1. 前言
随着互联网技术和社会化网络的发展，每天有大量包括博客，图片，视频，微博等等的信息发布到网上。传统的搜索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，原因有多种，可能是用户很难用合适的关键词来描述自己的需求，也可能用户需要更加符合他们兴趣和喜好的结果，又或是用户无法对自己未知而又可能感兴趣的信息做出描述。推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。
个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息：
●热点信息或商品
●用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等
●用户历史浏览或行为记录
●社会化关系
2. 个性化推荐算法
2.1. 基于人口统计学的推荐（同类人喜欢什么就推荐什么）
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。
首先，系统对每个用户都有一个用户 Profile 的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别等等；然后，系统会根据用户的 Profile 计算用户的相似度，可以看到用
户 A 的 Profile 和用户 C 一样，那么系统会认为用户 A 和 C 是相似用户，在推荐引擎中，可以称他们是“邻居”；最后，基于“邻居”用户群的喜好推荐给当前用户一些物品。
这种基于人口统计学的推荐机制的好处在于：
●因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。
●这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）。
然后，这个方法的缺点和问题就在于，这种基于用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是对品味要求较高的领域，比如图书，电影和音乐等领域，无法得到很好的推荐效果。另外一个局限是，这个方法可能涉及到一些与信息发现问题本身无关却比较敏感的信息，比如用户的年龄等，这些用户信息不是很好获取。
2.2. 基于内容的推荐（用户喜欢什么，就推荐相同类型的）
基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。这种推荐系统多用于一些资讯类的应用上，针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词，继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。
这种推荐系统的优点在于：
●易于实现，不需要用户数据因此不存在稀疏性和冷启动问题。
●基于物品本身特征推荐，因此不存在过度推荐热门的问题。
然而，缺点在于抽取的特征既要保证准确性又要具有一定的实际意义，否则很难保证推荐
结果的相关性。豆瓣网采用人工维护tag的策略，依靠用户去维护内容的tag的准确性。
2.3. 基于关联规则的推荐（用户喜欢A，A和B有紧密联系，就推荐B）
基于关联规则的推荐更常见于电子商务系统中，并且也被证明行之有效。其实际的意义为
购买了一些物品的用户更倾向于购买另一些物品。基于关联规则的推荐系统的首要目标是
挖掘出关联规则，也就是那些同时被很多用户购买的物品集合，这些集合内的物品可以相
互进行推荐。目前关联规则挖掘算法主要从Apriori和FP-Growth两个算法发展演变而来。基于关联规则的推荐系统一般转化率较高，因为当用户已经购买了频繁集合中的若干项目后，购买该频繁集合中其他项目的可能性更高。该机制的缺点在于：
●计算量较大，但是可以离线计算，因此影响不大。
●由于采用用户数据，不可避免的存在冷启动和稀疏性问题。
●存在热门项目容易被过度推荐的问题。
2.4. 基于协同过滤的推荐
协同过滤是一种在推荐系统中广泛采用的推荐方法。这种算法基于一个“物以类聚，人以群分”的假设，喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣。基于协同过滤的推荐系统一般
应用于有用户评分的系统之中，通过分数去刻画用户对于物品的喜好。协同过滤被视为利
用集体智慧的典范，不需要对项目进行特殊处理，而是通过用户建立物品与物品之间的联系。
目前，协同过滤推荐系统被分化为两种类型：基于用户(User-based)的推荐和基于物品(Item-based)的推荐。
2.4.1. 基于用户的推荐
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或者信息的偏好（评分），
发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K-Nearest Neighboor”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。
这种推荐系统的优点在于推荐物品之间在内容上可能完全不相关，因此可以发现用户的潜
在兴趣，并且针对每个用户生成其个性化的推荐结果。缺点在于一般的Web系统中，用户的增长速度都远远大于物品的增长速度，因此其计算量的增长巨大，系统性能容易成为瓶颈。因此在业界中单纯的使用基于用户的协同过滤系统较少。
2.4.2. 基于物品的推荐
基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤相似，它使用所有用户对物品或者信息的偏好（评分），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。基于物品的协同过滤可以看作是关联规则推荐的一种退化，但由于协同过滤
更多考虑了用户的实际评分，并且只是计算相似度而非寻找频繁集，因此可以认为基于物
品的协同过滤准确率较高并且覆盖率更高。
同基于用户的推荐相比，基于物品的推荐应用更为广泛，扩展性和算法性能更好。由于项
目的增长速度一般较为平缓，因此性能变化不大。缺点就是无法提供个性化的推荐结果。
两种协同过滤，在基于用户和基于物品两个策略中应该如何选择呢？其实基于物品的协同
