过核心算法来实现的。

ERP系统实际应用中更重要的是应该体现其“管理工具”的本质。ERP系统主要宗旨是对企业所拥有的人、财、物、信息、时间和空间等综合资源进行综合平衡和优化管理，ERP软件协调企业各管理部门，ERP系统围绕市场导向开展业务活动，提高企业的核心竞争力，ERP软件从而取得最好的经济效益。

有相关需求的可以咨询管易云。管易云是金蝶集团旗下专注提供企业电商管理云服务的子品牌，服务超过110000家品牌企业客户。目前拥有：苍穹电商云、B2C电商云、电商ERP、订单管理系统、仓储管理系统、前端商城建站等SaaS软件产品及服务，适用于全行业多场景，涵盖电商业务全流程。

⑦ 在职员工要求赔偿双倍工资有时效性的限制么

在职员工主张未签合同二倍工资在全国大部分省市有时效性。
根据《劳动合同法》第八十二条、《劳动合同法实施条例》第六条、第七条规定，用人单位用工满一个月未签合同的，应当从满一个月的次日起，向劳动者支付二倍工资。未签合同用工满一个月不满一年的，从满一个月的次日起支付二倍工资至补订书面劳动合同的前一日止；未签合同用工满一年的，视为已经订立无固定期限劳动合同，应当立即补办手续，并从满一个月的次日起支付二倍工资至满一年的前一日止，共11个月。
根据《劳动争议仲裁调解法》第二十七条规定，劳动争议仲裁的时效为一年，从当事人知道或者应当知道其权利被侵害之日起计算。
对于二倍工资时效起算，各地规定不同，大致有以下四种起算法：
一、以北京、上海、广东、江西等省市适用“逐月起算法”，“从未签订书面劳动合同的第二个月起按月分别计算仲裁时效”；
二、山东、重庆等省市采用“期满起算法”，“仲裁时效期间从最后履行期限届满之日起算”；
三、江苏、黑龙江采用“违法行为终止和期满起算法”，即未签合同不满一年的从用人单位不签订书面劳动合同的违法行为结束之次日开始计算，用工未签合同满一年的申请仲裁的时效从一年届满之次日起计算；
四、湖北等少数省市采用“劳动关系终止起算法”，“双倍工资的申请仲裁时效自劳动关系终止之日起算，期间为一年”。

⑧ 关于算法

阿朱对于算法的了解不多，总结如下，希望多多交流，改正瑕疵。

算法推荐主要有5种方式：

基于内容推荐：这是基于用户个人兴趣的推荐。根据用户个体的历史行为，计算对内容特征的偏好程度，进而推荐出与用户特征偏好匹配的内容。

协同过滤算法：这是基于群体的推荐。基于用户的相似度、内容的共现度，以及基于人口特征将用户聚集为不同群体来推荐。（解释一下：常见的协同过滤算法有两种，一种是基于用户的（user-based），也即计算用户之间的相似性，如果A和B的兴趣相近，那么A喜欢的电影，B也很有可能喜欢。另一种是基于物品的（item-based），也即计算物品之间的相似性，如果电影C和电影D很相似，那么喜欢电影C的人，可能也会喜欢电影D。）

扩展推荐：基于用户兴趣点、内容类别等扩展。（你喜欢历史资讯，我推考古、寻宝的资讯给你）

新热推荐：基于全局内容的时效性、热度推荐。（在产品初期同时缺乏用户数据和内容数据时，内容分发效率很低。使用基于内容推荐算法效果不显着，而使用一些热点话题可在保证一定流量的同时，不断通过用户的个人行为（点赞、评论、浏览、收藏）来逐步精确用户画像和进行内容沉淀，为之后的个性化推荐做准备）。

环境特征：基于地域、时间、场景等推荐。（知乎上你们市的牙科诊所广告、婚庆广告）

每种算法的效果不一，组合味道更佳，因此很多公司都是采用“算法矩阵”的方式来推荐feed。（后文也会谈到这一点）

优势:

内容质量审核、社区治理（辱骂、撕逼），推荐商品，减少人工运营成本。

源源不断推荐给你感兴趣的feed，提升了用户粘性，商业化的潜力进一步加大。

让用户 kill time 的需求更好地被满足，增强用户体验

弊端：

1.算法本身或者算法背后的人产生技术错误——只要是人写的算法，就一定有出错的概率，比如德国居民凌晨发飙的智能音箱、失控的Uber自动驾驶汽车就是程序上的Bug导致的，这一类我们克服的办法其实相对简单。但对于另一种人为算计消费者的算法有时候可能我们就无能为力了，比如大数据杀熟现象，无论真实与否，这类问题往往很难识别，因此也加大了监管的难度；（抖音视频里你见不到“钱”字，只能看到“Q”来代替）

