推荐系统实践学习笔记
推荐系统和搜索引擎都是为了帮助用户从大量信息中找到自己感兴趣的信息。区别是搜索引擎由用户主动提供关键词来查找信息，推荐系统则不需要，而通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模，主动给用户推荐他们可能感兴趣的信息。
从物品的角度出发，推荐系统可以更好地发掘物品的长尾。长尾商品往往代表了一小部分用户的个性化需求，发掘这类信息正是推荐系统的长项。
推荐系统广泛存在于各类网站中，作为一个应用为用户提供个性化推荐。它需要依赖用户的行为数据，因此一般都由后台日志系统、推荐算法系统和前台展示页面3部分构成。
应用推荐系统的领域包括：
电子商务 - 亚马逊：基于物品、好友的个性化推荐，相关推荐，20~30%
电影视频 - Netflix：基于物品的推荐，60%；YouTube、Hulu
音乐 - Pandora：专家标记；Last.fm：用户行为
社交网络 - Facebook、Twitter
阅读 - Google Reader
基于位置的服务 - Foursquare
个性化邮件 - Tapestry
广告 - Facebook
主要有3种评测推荐效果的实验方法：
离线实验：划分训练集和测试集，在训练集训练用户兴趣模型，在测试集预测
优点：快速方便
缺点：无法用真实的商业指标来衡量
用户调查：用抽样的方法找部分用户试验效果
优点：指标比较真实
缺点：规模受限，统计意义不够
在线实验：AB测试
优点：指标真实
缺点：测试时间长，设计复杂
实际中，这三种方法在推荐算法上线前都要完成。
评测指标较多，一些重要的如下：
用户满意度：调查问卷，线上的用户行为统计、其他的指标转化得到
预测准确度：可通过离线实验计算
评分预测，通过均方根误差和平均绝对误差计算，前者更为苛刻。设?r ui?为用户?u?对物品?i?的实际评分，?r?ui?为预测评分
RMSE=∑u,i∈T(r ui?r?ui)2|T|????????????????
MAE=∑u,i∈T|r ui?r?ui||T|
TopN推荐，通过准确率或召回率衡量。设?R(u)?为根据训练建立的模型在测试集上的推荐，?T(u)?为测试集上用户的选择
Precision=∑u∈U|R(u)∩T(u)|∑u∈U|R(u)|
Recall=∑u∈U|R(u)∩T(u)|∑u∈U|T(u)|
覆盖率：表示对物品长尾的发掘能力（推荐系统希望消除马太效应）
Coverage=|∪u∈U R(u)||I|
上面的公式无法区分不同的分布，可以用熵或基尼系数来更准确地表述覆盖率
H=?∑i=1n p(i)log p(i)
p(i)?为物品?i?的流行度的比例。
G=1n?1∑j=1n(2j?n?1)p(j)
p(j)?为按流行度由小到大排序的物品列表中的第?j?个物品的流行度的比例。
多样性：推荐需要满足用户的广泛的兴趣，表示推荐列表中物品两两之间的不相似性。设?s(i,j)?表示物品?i和?j?之间的相似度
Diversity(R(u))=1?∑i,j∈R(u),i≠j s(i,j)12|R(u)|(|R(u)|?1)
Diversity=1|U|∑u∈U Diversity(R(u))
新颖性：指给用户推荐他们不知道的物品，可以用平均流行度做粗算，或者更精确地通过做用户调查。
惊喜度：推荐和用户的历史兴趣不相似，却使用户满意的物品。
信任度：只能通过问卷调查来评价，可以通过增加推荐系统的透明度和利用好友信息推荐来提高信任度。
实时性：保持物品的时效性，主要涉及推荐系统实时更新和对新物品的处理。
健壮性：开发健壮性高的算法，清理脏数据，使用代价较高的用户行为设计推荐系统。商业目标：推荐系统对于网站的价值。
作者认为，离线实验的优化目标是在给定覆盖率、多样性、新颖性等限制条件下，最大化预测准确度。
对推荐系统还需要从多维度来评测，如用户维度、物品维度和时间维度，这样可以更全面地了解推荐系统的性能。
用户行为数据一般从日志中获得，可以按反馈的明确性把用户行为分为显性反馈和隐性反馈。
用户行为数据很多满足长尾分布（Zipf定律）
f(x)=αx k
另外，用户活跃度高，倾向于看冷门的物品。
基于用户行为分析的推荐算法一般称为协同过滤算法，包括基于邻域的方法、隐语义模型、基于图的随机游走算法等，应用最广的是基于邻域的方法。
基于邻域的算法可以分为基于用户的协同过滤算法（UserCF）和基于物品的协同过滤算法（ItemCF）。