过滤推荐机制是 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。但也不是所有的场景都是这样的情况，在一
些新闻推荐系统中，也许物品，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。所以，推荐策略的选择其实也和具体的应用
场景有很大的关系。
基于协同过滤的推荐机制是现今应用最为广泛的推荐机制，它有以下几个显著的优点：
●它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品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。
然后而它也存在以下几个问题：
●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偏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。
●由于以历史数据为基础，抓取和建模用户的偏好后，很难修改或者根据用户的使用演变，从而导致这个方法不够灵活。
3.推荐系统与广告投放
互联网上的主题广告推广（例如，百度推广，google adsense）的目标在于实现一个面向
用户的个性化广告投放系统。通过把个性化推荐算法在广告投放中的应用，就实现了我们
个性化广告投放的目标。那么，这种演变是如何实现的呢？
在互联网中，例如，百度，拥有大量的网页信息，而主题广告推广的对象不是用户而是某
一类型的页面。通过类比，每种网页类型对应于推荐系统中的一个用户，而每一个广告就
对应于推荐系统中的一个物品，网页类型（用户）对广告（物品）的评分则可以用该网页
类型中投放广告时的点击情况来计算，这样就构成了一个user-item-rating的矩阵。也就是，通过协同过滤算法可以实现对不同类型的网页进行广告推荐。
此外，实际应用协同过滤算法来进行广告投放也存在一个些问题。例如，协同
过滤中的“冷启动”问题，也就是新增广告条目的推荐需要额外考虑；同时，也
需要考虑用户对广告的接受程度，广告库存率等问题。
4. 业界个性化推荐系统
4.1. Yahoo！Resarch - Web-ScaleRecommendation Systems
2011推荐系统论坛中，来自Yahoo！的Yehuda Koren分享了他对于互联网中推荐系统的经验。在》
中，简单介绍了目前广泛流行的协同过滤推荐机制；另外分析了一些推荐系统中值得注意
的一些问题：
●Bias Matters
在实际的应用中，用户并不是随机地选择物品去打分，而是只选择那些和他们兴趣相关的
物品打分，绝大多数用户往往忽略了去给那些没有兴趣的物品打分。Koren通过分析
Netflix Prize数据，Koren发现用户对视频的评分变化中，Bias可以解释其中的33%，而
个性化只能解释其中的10%，剩下的57%暂时还得不到解释。
●Eliciting user feedback
Koren的目标是解决推荐系统的cold-start问题，例如，Yahoo！ Movie中，对于新用户，很难预测他们的喜好（对视频的评分）。那么，可以选一些视频让新用户打分，从而获取
他们的兴趣数据。在此过程中，使用了决策树模型来引导用户评分，可以用尽量少的视频，最大程度地了解用户兴趣。
●Estimating confidence in recommendations
在推荐系统中，我们需要对被推荐物品的可信度进行估计，从而得出更为可信的物品来进
行推荐。Koren在这里提出了基于概率的可信度计算方法，也就是根据对评分（用户对物品）的概率预测，然后利用熵，标准方差，或是Gini不纯度等概率分布来对物品可信度进
行评估。
4.2. 淘宝推荐系统
淘宝推荐系统的目标就是要为各个产品提供商品，店铺，人，类目属性各种维度的推荐。
它的核心就是以类目属性和社会属性为纽带，将人，商品和店铺建立起联系。
淘宝的宝贝推荐原则：
●基于内容的和关联规则
●全网优质宝贝算分
●根据推荐属性筛选TOP
●基于推荐属性的关联关系
●采用搜索引擎存储和检索优质宝贝
●加入个性化用户信息
根据用户的购买和收藏记录产生可推荐的关联规则。对优质宝贝的算分需要考虑商品的相
关属性，包括描述，评价，名称，违规，收藏人气，累计销量，UV，以及PV等等。此外，推荐系统根据用户的浏览，收藏，购买行为以及反馈信息，在Hadoop上来计算用户带权
重的标签，用于进行个性化推荐。
那么，淘宝是如何利用个性化推荐的结果呢？下图展示了淘宝基于个性化推荐的5W营销
系统：
在个性化推荐之上，淘宝还实现了基于内容的广告投放。由于个性化推荐出来的物品是用
户所感兴趣的，可以想象，基于此之上的广告投放也应该会行之有效。
众所周知，淘宝具有海量的数据和商品问题，这里列举了淘宝数据的一些参数：超过8亿
种在线商品，100万产品，4万属性，等等。在淘宝实现推荐系统可能遇到的各种各样的
难题，其中有：
●商品种类繁多，生命周期短，很难及时收集到足够多的点击或购买数据，这使得基于用
户行为的推荐方法，比如基于物品的推荐方法，发挥空间有限。
●因为商品是由卖家而非网站登记的，数据的规范性差，这又给基于内容的推荐带来了很
大的困难。
●8亿种商品中，重复的商品种类应该非常多，需要尽量避免推荐重复种类的商品给用户，但在数据规范性差、区分度差的情况下，如何归并重复商品种类，这本身也是个很大的难题。
●大多数推荐系统只需要考虑如何满足买家的需求，在淘宝，还要考虑卖家的需求。
4.3. 豆瓣的推荐引擎 - 豆瓣猜
豆瓣网在国内互联网行业美誉度很高，这是一家以帮助用户发现未知事物为己任的公司。
它的“豆瓣猜”是一种个性化的推荐，其背后采用了基于用户的协同过滤技术。那么，豆瓣
猜是如何向我们推荐产品的呢？
首先，确定什么样的产品适合推荐？豆瓣猜提出选择”具有媒体性的产品 (Media Product)“来进行推荐，即选择多样、口味很重要、单位成本不重要，同时能够广泛传
播 (InformationCascade)的产品；接着在对真实的数据集进行定量分析后，进一步得出，
应该是条目增长相对稳定、能够快速获得用户反馈，数据稀疏性与条目多样性、时效性比
较平衡的产品，才是适合推荐的产品。
其次，豆瓣网的推荐引擎面对高成长性的挑战，通过降低存储空间，近似算法与分布式计
算的设计，来实现对基于用户的协同过滤推荐系统的线性扩展。
最后，针对当前推荐系统面临的问题，包括倾向于给出平庸的推荐，有信息无结构，以及