2.算法对于人性部分的忽略——现在的人工智能离真正理解人类的感情和行为依然有巨大的鸿沟，Facebook提醒你给去世的亲人发生日祝福背后本质的原因在于AI无法真正理解死亡对于人类意味着什么；因此需要人机结合（平台人工参与，用户举报等自治措施），不能单独依靠算法。

3.算法训练数据本身的偏见——目前人工智能的基本逻辑是先构建一个合适的机器学习模型，然后用大量的数据去训练模型，然后用训练好的模型再来预测新的数据，这里边有一个非常重要前提就是输入数据的重要性，比如变坏的微软机器人Tay之所以产生问题就是因为输入的数据中本身就存在偏见，如果现实世界数据本身就存在偏见，那么预测结果也一定会有偏见；

先下结论吧：算法不会导致“信息茧房”

“社交媒体和算法推荐导致信息茧房”这一判断成立的一个重要前提是：我们只会点击那些我们熟悉的、赞同的内容，不断让机器加深对我们的印象：原来他们只喜欢看这些！

但在现实中，这个前提是过于简化的，乃至是错误的。

在个体层面，我们有着多样的阅读动机，受到各种认知偏见的影响，可能倾向于点击某些特定类型的内容，但绝不仅仅局限于自己认同的那些。

在社交层面：我们在大多数APP上都存在着社交关系，以及主动选择关注的帐号，这些都对我们能接触到的内容产生重要影响。一个在APP上拥有一定社交关系的人，不太可能陷入狭窄的视野当中。

在技术层面：在算法的分类里说了，每种算法都有其利弊，因此很多公司都是采用“算法矩阵”的方式来推荐feed。但在普罗大众眼里，算法=基于内容的推荐算法，而忽略了“基于内容的推荐算法”只是算法种类里的一种，其他类型算法也会被产品使用。

在企业层面：没有一个商场的经理，希望顾客每一次来到商场都只关注同一类别的商品。用户兴趣窄化对于商业化目标并不是一个好的选择。

博弈：

推荐太强了，关注力量就会弱。抖音沉浸式交互和基于内容的算法推荐是 kill time 的利器，推荐feed刷的过瘾了，你还会去刷关注feed吗？

共生：

算法有弊端，关注可以弥补或有所增益。推荐feed是忽略了人"社交性“这个特点，以知乎为例，关注的内容生产者传递给我们价值，所以我们需要一个途径来知道那几十个或上百的关注对象的产出内容。朋友圈满足我们窥探的信息需求，也同理。（另外从结果反推过程，大家看一下手里的B站、知乎、抖音、快手就清楚了）

⑨ 算法是什么新媒体算法和算法有区别吗

算法是一种用于解决特定问题的概念上的解决方案。它通常由一系列有序的指令、步骤或操作来完成一个特定的任务。算法是计算机科学中非常重要的概念，它能够帮助计算机快速、准确地解决复杂的问题。
新媒体算法是指在新媒体环境下使用的算法。新媒体算法通常用于处理和分析大量的数据、信息和内容，以支持新媒体业务的发展和运营。例如，新媒体算法可以用来提取文本、图像和视频中的信息，为用户提供个性化的推荐、搜索等服务。
新媒体算法与一般的算法有所区别。新媒体算法通常需要考虑更多的因素，如用户的行为、偏好、环境等。它也可能需要应对更多的变量和不确定性，如数据的及时性、准确性和完整性等。因此，新媒体算法的设计和实现可能更加复杂和挑战性。

