网络推广个人简历模板_模板 网络推广个人简历模板 下面是小编整理的关于网络推广的个人简历模板，希望你喜欢。 网络推广个人简历模板 吴先生 目前所在：广州年龄：27 户口所在：潮州国籍：中国 婚姻状况：未婚民族：汉族 身高：174 cm 体重：60 kg 求职意向 人才类型：普通求职 应聘职位：商务/电子商务-经理/主管/专员/助理 工作年限：0 职称：无职称 求职类型：全职可到职日期：随时 月薪要求：2500~4499元希望工作地区：广州，天河区，不限 工作经历 **公司起止年月：2012-05 ~ 2013-09 公司性质：民营企业所属行业：医疗/护理/保健/卫生 担任职位：网络推广 工作描述：1、百度竞价，搜狗竞价、搜搜竞价后台，账户搭建，选词，撰写创意，调价，数据分析。 2、淘宝店的装修，产品选择，价格定位，详情页的规划完善，关联营销，促销，旺旺客服等工作。半年的淘宝工作经验 3、口碑营销：百度文库、经验、，各个搜索引擎的百科、问答，论坛发帖等。 4、网站：参与新网站建设的讨论，网站结构和内容的具体实施，网站内容的填充，每天更新内容。 5、图片简单处理 离职原因： **公司起止年月：2010-10 ~ 2012-01 公司性质：民营企业所属行业：交通/运输/物流 担任职位： 工作描述： 1.撰写行政公文，参与招聘计划建设，带领新进员工熟悉岗位工作 2.及时反馈相关信息，处理公司物流部投诉； 离职原因：辞职 教育背景 毕业院校：广州金桥管理干部学院 最高学历：大专获得学位：毕业日期：2009-07 专业一：工商行政管理专业二： 起始年月终止年月学校（机构）所学专业获得证书证书编号 2006-09 2009-06 广州金桥管理干部学院招生办工商行政管理毕业证书
一 基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。 目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。 一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型 二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。 个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。
第四代搜索引擎前沿综述 刁轶夫3061401080 2010年5月 1．介绍 随着因特网的普及，网上信息的发展呈现两个基本的趋势：规模的爆炸性增长，覆盖领域的不断扩大。如何在海量，非结构化信息中，提取对用户有用的信息是信息时代的核心课题。搜索引擎正是通过对信息的自动搜集，索引，在用户发出请求时经过实时排序，为用户呈现其最有价值的信息。 由搜索引擎衍生而来的关键词广告产生了巨大的商业价值，并造就了谷歌、百度等互联网巨头。但同时，谷歌以pagerank为核心的第三代搜索引擎已经不能满足日益增长的需求，数据量的增长和数据覆盖范围的增加迫切呼唤第四代搜索引擎。 我认为，第四代搜索将把个性化信息及人际推荐关系叠加到链接分析上，大大改善搜索结果排序效果；同时，跨媒体搜索将实现诸如用图片搜索图片等功能，打通文字，图片，视频，声音的界限，颠覆现在全部基于关键字的搜索方法，为用户带来更加直观的搜索体验。 2．搜索引擎发展历史及趋势 2.1 搜索引擎发展历史 从Lycos和Yahoo的时代到现在，搜索引擎的发展已经经过了三代。Andrei[1]的文章中对前三代搜索引擎的特征做了描述： Google经过改进Pagerank和一系列技术，演化至第三代，而第四代搜索引擎有大量公司如Cuil,Quora探索，但还未形成成熟的产品。 下图援引自Google创始人论文[2]，说明第二代，第三代搜索引擎的主要原理： 首先搜索引擎通过爬虫技术（Crawler），根据网页链接爬取互联网内容；然后建立倒排索引(Inverted Index)；同时通过Pagerank技术，基于random walk的思想计算出每个网页的Pagerank。前面几步都是独立于用户查询进行的。当用户提交查询关键词后，搜索
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/7e16732949.html,/journal/hjdm https://https://www.doczj.com/doc/7e16732949.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