缺乏对用户的持续关注等黑盒推荐问题。豆瓣提出了分为 Prediction，Forecasting，Recommendation 三个阶段的下一代推荐系统，并探讨了一种下一代推荐引擎的构想——
基于用户行为模型的、有记忆的、可进化的系统。
4.4. Hulu的个性化推荐
Hulu是一家美国的视频网站，它是由美国国家广播环球公司（NBC Universal）和福克斯
广播公司（Fox）在2007年3月共同投资建立的。在美国，Hulu已是最受欢迎的视频网
站之一。它拥有超过250个渠道合作伙伴，超过600个顶级广告客户，3千万的用户，3
亿的视频，以及11亿的视频广告。广告是衡量视频网站成功与否的一个重要标准。事实
证明，Hulu的广告效果非常好，若以每千人为单位对广告计费，Hulu的所得比电视台在
黄金时段所得还高。那么，是什么让Hulu取得了这样的成功呢？
通过对视频和用户特点的分析，Hulu根据用户的个人信息，行为模型和反馈，设计出一个
混合的个性化推荐系统。它包含了基于物品的协同过滤机制，基于内容的推荐，基于人口
统计的推荐，从用户行为中提炼出来的主题模型，以及根据用户反馈信息对推荐系统的优化，等等。此个性化推荐系统也进而成为了一个产品，用于给用户推荐视频。这个产品通
过问答的形式，与用户进行交互，获取用户的个人喜欢，进一步提高推荐的个性化。
Hulu把这种个性化推荐视频的思想放到了广告投放中，设计出了一套个性化广告推荐系统。那么，这种广告系统是如何实现个性化的呢？
●Hulu的用户对广告拥有一定控制权，在某些视频中你可以根据自己的喜好选择相应的广告，或者选择在开头看一段电影预告片来抵消广告。
●Hulu收集用户对广告的反馈意见（评分），例如，某个广告是否对收看用户有用？
●根据人口统计的信息，来投放广告。例如，分析Hulu用户的年龄，性别特征来同方不同的视频及广告。
●根据用户的行为模式，进一步增加广告投放的准确性。
绍的主要方法有六种，分别为：1、对比分析法：将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型（EFE）分析、3、内部因素评价模型（IFE）分析、4、swot 分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。对比分析法是最常用，简单的方法，将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比，观察他们在组织结构上、资源配臵上有什么不同，就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照，便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析，将A和B公司进行对比，发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的，最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说，只有表面现象的对比是远远不够的，更需要有理论分析。外部因素评价模型（EFE）和内部因素评价模型（IFE）分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响，这里的环境是广义的环境，不仅指外部环境，还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋，可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定：外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作伙伴（如银行、投资商、供应商）、顾客（客户）、公众压力集团（如新闻媒体、消费者协会、宗教团体）、竞争者，除此之外，社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。由此分析，外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险，在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会，洞悉威胁、规避风险，对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中，公司是否有快速反应（应变）的能力，是否有迅速适应市场变化的能力，是否有创新变革的能力，决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括：技术、资金、人力资源和拥有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部
基于协同过滤的推荐算法与代码实现 什么是协同过滤？ 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。当然其中有一个核心的问题： 如何确定一个用户是不是和你有相似的品位？ 如何将邻居们的喜好组织成一个排序的目录？ 简单来说： 1. 和你兴趣合得来的朋友喜欢的，你也很有可能喜欢； 2. 喜欢一件东西A，而另一件东西B 与这件十分相似，就很有可能喜欢B； 3. 大家都比较满意的，人人都追着抢的，我也就很有可能喜欢。 三者均反映在协同过滤的评级（rating）或者群体过滤（social filtering）这种行为特性上。 深入协同过滤的核心 首先，要实现协同过滤，需要一下几个步骤： 1. 收集用户偏好 2. 找到相似的用户或物品 3. 计算推荐 (1)收集用户偏好 要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且不同的应用也可能大不相同，下面举例进行介绍：
以上列举的用户行为都是比较通用的，推荐引擎设计人员可以根据自己应用的特点添加特殊的用户行为，并用他们表示用户对物品的喜好。 在一般应用中，我们提取的用户行为一般都多于一种，关于如何组合这些不同的用户行为，基本上有以下两种方式： 将不同的行为分组：一般可以分为“查看”和“购买”等等，然后基于不同的行为，计算不同的用户/物品相似度。类似于当当网或者Amazon 给出的“购买了该图书的人还购买了...”，“查看了图书的人还查看了...”