⑩ 提高课堂教学时效性的几点做法

课堂教学的过程从本质上来讲就是学生学习的过程,学生作为学习过程的主体毫无疑义的也是课堂教学的主体,其主体意义体现在对信息的接收和加工,对客观规律的认识和把握,对自我认知结构的不断完善和建构。而传统的课堂教学是以教师为中心，牵着学生走。素质教育要面向全体学生，充分发挥学生的主体作用，让学生主动发展。因此课堂教学中落实好学生的主体地位,是进行课堂教学改革的出发点、依据和归宿；是教学过程中实施素质教育的核心要求；是践行新课程理念的重要标志；也是评价一节课好坏的重要而又根本的标准。
如何提高课堂教学的有效性，我想应该从以下几点做起：
一、重视情境创设的有效性
创设数学学习的良好情境，教育界已进行广泛的讨论，并已形成了一定的理论认识与实践经验。新教材最大的特点之一就是许多知识的引入和问题的提出、解决都是在一定的情景中展开的，因此，精心创设情境是提高数学有效性的一项重要教学策略。
实现情境创设的有效性，应注意以下几点：
1、情境创设应目的明确
情境的创设，要有利于学生数学学习，有利于促进学生认知技能、数学思考、情感态度、价值观等方面的发展。如果是问题情境，教师提出的问题则要具体、明确，有新意和启发性，不能笼统地提出诸如“你发现了什么”等问题。
2、情境的内容和形式应根据学生的生活经验与年龄特征进行设计
教学情境的形式有很多，如问题情境、故事情境、活动情境、实验情境、竞争情境等。情境的创设要遵循不同年龄儿童的心理特征和认知规律，要根据学生的实际生活经验而设计。对低、中高年级的儿童，可以通过讲故事、做游戏、直观演示等形式创设情境，而对于高年级的学生，则要创设有助于学生自主学习、合作交流的问题情境，用数学本身的魅力去吸引学生。
二、重视学习过程的有效性
课堂教学的核心是调动全体学生主动参与到学习的全过程，使学生自主地学习、和谐地发展。因此，数学课堂教学必须由始至终地引导学生积极地参与到数学学习的全过程，做学习的主人。
1、激发兴趣，产生参与动机
俄国教育家乌申斯基说过：“没有任何兴趣，被迫地进行学习会扼杀学生掌握知识的意愿。”尤其是低年级儿童，年龄小，有意注意时间短，持久性差，往往影响到课堂学习效果。如在教学《求未知数》时，我创设了“猜扑克牌”的游戏情境，第一次，我手拿两张扑克牌，让学生猜猜两张牌分别是几?学生兴趣很高，纷纷举手告诉老师他心中的答案。第二次，我告诉他们这两张牌的和是9，这下，举手的学生更多了，而且答案也更加的统一，出现了以下4种情况，A(代表1)与8，2与7，3与6，4与5。第三次，我告诉他们其中的一张牌为2，这时，几乎是全班的小朋友都举手了，而且喊出了答案7。这个情境的设计，不但了解了学生，把握了教学起点，而且激发了学生的学习兴趣，让学生带着兴趣参与学习。
2、适时点拨，指导参与方法
如教学《笔算一位数乘两位数》，当学生探究出竖式计算的“原始”算法之后我没有直接引出简便算法，而是让学生利用探究出的方法去解决问题，接着再加以适时引导：“通过计算你发现什么”，“你觉得这样写怎么样”，“要是能简单一些就好了”，通过一个一个的设问、谈话，一步步把学生的思维引向目标：原始算法“烦”，需要“简化”。这时再通过动画演示“出繁到简”，使学生对简便写法的印象深刻。教师有效的引导，能确保学生探究活动的质量，使学生的探究活动更有意义，更为有效。
三、重视学习方式的有效性
一直以来，学生学习数学主要以接受学习为主，这样学习的结果是学生的计算能力、解题能力特别强，而学生提出问题分析问题解决问题的能力、实践能力、创新能力却没有得到培养。为此，《数学课程标准》提出了“动手实践、自主探求与合作交流是学生学习数学的重要方式。”我们要根据不同的教学内容，引导学生运用不同的学习方式，实现有效学习。
1、不排斥接受学习
数学作为一门基础性的科学，有其特有的结构性特点，有些知识是统一规定的，而不是学生通过探究活动能轻易找到答案的。也就是说，这些知识的学习还应以接受学习为主，需要教师的讲解或教师指导下的学习获得，而无探究的必要。如：面积单位1平方厘米、1平方分米、1平方米的规定，四则运算顺序的规定，等等。
2、重视探究学习
“探究”作为新课程强调的三大学习方式之一，因具有其激发学生自主学习、体验、发现等优点，已逐渐为广大教师所接受并在教学中运用，如“教学“量长量”时，主要是指导学生动手操作。为了巧妙地引出测量工具“直尺”，我先让学生选择身边的工具量一量书桌有多长。有的用课本量，有的用铅笔量，还的竟拔掉一根头发量，就在这“热热闹闹”的测量操作中，学生得出结果也不一样，对问题疑惑不解；同样的桌子，为什么测量后长度不一样呢?学生通过小组讨论后，意识到操作时要统一测量工具。在重视探究学习的同时，我们也应该注意