UserCF算法主要有两步：
找到和目标用户兴趣相似的用户集合
找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品，推荐给目标用户设?N(u)?为用户?u?有过正反馈的物品集合，?N(v)?为用户?v?有过正反馈的物品集合，?u?和?v?的兴趣相似度可以用Jaccard公式或余弦相似度计算
w uv=|N(u)∩N(v)||N(u)∪N(v)|
w uv=|N(u)∩N(v)||N(u)||N(v)|??????????√
以余弦相似度为例：
def calcUserSimilarity1(t):
w = defaultdict(dict) # 相似度矩阵
for u in t:
for v in t:
if u != v:
w[u][v] =len(t[u] & t[v]) / math.sqrt(len(t[u]) *
len(t[v]))
可以利用稀疏矩阵的性质优化上面的算法：
def calcUserSimilarity2(t):
itemUsers = defaultdict(set) # 物品-用户倒排表
n = defaultdict(int) # 用户喜欢的物品数
w = defaultdict(dict) # 相似度矩阵
# 建立倒排表
for u, items in t.iteritems():
for i in items:
itemUsers[i].add(u)
# 计算相似度
for i, users in itemUsers.iteritems():
for u in users:
n[u] +=1
for v in users:
if u != v:
w[u][v] = w[u].get(v, 0) +1
for u in w:
for v in w[u]:
w[u][v] /= math.sqrt(n[u] * n[v])
return w
然后用上面的相似度矩阵来给用户推荐和他兴趣相似的用户喜欢的物品。用户?u?对物品?i?的兴趣程度可以估计为
p(u,i)=∑v∈S(u,K)∩N(i)w uv r vi
S(u,K)?为和用户?u?兴趣最接近的?K?个用户，?N(i)?为对物品?i?有正反馈的用户集合，?w uv?为用户?u?和用户?v的兴趣相似度，?r vi?为用户?v?对物品?i?的兴趣。
def recommend(u, t, w, k):
rank = defaultdict(float) # 推荐结果
su =sorted(w[u].items(), key=itemgetter(1), reverse=True) for v, wuv in su[:k]:
for i, rvi in t[v].iteritems():
if i not in t[u]: # 排除已经有过反馈的物品
rank[i] += wuv * rvi
return rank
通过对不同?K?值下的测量发现：
准确率和召回率并不和?K?成线性关系，通过多次测量可以选择合适的?K?值
K?越大，推荐的结果越热门，流行度增大
K?越大，推荐结果的覆盖率越低
可以调整计算用户兴趣相似度的公式来改进算法。注意到用户对冷门物品采取同样的行为更能说明他们的兴趣相似度，可以改用下式计算兴趣相似度
w uv=∑i∈N(u)∩N(v)1log(1+|N(i)|)|N(u)||N(v)|??????????√
上式用?1log(1+|N(i)|)?（IIF参数）减小了热门物品对用户兴趣相似度的影响。
将?calcUserSimilarity2?第15行改为
w[u][v] = w[u].get(v, 0) +1/ math.log(1+len(users))
UserCF算法用的并不多。它的问题是运算复杂度大，并且难以解释推荐的结果。
ItemCF算法是目前应用最多的算法。它也主要分为两步：
根据用户行为计算物品之间的相似度
根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表
设?N(i)?为喜欢物品?i?的用户数，?N(j)?为喜欢物品?j?的用户数，?i?和?j?的相似度可以计算为
w ij=|N(i)∩N(j)||N(i)||N(j)|?????????√
这里面包含的假设是每个用户的兴趣都局限在某几个方面。
计算物品相似度使用和计算用户兴趣相似度类似的方法：