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度1． 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/6a3337323.html,/journal/hjdm https://https://www.doczj.com/doc/6a3337323.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学，辽宁大连 收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日 摘要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐
财务分析的概念与基本方法 （一）财务分析的含义 财务分析，亦称财务报表分析，是运用财务报表的有关数据对企业过去的财务状况，经营成果及未来前景的一种评价。财务分析的主要内容是会计报表分析、财务比率分析和预算分析。 不论是静态的资产负债表，还是动态的损益表与现金流量表，他们所提供的有关财务状况和经营成果的信息都是历史性的描述。尽管过去的信息是进行决策的主要依据之一，但过去未必能代表现在和将来。因此，财务报表上所列示的各类项目的金额，如果孤立起来看，是没有多大意义的。必须与其他金额相关联或相比较才能成为有意义的信息，供决策者使用。而这些正是财务分析所要解决的问题。 如何进行众多信息资料的收集、整理、加工，形成有用的分析结论，在手工方式下是难以全面展开的。而财务分析软件却做到了这一点。在财务分析软件里一般都设置了绝对数分析、定基分析、对比分析、环比分析、结构分析和趋势分析等多种专门的分析方法，提供了从经营者、债权人、投资者等多角度的分析报表选择，数据资源的共享功能，并提供计划情况分析。使分析工作者能轻松地完成对财务数据的进一步加工工作，及时、迅速、准确地获取有用的信息，为决策提供正确、客观的依据。 （二）财务分析的基本方法 财务分析的方法灵活多样。随着分析对象、企业实际情况和分析者的不同会采用不同的分析方法。这里仅介绍几种常用分析方法： 1.比较分析法 比较分析法是财务分析普遍使用的重要的分析方法。它是通过对经济指标在数据上的比较，揭示经济指标之间数量关系和差异的一种分析方法。 对经济指标的对比，主要有以下几种形式： (1)绝对数分析法：绝对数分析是将不同时期、相同项目的绝对金额进行比较，以观察其绝对额的变化趋势。 (2)定基分析法：定基分析是以分析期间某一期的报表数据作为基数，其他各期与之对比，计算百分比，以观察各期相对于基数的变化趋势。 (3)环比分析法：环比分析是以某一期的数据和上期的数据进行比较，计算趋势百分比，以观察每期的增减变化情况。 2．比率分析法 比率分析法是通过计算经济指标的比率来考察、计量和评价经济活动变动程度的一种分析方法。比率分析法主要有： (1)结构分析法：结构分析是通过计算某项经济指标各个组成部分占总体的比重，探讨各个部分在结构上的变化规律。用于考核各部门在总体中所占的比重，或各费用在总体费用中所占比重等。 （2）相关比率分析法：相关比率分析法是根据经济活动客观存在的相互依存相互联系的关系，将两个性质不同但又相关的指标加以对比，求出比率，以便从经济活动的客观联系中认识企业生产经营状况。 二、财务分析软件基本功能与数据接口
财务分析方法有哪些 财务分析的方法有很多种，主要包括水平分析法、垂直分析法、趋势分析法、比率分析法、因素分析法。 (一) 水平分析法 水平分析法，指将反映企业报告期财务状况的信息(也就是会计报表信息资料)与反映企业前期或历史某一时期财务状况的信息进行对比，研究企业各项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种财务分析方法。 水平分析法的基本要点：将报表资源中不同时期的同项数据进行对比。 水平分析法的类型 水平分析法中具体有两种方法：比较分析法(Comparative Financial Statements)和指数趋势分析(Index-number Teries) 1、比较分析法 比较分析法是将上市公司两个年份的财务报表进行比较分析，旨在找出单个项目各年之间的不同，以便发现某种趋势。在进行比较分析时，除了可以针对单个项目研究其趋势，还可以针对特定项目之间的关系进行分析，以揭示出隐藏的问题。比如，如果发现销售增长10%时，销售成本增长了14%，也就是说成本比收入增加的更快，这与我们通常的假设是相悖的，我们通常假设，在产品和原材料价格不变时，销售收入和销售成本同比例增长。现在出现了这种差异，一般有三种可能：一是产品价格下降，二是原材料价格上升，三是生产效率降低。要确定具体的原因,，这就需要借助其他方法和资料作进一步的分析。 2、指数趋势分析 当需要比较三年以上的财务报表时，比较分析法就变得很麻烦，于是就产生了指数趋势分析法，指数趋势分析的具体方法是，在分析连续几年的财务报表时，以其中一年的数据为基期数据(通常是以最早的年份为基期)，将基期的数据值定为100，其他各年的数据转换为基期数据的百分数，然后比较分析相对数的大小，得出有关项目的趋势。 当使用指数时要注意的是由指数得到的百分比的变化趋势都是以基期为参考，是相对数的比较，好处就是可以观察多个期间数值的变化，得出一段时间内数值变化的趋势。如果将通货膨胀的因素考虑在内，将指数除以通货膨胀率，就得到去除通货膨胀因素后的金额的实际变化，更能说明问题。这个方法在用过去的趋势对将来的数值进行推测时是有用的，还可以观察数值变化的幅度，找出重要的变化，为下一步的分析指明方向。 (二) 垂直分析法 垂直分析法是一种分析方法,它可以用于财务资料的分析方面。在一张财务报表中,用表中各项目的数据与总体(或称报表合计数)相比较,以得出该项目在总体中的位置、重要性与变化情况。通过垂直分析可以了解企业的经营是否有发展进步及其发展进步的程度和速度。因此，必须把水平分析法与垂直分析法结合起来，才能充分发挥财务分析的积极作用。