推荐系统调研报告及综述 张永锋 清华大学计算机系人工智能研究所 zhangyf07@https://www.doczj.com/doc/7e16732949.html, 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然，基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展，这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向，这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前，推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中，比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上，大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台，都不同程度地集成了推荐算法，如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示，亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。
1 基本资料 ：姓名专业： ：性别毕业院校： ：学历年龄： ：电话邮箱： 毕业院校：XXxx学院最高学历：本科 所学专业：管理学受教育培训经历：起始年月终止年月学校(机构)专业获得证书证书编号 教育背景 能进行电脑硬件、软件的安装以及熟悉互联网，并利用网络快速查找各种信息资料熟悉各类操作系统，并熟练运用Word, Excl，PPT等Office系列办公软件 学过计算机应用基础、操作系统、计算机网络与应用等 职业技能
工作经历 XXXX早教中心 担任职位：网络推广员 工作描述： 1、负责企业的网络营销工作，在网络营销经理的领导下，完成企业的网络营销宣传任务; 2、运用网络营销的各种方法，实现企业指定的网络推广工作; 3、掌握搜索引擎优化、交换链接、网站检测、邮件群发、客户端信息群发。 4、负责网站推广，包括问答平台、论坛、贴吧、百科、博客等。 离职原因：暑假工 7-11便利店 担任职位：店员工作描述：一、营业前做好柜台、货架、商品及地面等环境卫生，达到干净、整洁、玻璃明亮。 二、补充商品，将柜台上不足的商品补齐，并检查柜台上所列之商品是否齐全，有无新货需及 时上横，同时将顾客错放在本条柜的商品集中，待理货员送回原柜。 三、营业中应随时保持柜台及货架上的展示商品充足和整齐，不得出现展示商品不足和摆放零 乱的现象。 四、检查柜台及库存商品数量是否充足，不足的须及时填写“商品进货申报表”通知业务补货，做到所有商品无断货现象。 五、柜台到货须认真清点验收，及时上柜，同时配合配货员将上柜后余下之商品在储存板或货架上归类堆放整齐。 六、随时作好为顾客提供服务的准备，发现顾客有需要导购及服务的暗示时，应立即上前友善、真诚地为其提供各种服务。
对于个性化推荐新闻的思考 作者：王慧 来源：《传媒论坛》2019年第01期 摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。 关键词：算法;人文理性;工具理性 中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02 个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。 本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。 一、算法于人之利 （一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性 个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。
全文搜索引擎的设计与实现 前言 面对海量的数字化信息，搜索引擎技术帮助我们在其中发现有价值的信息与资源。我们可以通过google、百度这样的搜索引擎服务提供商帮助我们在Internet上搜索我们需要的信息。但是在一些没有或不便于连入Internet的内部网络或者是拥有海量数据存储的主机，想要通过搜索来发现有价值的信息和资源却不太容易。所以开发一个小型全文搜索引擎，实现以上两种情况下的信息高效检索是十分有必要的。本设计着眼于全文搜索引擎的设计与实现，利用Java ee结合Struts,Spring,Hibernates以及Ajax等框架技术，实现基于apache软件基金会开源搜索引擎框架Lucene下的一个全文搜索引擎。 正文 搜索引擎技术起源1990年，蒙特利尔大学学生Alan Emtage、Peter Deutsch和Bill Wheelan出于个人兴趣，发明了用于检索、查询分布在各个FTP主机中的文件Archie，当时他们的目的仅仅是为了在查询文件时的方便，他们未曾预料到他们的这一创造会成就日后互联网最的广阔市场，他们发明的小程序将进化成网络时代不可或缺的工具——搜索引擎。1991年，在美国CERFnet、PSInet及Alternet网络组成了CIEA （商用Internet 协会）宣布用户可以把它们的Internet子网用于商业用途，开始了Internet商业化的序幕。商业化意味着互联网技术不再为科研和军事领域独享，商业化意味着有更多人可以接触互联网，商业化更意味着潜在的市场和巨大的商机。1994年，Michael Mauldin推出了最早的现代意义上的搜索引擎Lycos，互联网进入了搜索技术的应用和搜索引擎快速发展时期。以上是国际互联网和搜索引擎发展历史上的几个重要日子。互联网从出现至今不过15年左右时间，搜索引擎商业化运作也就10年左右。就在这短短的10年时间里，互联网发生了翻天覆地的变化，呈爆炸性增长。于此同时也成就了google、百度这样的互联网巨头。今天，当我们想要在这片广阔的信息海洋中及时获得想要查找的信息时，已经离不开搜索引擎了。 相关技术