def calcItemSimilarity(t):
n = defaultdict(int) # 喜欢物品的用户数
w = defaultdict(dict) # 相似度矩阵
for u, items in t.iteritems():
for i in items:
n[i] +=1
for j in items:
if i != j:
w[i][j] = w[i].get(j, 0) +1
for i in w:
for j in w[i]:
w[i][j] /= math.sqrt(n[i] * n[j])
return w
然后计算用户?u?对物品?i?的兴趣程度
p(u,i)=∑j∈S(i,K)∩N(u)w ij r uj
S(i,K)?为和物品?i?最相似的?K?个物品，?N(u)?为用户?u?喜欢的物品集合，?w ij?为物品?i?和物品?j?的相似度，?r uj?为用户?u?对物品?j?的兴趣。它的意思是和用户感兴趣的物品越相似的物品，越应该被推荐。
def recommend(u, t, w, k):
rank = defaultdict(float) # 推荐结果
reason = defaultdict(dict) # 推荐解释
for j, ruj in t[u].iteritems():
sj =sorted(w[j].items(), key=itemgetter(1), reverse=True) for i, wij in sj[:k]:
if i not in t[u]: # 排除已经喜欢的物品
rank[i] += wij *ruj
reason[i][j] = wij * ruj
return rank
ItemCF算法的一个好处是可以给出推荐解释。
对不同?K?值的测量可以看到：
准确率和召回率和?K?也不成线性关系
K?和流行度不完全正相关
K?增大仍会降低覆盖率
活跃用户对物品相似度的贡献要小于不活跃用户，可以用和IIF类似的IUF参数来修正物品相似度的计算公式
w ij=∑u∈N(i)∩N(j)1log(1+|N(u)|)|N(i)||N(j)|?????????√
将?calcItemSimilarity?第9行改为
w[i][j] = w[i].get(j, 0) +1/math.log(1+len(items))
实际计算中，对于过于活跃的用户，一般直接做忽略处理。
对ItemCF的另一个改进是将相似度矩阵归一化，这样可以提高推荐的准确率，以及覆盖率和多样性。
w ij′=wijmaxiwij
UserCF算法的特点是：
用户较少的场合，否则用户相似度矩阵计算代价很大
适合时效性较强，用户个性化兴趣不太明显的领域
用户有新行为，不一定造成推荐结果的立即变化
对新用户不友好，对新物品友好，因为用户相似度矩阵需要离线计算
很难提供令用户信服的推荐解释
对应地，ItemCF算法的特点：
适用于物品数明显小于用户数的场合，否则物品相似度矩阵计算代价很大
适合长尾物品丰富，用户个性化需求强的领域
用户有新行为，一定导致推荐结果的实时变化
对新用户友好，对新物品不友好，因为物品相似度矩阵需要离线计算
用用户历史行为做推荐解释，比较令用户信服
和UserCF算法相比，ItemCF算法的离线实验结果要差一些，不过这是在两者优化前的结果，实际优化后性能是接近的。原始ItemCF算法的覆盖率和新颖度不高的原因可以归结为哈利波特问题，也就是热门物品和其他物品的相似度都很高，这个问题一个办法是惩罚热门物品，同时可能还需要引入物品的内容数据来修正。
隐语义模型（LFM）最近几年非常热门，核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品。简单说就是对物品的兴趣分类，对于用户，首先确定他的兴趣分类，然后从分类中选择他可能喜欢的物品。
这里的对物品分类的问题，可以用隐含语义分析技术较好地解决。它基于用户行为统计做分类，和专家标记相比：
能代表各种用户的看法
能控制分类的粒度
能给一个物品多个分类
带维度属性
可以确定物品在某个分类中的权重
这些都是专家标记不能或者很难做到的。
隐含语义分析技术其他相关的技术：pLSA、LDA、隐含类别模型、隐含主题模型、矩阵分解等
LFM如下计算用户?u?对物品?i?的兴趣
Preference(u,i)=r ui=p Tu q i=∑k=1K p u,k q i,k