基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendation）1.基本思想 基本思想就是给用户推荐与他们曾经喜欢的项目内容相匹配的新项目。 基于内容的推荐的基本思想是：对每个项目的内容进行特征提取(FeatureExtraction)，形成特征向量(Feature Vector)；对每个用户都用一个称作用户的兴趣模型(User Profile)的文件构成数据结构来描述其喜好；当需要对某个用户进行推荐时，把该用户的用户兴趣模型同所有项目的特征矩阵进行比较得到二者的相似度，系统通过相似度推荐文档。 （基于内容的推荐算法不用用户对项目的评分，它通过特定的特征提取方法得到项目特征用来表示项目，根据用户所偏好的项目的特征来训练学习用户的兴趣模型，然后计算一个新项目的内容特征和用户兴趣模型的匹配程度，进而把匹配程度高的项目推荐给用户。） 2.基于内容的推荐层次结构图：
CB的过程一般包括以下三步： （1）Item Representation：为每个item抽取出一些特征（也就是item的content 了）来表示此item；对应着上图中的Content Analyzer。 （2）Profile Learning：利用一个用户过去喜欢（及不喜欢）的item的特征数据，来学习出此用户的喜好特征（profile）；对应着上图中的Profile Learner。 （3）Recommendation Generation：通过比较上一步得到的用户profile与候选item 的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。对应着上图中的Filtering Component。 3.详细介绍上面的三个步骤： 3.1 Item Representation 项目表示：对项目进行特征提取，比如最著名的特征向量空间模型，它首先将一份文本（项目）以词袋形式来表示，然后对每一个词用词频-逆向文档频率（TF-IDF）来计算权重，找出若干权重较大的词作为关键词（特征）。每个文本（项目）都可以表示成相同维度的一个向量 TF-IDF词频-逆文档频率计算： TF 词项t在文档d中出现的次数，df 表示词项t在所有文档出现的次数，idf 为反向文档频率，N为文档集中所有文档的数目。 TF-IDF公式同时引入词频和反向文档频率，词频TF表示词项在单个文档中的局部权重，某一词项在文档中出现的频率越高，说明它区分文档内容的属性越强，权重越大。IDF表示词项在整个文档集中的全局权重，某一词项在各大文档都有出现，说明它区分文档类别属性的能力越低，权值越小。
财务报表的常见五种分析方法 想要透彻了解企业经营业绩与财务状况,一份实用的财务报表必不可少,而拿到了财务报表后,想要从复杂的会计程序与数据中看出有用信息,还需要掌握实用的分析方法才行. 下面就为大家分享财务报表的五种分析方法 一、比较分析 是为了说明财务信息之间的数量关系与数量差异,为进一步的分析指明方向.这种比较可以是将实际与计划相比,可以是本期与上期相比,也可以是与同行业的其他企业相比. 二、趋势分析 是为了揭示财务状况和经营成果的变化及其原因、性质,帮助预测未来.用于进行趋势分析的数据既可以是绝对值,也可以是比率或百分比数据; 三、因素分析 是为了分析几个相关因素对某一财务指标的影响程度,一般要借助于差异分析的方法; 四、比率分析 是通过对财务比率的分析,了解企业的财务状况和经营成果,往往要借助于比较分析和趋势分析方法.上述各方法有一定程度的重合.在实际工作当中,比率分析方法应用最广. 财务比率最主要的好处就是可以消除规模的影响,用来比较不同企业的收益与风险,从而帮助投资者和债权人作出理智的决策.它可以评价某项投资在各年之间收益的变化,也可以在某一时点比较某一行业的不同企业.由于不同的决策者信息需求不同,所以使用的分析技术也不同. 一般来说,用三个方面的比率来衡量风险和收益的关系: 1、偿债能力: 短期偿债能力:短期偿债能力是指企业偿还短期债务的能力.短期偿债能力不足,不仅会影响企业的资信,增加今后筹集资金的成本与难度,还可能使企业陷入财务危机,甚至破产.一般来说,企业应该以流动资产偿还流动负债,而不应靠变卖长期资产,所以用流动资产与流动负债的数量关系来衡量短期偿债能力. 长期偿债能力:长期偿债能力是指企业偿还长期利息与本金的能力.一般来说,企业借长期负债主要是用于长期投资,因而最好是用投资产生的收益偿还利息与本金.通常以负债比率和利息收入倍数两项指标衡量企业的长期偿债能力.