个性化推荐技术综述 在互联网时代，各类信息层出不穷，用户往往面临着“信息过载”的困扰，难以在大量信息中找到有价值的信息。而个性化推荐则通过用户的兴趣特点和历史行为快速高效的为用户推荐用户感兴趣的信息或商品。通常情况下，根据推荐方式的不同，推荐技术大概可以分为以下几个类型： 1.协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法由Goldberg、Nicols、Oki和Terry 在1992年提出，该算法应用在Tapestry系统。Breese 等人将协同过滤推荐技术分为两种类型，一种是基于内存的协同过滤方法，另一种是基于模型的协同过滤方法，各自常用的算法如图1所示。基于内存的协同推荐( memory-based collaborative filtering) 也称为启发式的协同推荐，主要直接利用用户的历史数据来提供预测结果。根据相似性度量的对象的不同，基于内存的协同过滤又分为User-based 协同过滤和Item-based协同过滤。User-based 协同过滤的基本原理是如果一些用户对一些物品评价的分数比较接近，那么通常情况下他们评价其它物品的分数也会很接近。那么我们要得到某个用户对物品的评分时，就可用和该用户评分相似的其他用户对目标物品的评分去估计。Item-based协同过滤的基本原理是如果一些物品的典型特征具有相似性，那么同一个用户对他们的评分是接近的。基于上述原则，如果我们得到用户对和目标物品相似的其它物品的评分时，那么我们就可以通过这些分数来逼近用户对目标物品的评分。基于模型（Model-based）的推荐算法是首先通过用户-项目评分矩阵训练得到一个决策模型，在为目标用户进行推荐时，利用该离线模型为用户进行预测产生推荐结果。大致理念就是通过机器学习算法，在数据中找出模式，并将用户与物品间的互动方式模式化。
-可编辑修改- 梁同学 求职意向：行业研究员 139 **** 8321 jie****@gmail 027-8755**** 武汉市华中科技大学 2011.05-至今 长江证券股份有限公司研究所 中国武汉 TMT 组实习生 ● 协助分析师的工作，能快速收集、整理和分析数据，参与必要的行业研究和业务支持工作。 ● 实习期间参与撰写信维通信、初灵信息、光器件行业及无线数字集群行业等多篇深度报告，通信行业周 报20余篇。对通信行业的市场规律、未来走向及趋势、投资逻辑和热点有一定的认识和理解。 ● 参加了公司的财务报表解读、宏观策略、行业研究方法、量化金融工程等系列培训；通过实习，对股票和 二级市场的表现形态和运行规律，行业和个股的基本研究方法，行业研究员的工作属性较为熟悉。 2010.01-2011.03 奥地利钢铁联合公司英国子公司Metsec Plc 英国伯明翰 软件工程师 Metsec 是英国最大钢铁冷成型产品制造商，为奥地利最大国有企业奥钢联（VoestAlpine ）英国子公司 ● 主要参与公司软件开发，制定并实施搜索引擎优化（SEO ），参加e-marketing 策划和实施, 负责web 相关事务以及网站和子网站建设；因工作接触，对钢铁行业和部分产品有一定认识。 2009.01-2010.01 奥地利钢铁联合公司英国子公司Metsec Plc 英国伯明翰 软件工程师 ● 负责所有IT 以及web 相关事务，包括网站的策划、设计和组建，日常维护和内容更新；为用户提供咨询 和技术服务，为同事提供IT 支持。 ● 计算机能力：8年计算机专业学习及工作经验，熟悉软件开发过程、WEB 平台开发、ERP 、SEO ；掌握 JAVA 、C#、PHP 和HTML 等编程语言，精通Excel （VBA ）、Word 、PowerPoint 等多种办公软件 ● 英语能力：超过4年留英学习和工作经验，良好的听说读写能力，英语可作为工作语言 ● 其他：熟练操作和使用Bloomberg 、Wind 、CEIC 等金融终端，驾照C 照 ◆ 伯明翰Globe Coffee 主要成员，与英国友人一起参与各国留学生交流，并帮助他们适应英国生活 ◆ 英国伯明翰中国学生学者联谊会执委会成员，同时担任IT 部部长，领导IT 部的工作 ◆ 策划和参与08年6月在英国伯明翰市政广场举行的“汶川大地震募捐”活动，筹得善款近五千英镑 具有良好的数学和计算机基础知识，较强的数理分析、逻辑推理和再学习能力。通过实习和自修，学习了财务相关知识，对经济和金融领域有所认知，形成了对各行业板块以及宏观策略的初步敏感度。积极进取，勇于挑战，为人热情可靠，工作勤奋刻苦，有出色的团队意识，抗压能力和强烈的责任感。 2008.09-2008.12 英国伯明翰大学 互联网软件系统 硕士研究生 2006.10-2007.07 英国伯明翰大学(交流生) 计算机系统 本科工程学士 2003.09-2006.07 华中科技大学 信息安全 本科理学学士 育背景 工作经历 专业技能 社会活动 自我评价 爱好