参数?p u,k?表示用户?u?的兴趣和第?k?个隐类的关系度，?q i,k?表示物品?i?和第?k?个隐类的关系度。这两个参数需要通过机器学习得到，利用最优化理论，可以通过最小化下式来计算?p?和?q
C=∑u,i∈K(r ui?r?ui)2=∑u,i∈K(r ui?p Tu q i)2+λ∥p u∥2+λ∥q i∥2
λ∥p u∥2+λ∥q i∥2?是用来防止过拟合的正则化项，?λ?可通过实验获得。
利用随机梯度下降法，令?e ui=r ui?p Tu q i?，求导，得到递推关系
p u←p u+α(e ui?q i?λp u)
q i←q i+α(e ui?p u?λq i)
α?为学习速率。
对于隐性反馈数据，LFM的一个问题是如何给每个用户生成负样本。研究表明，较好的方案是：对每个用户，保证正负样本数相近（设比例为?R?）；选取那些热门但用户却没有选择的物品作为负样本（更能明确表明用户对它不感兴趣）。
下面是LFM推荐算法的一个实现：
def selectRandomSample(items, positiveItems):
n =len(items)
mp =len(positiveItems)
mn =0
s = {} # 采样
for i in positiveItems:
s[i] =1# 正样本 rui = 1
for k in range(0, n *3):
i = items[random.randint(0, n -1)]
if i in s:
continue
s[i] =0# 负样本 rui = 0
mn +=1
if mn > mp: # 正负样本比例为1
break
return s
def calcLatentFactorModel(t, k, step, alpha, lamb):
p, q = initModel(t, k) # numpy.matrix
for j in range(0, step):
for u, positiveItems in t.iteritems():
sampleItems = selectRandomSample(items, positiveItems)
for i, rui in sampleItems.iteritems():
eui = rui - p[u] * q[i]
p[u] =sum(alpha * (eui * q[i] - lamb * p[u]))
q[i] =sum(alpha * (eui * p[u] - lamb * q[i]))
alpha *=0.9
return p, q
def recommend(u, p, q):
rank = {} # 推荐结果
for i in q:
rank[i] =sum(p[u] * q[i])
return rank
作者通过实验测量了LFM的主要参数?K?、?α?、?λ?和?R?对推荐效果的影响。实验表明，正负样本比例?R?对性能的影响最大，随着负样本数增加，准确率和召回率明显提高，但达到10倍以后，就比较稳定了；同时覆盖率降低，流行度增加。即?R?控制了发掘长尾的能力。
LFM的效果要优于UserCF和ItemCF算法，但是在数据集非常稀疏时比较差。
设有?M?个用户，?N?个物品，?T?条行为记录，LFM取?K?个隐类，迭代?S?次，离线计算时，时间复杂度：UserCF为?O(N(TN)2)?，ItemCF为?O(M(TM)2)?，LFM 为?O(TKS)?，LFM略高；空间复杂度：UserCF为?O(M2)?，ItemCF为?O(N2)?，LFM为?O(K(M+N))?，?M?和?N?很大时LFM要小很多。
LFM在实际使用中的一个困难是难以实现实时的推荐，它的训练要依赖于所有的用户行为。雅虎提出了一个解决方案，使用用户的历史行为得到的用户兴趣分类和物品内容属性直接生成的物品分类来计算实时的?r ui?，之后再使用?p Tu q i?来得到更准确的预测值。
用户行为数据可以用二分图来表示，令?G(V,E)?表示用户物品二分图，?V=V U∪V I?，对于用户行为数据集中的每个二元组?(u,i)?，图中都有一套对应的边?e(v u,v i)?。
使用二分图，给用户?u?推荐物品的问题可以转化为度量用户顶点?v u?和与它没有边相连的物品顶点在图上的相关性，相关性越高，物品在推荐列表中的权重越高。
相关性高的顶点对一般有：
顶点间的路径数多