财务分析方法介绍 财务分析是企图了解一个企业经营业绩和财务状况的真实面目，从晦涩的会计程序中将会计数据背后的经济涵义挖掘出来，为投资者和债权人提供决策基础。由于会计系统只是有选择地反映经济活动，而且它对一项经济活动的确认会有一段时间的滞后，再加上会计准则自身的不完善性，以及管理者有选择会计方法的自由，使得财务报告不可避免地会有许多不恰当的地方。虽然审计可以在一定程度上改善这一状况，但审计师并不能绝对保证财务报表的真实性和恰当性，他们的工作只是为报表的使用者作出正确的决策提供一个合理的基础，所以即使是经过审计，并获得无保留意见审计报告的财务报表，也不能完全避免这种不恰当性。这使得财务分析变得尤为重要。 一、财务分析的主要方法 一般来说，财务分析的方法主要有以下四种： 1.比较分析：是为了说明财务信息之间的数量关系与数量差异，为进一步的分析指明方向。这种比较可以是将实际与计划相比，可以是本期与上期相比，也可以是与同行业的其他企业相比； 2.趋势分析：是为了揭示财务状况和经营成果的变化及其原因、性质，帮助预测未来。用于进行趋势分析的数据既可以是绝对值，也可以是比率或百分比数据； 3.因素分析：是为了分析几个相关因素对某一财务指标的影响程度，一般要借助于差异分析的方法；
4.比率分析：是通过对财务比率的分析，了解企业的财务状况和经营成果，往往要借助于比较分析和趋势分析方法。 上述各方法有一定程度的重合。在实际工作当中，比率分析方法应用最广。 二、财务比率分析 财务比率最主要的好处就是可以消除规模的影响，用来比较不同企业的收益与风险，从而帮助投资者和债权人作出理智的决策。它可以评价某项投资在各年之间收益的变化，也可以在某一时点比较某一行业的不同企业。由于不同的决策者信息需求不同，所以使用的分析技术也不同。 1.财务比率的分类 一般来说，用三个方面的比率来衡量风险和收益的关系： 1) 偿债能力：反映企业偿还到期债务的能力； 2) 营运能力：反映企业利用资金的效率； 3) 盈利能力：反映企业获取利润的能力。 上述这三个方面是相互关联的。例如，盈利能力会影响短期和长期的流动性，而资产运营的效率又会影响盈利能力。因此，财务分析需要综合应用上述比率。 2. 主要财务比率的计算与理解：
企业财务分析方法介绍 财务分析是企图了解一个企业经营业绩和财务状况的真实面目，从晦涩的会计程序中将会计数据背后的经济涵义挖掘出来，为投资者和债权人提供决策基础。由于会计系统只是有选择地反映经济活动，而且它对一项经济活动的确认会有一段时间的滞后，再加上会计准则自身的不完善性，以及管理者有选择会计方法的自由，使得财务报告不可避免地会有许多不恰当的地方。虽然审计可以在一定程度上改善这一状况，但审计师并不能绝对保证财务报表的真实性和恰当性，他们的工作只是为报表的使用者作出正确的决策提供一个合理的基础，所以即使是经过审计，并获得无保留意见审计报告的财务报表，也不能完全避免这种不恰当性。这使得财务分析变得尤为重要。 一、财务分析的主要方法 一般来说，财务分析的方法主要有以下四种： 1.比较分析：是为了说明财务信息之间的数量关系与数量差异，为进一步的分析指明方向。这种比较可以是将实际与计划相比，可以是本期与上期相比，也可以是与同行业的其他企业相比； 2.趋势分析：是为了揭示财务状况和经营成果的变化及其原因、性质，帮助预测未来。用于进行趋势分析的数据既可以是绝对值，也可以是比率或百分比数据； 3.因素分析：是为了分析几个相关因素对某一财务指标的影响程度，一般要借助于差异分析的方法； 4.比率分析：是通过对财务比率的分析，了解企业的财务状况和经营成果，往往要借助于比较分析和趋势分析方法。 上述各方法有一定程度的重合。在实际工作当中，比率分析方法应用最广。 二、财务比率分析 财务比率最主要的好处就是可以消除规模的影响，用来比较不同企业的收益与风险，从而帮助投资者和债权人作出理智的决策。它可以评价某项投资在各年之间收益的变化，也可以在某一时点比较某一行业的不同企业。由于不同的决策者信息需求不同，所以使用的分析技术也不同。 1.财务比率的分类 一般来说，用三个方面的比率来衡量风险和收益的关系： 1) 偿债能力：反映企业偿还到期债务的能力； 2) 营运能力：反映企业利用资金的效率； 3) 盈利能力：反映企业获取利润的能力。 上述这三个方面是相互关联的。例如，盈利能力会影响短期和长期的流动性，而资产运营的效率又会影响盈利能力。因此，财务分析需要综合应用上述比率。 2. 主要财务比率的计算与理解： 下面，我们仍以ABC公司的财务报表（年末数据）为例，分别说明上述三个方面财务
推荐系统的出现 推荐系统的任务就是解决，当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎的筛选效果不佳的问题。联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。 推荐算法介绍 基于人口统计学的推荐 这是最为简单的一种推荐算法，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。 系统首先会根据用户的属性建模，比如用户的年龄，性别，兴趣等信息。根据这些特征计算用户间的相似度。比如系统通过计算发现用户A和C比较相似。就会把A喜欢的物品推荐给C。 优缺点： ?不需要历史数据，没有冷启动问题 ?不依赖于物品的属性，因此其他领域的问题都可无缝接入。 ?算法比较粗糙，效果很难令人满意，只适合简单的推荐 基于内容的推荐 与上面的方法相类似，只不过这次的中心转到了物品本身。使用物品本身的相似度而不是用户的相似度。
系统首先对物品（图中举电影的例子）的属性进行建模，图中用类型作为属性。 在实际应用中，只根据类型显然过于粗糙，还需要考虑演员，导演等更多信息。 通过相似度计算，发现电影A和C相似度较高，因为他们都属于爱情类。系统还会发现用户A喜欢电影A，由此得出结论，用户A很可能对电影C也感兴趣。 于是将电影C推荐给A。 优缺点： ?对用户兴趣可以很好的建模，并通过对物品属性维度的增加，获得更好的推荐精度 ?物品的属性有限，很难有效的得到更多数据 ?物品相似度的衡量标准只考虑到了物品本身，有一定的片面性 ?需要用户的物品的历史数据，有冷启动的问题 协同过滤 协同过滤是推荐算法中最经典最常用的，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。那么他们和基于人口学统计的推荐和基于内容的推荐有什么区别和联系呢？ 基于用户的协同过滤——基于人口统计学的推荐 基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但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。 基于物品的协同过滤——基于内容的推荐