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/7e16732949.html, 面向移动APP的个性化推荐算法 作者：尚燕飞陈德运杨海陆 来源：《哈尔滨理工大学学报》2018年第06期 摘;要：针对移动互联网移动端的推荐系统推荐满意度和精度较低问题，在分析应用信息系统推荐方法的基础上，提出了一种基于用户相似度和主题相似度个性化的移动APP信息推荐方法，该方法采用用户相似度和个性化加权组合的方式生成信息推荐，使推荐信息更为个性化，提高了推荐精度。同时针对多用户公用账号和兴趣发生变化的推荐问题，提出了一种基于复杂兴趣的推荐算法，该方法通过挖掘用户间的相似度、用户的行为操作及兴趣取向，使推荐信息更为准确。同时，相比于性能较好的Popular推荐算法，本算法在准确率上提高了 3.91%，召回率提高了3.45%，覆盖率提高了 4.84%，性能明显提高。因此，文中所提出方法 用于移动APP的个性化推荐，为移动APP的个性化推荐提供了一种新方法。 关键词：移动APP;推荐算法;推荐精度;个性化信息 DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.021 中图分类号： TP393.08 文献标志码： A 文章编号： 1007-2683（2018）06-0116-08 Abstract：For the problem of low precision to both experience satisfaction and personalized requirement of Internet mobile terminal;based on the recommendation method of analyzing information system;a method of mobile APP information recommendation based on user similarity and subject similarity is proposed;which generated information recommendation by the weighted combination of user similarity and personalized;that the recommended information is more personalized;and the recommended accuracy is improved. At the same time;a recommendation algorithm based on complex interest is proposed;which makes the recommendation information more accurate by mining the similarity between users;the behavior of users and the orientation of interest for the recommendation problem of multi-user public account and interest change. Compared with the Popular which has better performance;the algorithm improves the accuracy rate by 3.91%;the recall rate is 3.45%;the coverage rate is improved by 4.84%;and the performance is improved obviously. Therefore;the method proposed in this paper is used to the personalized recommendation of APP;which provides a new method for mobile APP′s personalized recommendation. Keywords：mobile application;recommendation algorithm;the accuracy of recommending;personalized information 0;引;言