顶点间的路径长度都比较短
顶点间的路径不会经过出度比较大的顶点
书中介绍了一种基于随机游走的PersonalRank算法。对用户?u?，从它对应的顶点?v u?开始在二分图上随机游走。在每个顶点，首先按概率?α?决定是继续游走，还是停止而从?v u?重新开始游走，如果继续，就从当前顶点指向的顶点中按均匀分布随机选择一个继续游走。多次游走后，每个物品顶点被访问的概率会收敛到一个值，即推荐列表中物品的权重。
PR(v)=?????????????α∑v′∈in(v)PR(v′)|out(v′)|α∑v′∈
in(v)PR(v′)|out(v′)|+(1?α)v≠v u v=v u
def calcPersonalRank(g, u, step, alpha):
rank = defaultdict(float) # 推荐结果
rank[u] =1.0
for k in range(step):
temp = defaultdict(float)
for i in g:
for j in g[i]:
temp[j] += alpha * rank[i] /len(g[i])
if j == u:
temp[j] +=1-alpha
rank = temp
return rank
PersonalRank算法的问题是时间复杂度很高，可以考虑减少迭代次数或者利用矩阵计算的办法改进。
在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统要面对冷启动问题。有三类：解决增
加新用户的用户冷启动；解决增加新物品的物品冷启动；解决新上线的网站的系统冷启动。
对于这三类问题，可以考虑下面这些办法：
提供非个性化的推荐。比如使用热门排行榜作为推荐结果，在用户数据充足之后再改为
个性化推荐。
利用用户注册信息。可以利用用户注册时填写的年龄、性别、国家、职业等人口统计学
信息，让用户填写兴趣描述，从其他网站导入用户行为数据等。
基于用户注册信息的推荐算法核心是计算每种特征?f?的用户喜欢的物品，或者说对物品?i?的喜好程度?p(f,i)
p(f,i)=|N u(i)∩N u(f)||N u(i)|+α
α?是一个比较大的参数，用来解决数据稀疏时没有统计意义的问题。
选择合适的物品启动用户的兴趣。就是在用户首次访问时，通过让用户反馈一些物品来
收集用户的兴趣，可以按决策树的思路设计多个步骤。对物品的选择一般需要比较热门，具有代表性和区分性，物品集合需要有多样性。
利用物品的内容信息。前面3个方法针对的是新用户，而物品的冷启动则在物品时效性较强的场景中非常重要。和UserCF相比，ItemCF算法的物品冷启动问题比较严重。解决物
品冷启动问题的一个办法是利用内容信息计算物品的内容相似度，给用户推荐内容相似
的物品。
物品的内容可以用向量空间模型表示，对于文本，该模型通过分词、实体检测、关键词排名等步骤将文本表示成一个关键词向量?{(e1,w1),(e2,w2),...}?。
权重?w i?可以用TF-IDF公式计算
w i=TF(e i)?IDF(e i)=N(e i)∑j N(e j)log|D|1+|D e i|
N(e i)?为文本中?e i?出现的次数，?|D|?为语料库的文档总数。
物品的内容相似度可以通过向量的余弦相似度来计算，和前面类似，可以通过关键词-物品倒排表降低时间开销。
尽管内容相似度算法简单，又能解决物品冷启动问题，但一般效果要比协同过滤算法差，因为它没有考虑用户行为的影响。
向量空间模型的一个问题是不能理解含义近似的关键词，因此在内容较少时准确度很差。话题模型通过首先计算文本的话题分布，然后再计算相似度来解决这个问题，如LDA模型。LDA包含文档、话题、词3种元素，每个词属于一个话题，通过迭代收敛得到话题的分布，文档的相似度由话题分布的相似度来度量。分布相似度的计算可以用KL散度（相对熵）：
D KL(P∥Q)=∑i P(i)ln P(i)Q(i)
KL散度越大，分布相似度越低。
很多推荐系统在刚建立时，既没有用户行为数据，又没有足够的物品内容信息，这时的一个常用办法是对物品做专家标记。这个过程也可以加入机器学习和用户反馈的机制。
除了上一篇中的基于用户和基于物品的推荐算法，还有一种通过一些特征联系用户和物品的形式。特征可能是物品的属性、隐语义向量和标签等。标签可以分为作者或专家打的标签和用户打的标签（UGC的标签）。UGC标签是联系用户和物品的一种重要方式，既表明了用户的兴趣，又描述了物品的语义。