1、什么叫因素分析法？它具有哪些特征？（P26、29） 解答提示：因素分析法是指确定影响因素，测量其影响程度，查明指标变动原因的一种分析方法。因素分析法具有以下三个特征：（1）要按照影响因素同综合性经济指标之间的因果关系，确定影响因素。这是运用因素分析法的基础。（2）计算过程的假设性。（3）因素替代的顺序性。 2、简述财务报表分析的程序？（P32） 解答提示：财务报表分析工作，一般应当按照以下程序进行：（1）明确分析的目的、内容、范围和重点，并据以制定分析工作方案。（2）搜集、整理和核实资料。（3）选用适当的分析方 法，进行分析工作（4）编写分析报告。 3、随着企业经营规模的扩大，资产结构中流动资产的比重会相对下降，固定资产比重提高， 这一现象的形成原因是什么？（P186） 解答提示：原因：第一，规模大的企业的资金基础雄厚，筹资能力强，承担风险的能力较强；第二，企业规模扩大，实现了经营规模，固定资产得以充分利用，成本降低，资金耗费也相对较低，从而降低流动资产的比重；第三，规模大的企业一般设备先进，自动化水平高，资产的有机构成高，这必然会提高固定资产在整个资产结构中的比重。 4、在财务报表分析采用比较分析法时常用的比较标准有哪些？各有什么作用？（P17-18） 解答提示：（1）本期实际与预定目标、计划或定额比较。它可以揭示实际与目标、计划或定额的差异，并可进一步分析发生差异的原因，是目标、计划或定额本身缺乏科学性，还是实际中的问题。如果是前者，就有助于今后提高目标、计划或定额的预测工作；如果是后者，就有利 于改进企业的经营管理工作。 （2）本期实际与上年同期实际，本年实际与上年实际或历史最好水平比较，以及若干期的历史资料比较。其作用是：一是揭示差异，进行差异分析，查明产生差异的原因，为改进企业经营管理提供依据；一是通过本期实际与若干期的历史资料比较，进行趋势分析，以了解和掌握经济活动的变化趋势及其规律性，为预测前景提供依据。 （3）本企业实际与国内外先进水平比较。它有利于找出本企业同国内先进水平、国外先进 水平之间的差距，明确本企业今后的努力方向。 （4）本企业实际与评价标准值进行比较。评价标准值具有客观、公正、科学的价值，是一
财务分析方法最常用的基本方法 财务分析的方法有很多种，主要包括趋势分析法、比率分析法、因素分析法。 （一）趋势分析法 趋势分析法又称水平分析法，是将两期或连续数期财务报告中相同指标进行对比，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以说明企业财务状况和经营成果的变动趋势的一种方法。 趋势分析法的具体运用主要有以下三种方式： 1、重要财务指标的比较 它是将不同时期财务报告中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。 对不同时期财务指标的比较，可以有两种方法： （1）定基动态比率。它是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为： 定基动态比率＝分析期数额÷固定基期数额 （2）环比动态比率。它是以每一分析期的前期数额为基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为： 环比动态比率＝分析期数额÷前期数额 2、会计报表的比较 会计报表的比较是将连续数期的会计报表的金额并列起来，比较其相同指标的增减变动金额和幅度，据以判断企业财务状况和经营成果发展变化的一种方法。 3、会计报表项目构成的比较 这是在会计报表比较的基础上发展而来的。它是以会计报表中的某个总体指标作为100％，再计算出其各组成项目占该总体指标的百分比，从而来比较各个项目百分比的增减变动，以此来判断有关财务活动的变化趋势。 但在采用趋势分析法时，必须注意以下问题： （1）用于进行对比的各个时期的指标，在计算口径上必须一致； （2）剔除偶发性项目的影响，使作为分析的数据能反映正常的经营状况； （3）应用例外原则，应对某项有显著变动的指标作重点分析，研究其产生的原因，以便采取对策，趋利避害。 （二）比率分析法 比率分析法是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果的一种分析方法。根据分析的目的和要求的不同，比率分析主要有以下三种： 1、构成比率。构成比率又称结构比率，是某个经济指标的各个组成部分与总体的比率，反映部分与总体的关系。其计算公式为： 构成比率＝某个组成部分数额/总体数额 利用构成比率，可以考察总体中某个部分的形成和安排是否合理，以便协调各项财务活动。 2、效率比率。它是某项经济活动中所费与所得的比率，反映投入与产出的关系。利用效率比率指标，可以进行得失比较，考察经营成果，评价经济效益。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/6a3337323.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/6a3337323.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述 周春华，沈建京，李艳，郭晓峰 信息工程大学，河南郑州 收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日 摘要 推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经
1. 前言 随着互联网技术和社会化网络的发展，每天有大量包括博客，图片，视频，微博等等的信息发布到网上。传统的搜索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，原因有多种，可能是用户很难用合适的关键词来描述自己的需求，也可能用户需要更加符合他们兴趣和喜好的结果，又或是用户无法对自己未知而又可能感兴趣的信息做出描述。推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。 个性化推荐根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，推荐主要基于以下信息： ●热点信息或商品 ●用户信息，如性别、年龄、职业、收入以及所在城市等等 ●用户历史浏览或行为记录 ●社会化关系 2. 个性化推荐算法 2.1. 基于人口统计学的推荐（同类人喜欢什么就推荐什么） 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。 首先，系统对每个用户都有一个用户 Profile 的建模，其中包括用户的基本信息，例如用户的年龄，性别等等；然后，系统会根据用户的 Profile 计算用户的相似度，可以看到用 户 A 的 Profile 和用户 C 一样，那么系统会认为用户 A 和 C 是相似用户，在推荐引擎中，可以称他们是“邻居”；最后，基于“邻居”用户群的喜好推荐给当前用户一些物品。 