百度搜索点击模型简介 用户的搜索点击模型(Click Model)其实是一个非常大的话题，涉及到用户查询满意度的建模和分析。 百度真实网页权重里有一个satisfyScore(满意度打分)，所以搜索点击行为不仅是提升点击权重，连带提高满意度权重。 在今天的搜索引擎技术中，通过Click Model 衍生出了众多的功能，包括搜索满意度的自动监控、搜索结果的自动调权调序等。 这里提到了搜索点击模型会自动改变排名。 而这些技术的出发点都是User Behavior(用户行为)数据。 在Session 信息(a search session 一次搜索周期信息)里，用户的点击行为往往能提供丰富的信息： 百度网页搜索一次完整的搜索周期包含大量信息，有查询词，搜索结果的标签，标题，链接，高度、宽度，模版，排名，数据策略ID，点击校验参数，时间戳，官网认证标识，何种搜索结果，随机样本ID，查询ID，付费名，是否百度首页，是否登录百度账号，搜索形式，搜索框位置，字符编码，输入耗时等几十项信息。 1.在搜索结果从上至下被用户浏览的过程中，当被点击的结果中间出现了跳跃，例如 Query1(第1次搜索)对应的自然排序结果是Result1(第1个结果), Result2(第2个结果), Result3(第3个结果)…,但是如果大量用户的点击是Result1, Result3, 则Result2 的相关性可能存在问题；意思是点击第1、3个结果，不但可以提升第1、3个结果的权重，还可以降低第2个结果的权重。所以对付竞争对手快速点击一个办法是大量点击其他结果。 2.另外一种情况是，如果同一个Query 产生了一次点击后，间隔一段时间后再次出现 了对后面结果的点击，则也许说明了之前结果的满足度不够高。 3.一种在搜索结果页降低竞争对手满意度权重的方式，先点击对方的结果，隔段时间 再点自己网站的结果。 4.在同一个Session 里，用户发生主动Query 变换(或称为Query Re-write)也往往能 说明问题，前面的Query 如果搜索结果质量不高，则很多用户会选择修改查询词，此时前面被点击的Title(搜索结果标题)重要程度往往不如后续的Title，等等各类场景很丰富。 5.另一种一石二鸟的办法是先搜索一个竞争对手排名好的关键词，点了之后，更换另 一个自己网站的相关词点击，亦可降低对方网站的满意度。 以上各类的Click Model 思想虽然在实际线上系统中被广泛运用，但竞赛中没有提供更详细的信息，包括点击结果在搜索中的排序(对于分析点击模型至关重要)、点击发生的时间、点击停留间隔、用户的Cookieid/Userid(暂存用户信息ID/用户ID)等，限制了
个性化推荐算法概述与展望 近年来，随着网络信息技术的不断发展与进步，网民数量激增，网络覆盖率日益增高。互联网行业发展迅速，购物、出行、医疗、教育等生产生活中的方方面面都有着“互联网+”的影子。在这个网络化、信息化的时代，网络技术已经在潜移默化地影响着、改变着人们的生活方式与思想观念。“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算法，力求降低用户的信息检索难度，为用户提供最优的个性化推荐结果。在汉斯出版社《数据挖掘》期刊中，有论文对于应用范围较广、较为常见的个性化推荐方法做出简要的概述，并结合日常生活中使用个性化推荐算法生成结果的经历，对未来个性化推荐算法的发展提出期望。 基于信息超载的情况，个性化推荐算法应运而生。个性化推荐系统通过挖掘用户在网络上留下的“信息足迹”，采集并分析用户的网络行为与消费偏好，根据不同的推荐算法将精准的、契合度高的内容推荐给用户。个性化推荐算法的产生与发展极大地便利了人们的生产与生活，对于用户而言，不用再为在海量的信息中检索需要的内容而苦恼，对于商家而言能够更好地分析用户行为，提高竞争力与实现经济效益的最大化增长。 个性化推荐方法分为协同过滤推荐、基于内容的推荐以及混合推荐。协同过滤推荐主要思想是通过现有的用户群以往的意见和行为，对当前用户最有可能感兴趣的物品进行预测。基于内容推荐是指通过掌握的物品特征的描述和描述了用户历史兴趣的记录，确定最能匹配用户喜爱的物品并推荐给用户。混合推荐算法来提高推荐结果的准确程度，是为克服协同过滤算法、基于内容算法等其他算法的局限性、提高个性化推荐结果的精准度，研究者将两种
个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的