UGC标签的应用在Web 2.0网站中很常见，如：Delicious、CiteULike、Last.fm、豆瓣、Hulu等。
因为标签的特点，它很适合用到推荐系统中。
标签和用户、物品类似，它的流行度分布也满足长尾分布。
用户打的标签有各种类型，总体来说，一些是和物品相关的标签，类似于关键词和分类；另一些是和用户相关的标签，比如用户的信息、看法、状态等。
考虑到标签后，用户的标签行为数据可以表示为?(u,i,b)?，表示用户?u?给物品?i?打了个标签?b?。
在设计推荐算法时，可以把标签近似于用户的反馈或物品的关键词来考虑。
对于评测指标，如果实际的标签可以视作为用户的正反馈，那么准确率和召回率中
的?T(u)?表示测试集上用户打过标签的物品集合。物品的相似度可以用它们的标签向量的相似度来度量。
一个简单的想法是通过计算用户的标签向量和物品的标签向量来得到用户对物品的兴趣
p(u,i)=∑b N(u,b)N(i,b)
上面的方法同样有热门标签和热门物品权重很大的问题，采用和IIF、IUF和TF-IDF类似的想法改进
p(u,i)=∑b N(u,b)log(1+N u(b))N(i,b)log(1+N u(i))
N(u,b)?表示用户?u?打过标签?b?的次数，?N(i,b)?表示物品?i?被打过标签?b?的次数，?N u(b)?表示用过标签?b?的用户数，?N u(i)?表示给物品?i?打过标签的用户数。对于新用户或新物品，标签数会很少，为提高推荐的准确率，可能需要对标签集合做扩展。常用的扩展方法有话题模型等，作者介绍了一种基于邻域的方法：标签扩展也就是找到相似的标签，即计算标签的相似度，可以从数据中采用余弦公式计算标签的相似度。
使用标签的一个问题是不是所有标签都反映了用户的兴趣，另外将标签作为推荐解释也需要清理标签。常用的标签清理方法有：
去除词频很高的停止词
去除因词根不同造成的同义词
去除因分隔符造成的同义词
这里也可以加入用户反馈的途径。
也可以利用图模型来做基于标签的个性化推荐。方法和二分图的推荐模型类似，不过这里需要用户、物品和标签三种顶点。同样可以用PersonalRank算法计算所有物品顶点相
对于当前用户顶点在图上的相关性，排序得到推荐列表。
基于标签的推荐的最大好处是可以利用标签做推荐解释。一些网站还使用了标签云表示用户的兴趣分布，标签的尺寸越大，表示用户对这个标签相关的物品越感兴趣。
分析表明：
用户对标签的兴趣能帮助用户理解为什么给他推荐某个物品
物品与标签的相关度能帮助用户判定被推荐物品是否符合他的兴趣
用户对标签的兴趣和物品与标签的相关度对于用户判定有同样的作用
客观事实类标签比主观感受类标签作用更大
标签系统会希望用户能够给物品打上优质的标签，这样有利于标签系统的良性循环。给用户推荐标签的好处是方便用户打标签，同时提高标签质量，减少同义词。
给用户推荐标签的方法可以是：给用户推荐物品?i?的最热门标签；给用户推荐他最常用的标签；或者前两种方法的结合。以最后一种为例：
p ui(b)=αw u,b max b w u,b+(1?α)w i,b max b w i,b
上面的方法同样有类似于冷启动的问题，解决的办法可以考虑用抽取关键词（没有标签）和关键词扩展（有标签但是很少）。
图模型同样可以用于标签推荐。在生成用户-物品-标签图后，可以用PersonalRank算法生成推荐结果。但这里和之前不同，可以重新定义顶点的启动概率为
r v=???α1?α0v=v u v=v i others
时间上下文表现在：用户的兴趣是变化的，物品是有生命周期的，季节效应。时效性强的物品，平均在线天数短。
考虑时间信息后，推荐系统就变为一个时变的系统，可以用?(u,i,t)?表示用户?u?在时刻?t?对物品?i?的行为。
推荐系统的实时性要求：
在每个用户访问推荐系统时，根据用户在此之前的行为实时计算推荐列表。
推荐算法需要平衡考虑用户的近期行为和长期行为，保证对用户兴趣预测的延续性。
推荐系统的时间多样性为推荐结果的变化程度，时间多样性高能够提高用户满意度。
加入时间效应后，最简单的非个性化推荐算法是推荐最近最热门物品。给定时间?T?，物品最近的流行度?n i(T)?定义为