这种基于人口统计学的推荐机制的好处在于： ●因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。 ●这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）。 然后，这个方法的缺点和问题就在于，这种基于用户的基本信息对用户进行分类的方法过于粗糙，尤其是对品味要求较高的领域，比如图书，电影和音乐等领域，无法得到很好的推荐效果。另外一个局限是，这个方法可能涉及到一些与信息发现问题本身无关却比较敏感的信息，比如用户的年龄等，这些用户信息不是很好获取。 2.2. 基于内容的推荐（用户喜欢什么，就推荐相同类型的） 基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。这种推荐系统多用于一些资讯类的应用上，针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词，继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。
财务报表的八种分析方法 ①垂直分析——确定财务报表结构占比最大的重要项目 垂直分析，又称为纵向分析，实质上是结构分析。 第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。 第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。 第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。 经过垂直分析法处理后的会计报表通常称为同度量报表、总体结构报表、共同比报表。以利润表为例，巴菲特非常关注销售毛利率、销售费用率、销售税前利润率、销售净利率，这实质上就是对利润表进行垂直分析。 ②水平分析——分析财务报表年度变化最大的重要项目 水平分析法，又称横向比法，是将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。 水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。
这种本期与上期的对比分析，既要包括增减变动的绝对值，又要包括增减变动比率的相对值，才可以防止得出片面的结论。每年巴菲特致股东的信第一句就是说伯克希尔公司每股净资产比上一年度增长的百分比。 ③趋势分析——分析财务报表长期变化最大的重要项目 趋势分析，是一种长期分析，计算一个或多个项目随后连续多个报告期数据与基期比较的定基指数，或者与上一期比较的环比指数，形成一个指数时间序列，以此分析这个报表项目历史长期变动趋势，并作为预测未来长期发展趋势的依据之一。 趋势分析法既可用于对会计报表的整体分析，即研究一定时期报表各项目的变动趋势，也可以只是对某些主要财务指标的发展趋势进行分析。 巴菲特是长期投资，他特别重视公司净资产、盈利、销售收入的长期趋势分析。他每年致股东的信第一页就是一张表，列示从1965年以来伯克希尔公司每年每股净资产增长率、标准普尔500指标年增长率以及二者的差异。 ④比率分析——最常用也是最重要的财务分析方法 比率分析，就是将两个财务报表数据相除得出的相对比率，分析两个项目之间的关联关系。比率分析是最基本最常用也是最重要的财务分析方法。 财务比率一般分为四类：盈利能力比率，营运能力比率，偿债能力比率，增长能力比率。2006年国务院国资委颁布的国有企业综合绩效评价指标体系也是把财务绩效定量评价指标分成这四类。
推荐算法实施方案 一、目的 为了使平台功能更加多样化，多方面满足平台用户的需求，配合目前流行的机器学习方法，增加推荐功能，使用python实现推荐算法，通过用户的详细信息和使用习惯，智能化推送平台相关内容，实现用户个性化定制，带动平台发展，最大程度化推广平台。 二、运用场景 场景1：基于超市平台，根据企业的经营范围、简介、地域等相关信息，通过计算平台上所有机构与该企业相关信息的相似性，将匹配度高的服务机构推荐给该企业。 场景2：基于超市平台，省平台根据需求列表，通过计算需求的内容和供给资源内容的相似度，将相似度高的资源展示在该需求旁，同理技术资源也可如此展示。 场景3：基于智能制造平台，为了推荐符合企业需求的政策服务，可以提供中文分词技术，提取出政策中的关键词，并将其和企业所需的政策内容关键词进行匹配，推荐其相似度高的政策。 …… 三、流程规划
1． 数据收集：前期准备工作，收集大量相关数据，大规模数据能增加自主学习的准确率 公司简介（主要） 用户输入 地域 其他 数据构成 服务机构（主要） 平台功能 政策（主要） 供需 新闻、通知公告 其他 2． 数据清洗： 1）无效数据、空数据处理，格式标准统一； 2）挑选有分析价值的数据，以公司简介为例，描述字符要大于25个，后期会根据实验需求，对各类特征数据标准进行调整； 3）jieba 分词：将收集好的中文数据进行分词，此算法帮助去除一些无效字符，提取段落关键字，初步为相关对象打上关键字标签。 3． 数据分析： 根据处理好的信息，进行分析，比如地域分析，经营状况分析，还有分词后的关键字分析，目的主要是为了模型的特征提取。特征的可靠性越高，模型
二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson）提 出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作r，其计算公式为 XY n ( x X i )( y Y i ) r XY n i ( 1 x i n 2 X ) ( y i Y 2 ) (2-20) i 1 i 1 式中x i 、y i 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记x x i X , y y i Y ，则（2-20）式成为 xy r (2-21) XY nS S X Y 式中 xy n 称为协方差， xy n 的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差xy 来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差n 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： xy 1 x y r ( ) ( XY S nS S n S X Y X Y ) 1 n Z X Z (2-22) Y 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算
利用公式(2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再 1