张杭 男 | 未婚 | 1996 年7月生 | 户口：陕西商洛 | 现居住于：西安市未央区凤城七路 1年工作经验 手机：保密 E-mail: 求职意向 ?工作性质：全职 ?期望职业：SEO/SEM网络运营专员 ?期望行业：互联网/电子商务 ?工作地区：西安市 ?期望月薪：面议 ?目前状况：我目前处于离职状态，可立即上岗 自我评价 Seo推广经验丰富，性格开朗，思维活跃，团队合作意识强。 技能掌握 精通搜索引擎的搜索排名原理，熟练掌握SEO原理及策略，包括站内优化、站外优化及内外部链接优化； 对关键词分析、网站诊断、网站优化、搜索引擎排名、关键词排名检测等方面有丰富的经验； 具有较强的数据分析能力，熟练使用数据分析工具，能从海量杂乱的数据中推导出合理的结论并制定应对方案，有市场洞察和分析调研能力； 熟练各种网站分析和统计工具； 独立完成SEO方案和流程的制定； 对百度的SEM竞价后台账户能熟练操作，精细化优化账户结构 熟练使用办公系列软件和html语言，基础的ps修图，能独立制作dedecms 网站。 熟练掌握社会化多媒体运营的手段，熟知微博营销，微信营销以及论坛博客之类的多媒体营销手段 培训经历 2017/02—2017年/5 XXXXX学院 主要系统学习了dede基础快速建站、SEO优化、SEM竞价推广、新媒体、电商，通过学习熟练掌握了网络营销的手段。
工作经历 行业类别：XX科技有限公司 | |企业性质：民营 | 职务：SEO/SEM | 2017年5月~2017年12月 撰写SEO网站诊断报告，根据报告配合公司程序修改网站内容。 合理改变优化策略。通过优化，公司网站的流量逐步提升。 一个全新的网站、优化网站中的TDK，将网站中的Url优化成扁平树状结构，优化网站中的301、302转向以及404页面制作、robost文件和站点地图等各项优化以做，优化页面1000余个，拓展长尾关键词200多个、品牌词5个关键词排名百度、360均在第一页、第二页、第三页可见。
基于信任机制的电子商务个性化推荐算法研究文献 综述 一、引言 互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，用户很难从中发现自己感兴趣的部分，传统的搜索算法只能呈现给所有的用户一样的排序结果，无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的服务。信息的爆炸使得信息的利用率反而降低。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也编的更加复杂，用户常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息系统超载问题最有效的工具之一。推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和兴趣，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。但是推荐系统存在各种缺陷，Rashmi等人提出，相对于使用推荐系统来说，人们更愿意从自己认识的朋友或者熟悉的人那边获取推荐信息[1]。这体现了在互联网环境下，人们更加倾向于从自己信任的人获取推荐信息。 本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及信任概念、信任模型。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。电子商务个性化推荐系统的正式定义由Resniek&Varian在1997年给出：电子商务个性化推荐系统是利用电子商务网站向用户提供产品信息和相关建议，帮助用户决定购买什么产品，通过模拟销售人员帮助用户完成购物过程的系统。这个定义现在已经被广泛的应用。推荐系统的使用者是用户(电子商务活动中的用户)，推荐的对象是项目。项目是推荐系统提供给用户的产品和服务，也即最终的推荐内容。 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网
网站运营个人简历模板 姓名姚XX 性别男 照片民族汉籍贯江苏昆山 出生日期 1984.5 婚姻状况已婚 学历学士学位体重身高174（65KG） 联系电话137XXXXXXXX 邮箱 求职意向：网站运营/策划 专业技能：Dreamweaver：熟练 Photoshop：熟练 CSS+DIV：熟练 待遇要求5000-8000元/月 学历教育哈尔滨理工大学计算机网络 语言能力英语：听说熟练读写熟练已通过大学英语四级考试(CET-4) 工作经历：紫苹果装饰工程有限公司 工作时间：2012年03月-2014年04月 薪资水平： 5000-8000元/月 在职职位：网站运营 工作职责： 1、负责公司网站的SEO，SEM能够根据公司战略发展要求，制定全面的搜索引擎优化策略，对SEO，SEM效果负责； 2、制定SEO，SEM策略，与产品、设计等部门协同工作按时保证质量完成SEO项目； 3、建立内部产品SEO标准，把握SEO，SEM的方向，分析和总结竞争对手的SEO方法，并合理运用，提高网站的SEO，SEM效果； 4、结合流量统计工具制作分析报告并提出问题，以支持网站流量不断攀升； 5、根据网站现状，剔除网站架构不良设计、实现树状目录结构、使网站导航与链接不断优化排名靠前； 上海寿立机电设备有限公司 工作时间：2007年02月-2011年10月 薪资水平： 3000-5000元/月 在职职位：网站营运专员 工作职责： 1、负责网店点击率和浏览量,完成店铺销售目标; 2、配合网店营销目标对网店推广提出整体实行方案;利用各种互联网资源(qq群、论坛、博客、新媒体等)发布、维护网店广告信息提高网店流量; 3、对推广效果进行跟踪、评估,及时提出营销改进措施,给出切实可行的改进方案。
工程技术 Computer CD Software and Applications 2012年第14期 — 24 — 搜索引擎技术与发展综述 孙宏，李戴维，董旭阳，季泽旭 （中国电子科技集团第十五研究所信息技术应用系统部，北京 100083） 摘 要：随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及，信息检索技术越来越受到重视。阐述了搜索引擎的产生与发展，并对搜索引擎的核心技术、评价指标和工作原理进行了深入研究。介绍了一些著名的搜索引擎。在此基础上，对搜索引擎的发展方向进行了预测。 关键词：信息技术；信息检索；搜索引擎 中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 14-0024-03 一、引言 信息技术如今迅速发展，Internet 也得到了广泛的普及，网络上的信息量正在以指数趋势上升。其信息来源分布广泛，种类繁多。如果不能对信息进行有序化管理，用户将很难从如此海量的信息中提取出他们需要的信息。目前，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要手段之一。搜索引擎就是在繁琐复杂的互联网信息中通过特定的检索策略，对信息进行搜索与分类，通过分析用户提交的请求，按照用户的要求和习惯进行组织，从而达到用户快速检索特定信息的目的。目前搜索引擎提供的搜索方式主要有整句、主题词、自由词等等，用以适应不同用户的需求。 二、搜索引擎的产生与发展 蒙特利尔大学的Alan Emtage 实现了最初的搜索引擎，称为Archie 引擎，Archie 引擎可以在特定的网络中进行相关的信息检索。由于其工作原理与现代搜索引擎非常接近，我们通常认为他 开创了现代搜索引擎领域。搜索引擎的发展大致经历过了三代： （1）第一代搜索引擎是1994年Michael Mauldin 将John Leavitt 的“网络爬虫”程序接入到其索引程序中的Lycos 。由于 结构和技术相对不成熟，它的搜索速度比较慢，更新速度也不能满足用户的检索要求。 （2）美国斯坦福大学的David Filo 和美籍华人杨致远合作开发成功了第二代搜索引擎，它创立了一些用户关心的目录，用户可以通过目录进行检索。 （3）Google 的正式推出标志着第三代搜索引擎的诞生。其集成了搜索、分类、多语言支持等功能，同时提供了摘要、排序、快照等功能，另外与强大的硬件系统配合，大大改变了互联网用户检索网络信息的方式。第三代搜索引擎主要结构如图-1所示。 查询接口的作用是用户进行交互，即提取用户的输入，并将检索结果返回。 检索器依据用户的需求，可以方便地索引库中查找相应的文档，按照相关度规则进行重排后返回。 索引器负责对文档建立索引，使文档以便于检索的方式重新组织。 分析器负责对收集器收集的信息进行分析和整理。 信息收集器的主要任务是对互联网上的各种信息进行收集，同时记录信息URL 地址（网络 爬虫完成这项工作）。 图1 搜索引擎结构图 三、搜索引擎的工作原理 搜索引擎不是搜索互联网，它搜索的是预先整理好的索引数据库；同样，搜索引擎也不能理解网页上的内容，它只能匹配网页上的文字。搜索引擎的工作流 程如图-2所示。 图2 搜索引擎的工作流程 搜索引擎的工作流程可主要分为四个步骤：通过网络爬虫（Spider ）从互联网上根据相关算法（深度优先、广度优先）抓取网页，抓取网页后对网页中的信息进行加工，加工后将处理后的信息保存到索引数据库中。当用户在索引数据库中搜索查询相 关的信息资源时，搜索结果通过搜索引擎的处理后，对返回结果进行排序，展现给用户。即： （1）利用网络爬虫从互联网上抓取网页：利网络爬虫，按照某种搜索策略，沿着URL 链接爬到其他网页，重复这些过程，并把所有爬过的网页抓取回来。 （2）建立索引数据库：对爬取到的网页进行分析，提取相关关键信息，得到每一个网页针对页面中文字及链接中每一个关键词的重要性，屏蔽掉不重要的词语后，用信息建立网页索引数据库。 （3）处理用户的查询请求：系统接收到用户要查询的关键字后，调用检索器进行搜索，并将返回的结果进行相关度排序，最后按照优先度降序的方式存储在返回结果集合中。 （4）将查询结果返回给用户：搜索结果以网页的形式将结果集中的返回给用户。方便用户查看。 按照上面的步骤就可以简单的架构一个搜索引擎系统供用户使用。目前有很多开源的搜索引擎产品已经完成了上述相关内容，使用者只需要进行相应的配置就可以使用，大大的简化了搜索引擎的开发。目前，比较流行的开源搜索引擎有Nutch 、Solr 等等。 四、搜索引擎的核心技术 搜索引擎的核心技术包括索引技术和检索技术。 （一）索引技术 顺序查找，即通过线性匹配文本进行查找是一种不使用索引进行检索的例子。它无需对文档中的信息进行预处理。这种检索方式在文本较大时检索速度会变得非常慢，通常情况下不使用这种检索方式。