n i(T)=∑(u,i,t),t 根据时间效应， 用户在相隔很短的时间内喜欢的物品具有更高的相似度； 用户近期行为比很久以前的行为更能体现用户现在的兴趣。 由ItemCF算法，考虑到时间效应后（未使用IUF做修正） w ij=∑u∈N(i)∩N(j)f(|t ui?t uj|)|N(i)||N(j)|?????????√ f?为时间衰减函数，用户对物品?i?和?j?产生行为的时间距离越远，则?f(|t ui?t uj|)?越小。取 f(Δ)=11+αΔ 将?calcItemSimilarity?第9行改为 w[i][j] = w[i].get(j, 0) +1/ (1+alpha*abs(items[i] - items[j])) 另外，类似地 p(u,i)=∑j∈S(i,K)∩N(u)11+β|t0?t uj|w ij r uj 其中?t0?为当前时间，?t u j?越靠近?t0?，和物品?j?相似的物品就会更受推荐。 和ItemCF算法的思路类似， 用户兴趣的相似度在间隔较短的时间较高； 给用户推荐和他兴趣相似的用户最近喜欢的物品。 由UserCF算法，考虑时间效应后（未使用IIF做修正） w uv=∑i∈N(u)∩N(v)11+α|t ui?t vi||N(u)||N(v)|??????????√ p(u,i)=∑v∈S(u,K)∩N(i)11+β|t0?t vi|w uv r vi 不同地区的用户兴趣会不同，用户在不同的地方，兴趣也会变化。研究表明，用户具有兴趣本地化和活动本地化的特征。 可以从3种数据形式来分析地点上下文的影响： (用户, 用户位置, 物品, 评分) (用户, 物品, 物品位置, 评分) (用户, 用户位置, 物品, 物品位置, 评分) 对于第一种，可以把用户按地理位置做树状划分，对每一级树节点生成推荐列表，最终对各级推荐结果加权（金字塔模型）。 对于第二种，可以先计算忽略物品位置的?p(u,i)?，然后减去物品位置对用户的代价。 实验表明，考虑了用户位置的算法要优于ItemCF算法。 作者基于他在Hulu使用的架构总结了基于物品的推荐的推荐系统架构。 推荐系统在网站中所处的位置如下图所示。用户行为存储系统将日志系统中的行为日志提取出并存储起来，推荐系统以这些行为日志为输入，把推荐结果提供给UI做展示。 推荐系统 用户行为数据可以分为匿名的如浏览、搜索等，非匿名的评论、购买等。按数据规模和是否需要实时存取，数据会被保存到缓存、数据库或者分布式文件系统中。 以基于特征的推荐系统为例，推荐系统一般要考虑多种特征，可以由多个推荐引擎组成，每个引擎负责一类特征或一种任务，推荐系统只需要将推荐引擎的结果合并、排序。这样做的好处是： 可以方便地增加或删除推荐引擎，以不同的推荐引擎组合来决定推荐结果。 可以实现推荐引擎级别的用户反馈。推荐引擎对应于推荐策略，不同的用户可能喜欢不同的推荐策略，通过分析，可以给不同的用户不同的推荐引擎权重。 下图是推荐引擎的架构，主要包括三部分： 生成用户特征向量的部分 将用户特征向量通过特征-物品矩阵转化为初始推荐列表的部分 对初始推荐列表做过滤、排名的部分。 推荐引擎架构 生成用户特征向量 用户特征可以分成用户注册时填写的人口统计学特征和从用户行为中计算得到的特征。特征向量由特征和它的权重组成。在利用用户行为计算特征向量时，需要考虑： 用户行为的种类。有些行为比其他的行为更重要，一般用户付出代价越大的行为权重应该更高。 用户行为产生的时间。一般地用户近期的行为权重应该更高。 用户行为的次数。对同一物品可能有多次行为，对应的物品的特征权重应该更高。 物品的热门程度。热门物品往往不能代表用户的个性，因此应该加重不热门物品的特征权重。 特征-物品相关推荐 相关推荐使用的特征-物品相关表一般不止一个，不同的算法、不同的用户行为数据会有不同的相关表，系统会根据配置和权重叠加相关表，直接使用叠加后的相关表。 如果需要在一个较小的候选物品集合中给用户推荐物品，可以考虑用候选物品集合先做过滤，避免热门度带来的影响。 过滤 过滤模块会过滤掉： 用户已经产生过行为的物品 候选物品以外的物品 某些质量很差的物品，比如以评分为依据 排名 排名模块一般需要包括很多不同的子模块： 新颖性：目的是给用户尽量推荐他不知道的、长尾中的物品。一般要对热门物品降权，对ItemCF算法，要对?w ij?和?r uj?降权。 多样性：很多时候需要增加多样性来提高覆盖率。可以通过分类，或者让推荐理由（来自特征）尽量不同。 时间多样性：为了保证用户能看到不同的推荐结果。一方面要保证推荐系统的实时性；另外对于没有新行为的用户，也要记录他看到的推荐结果，并给这些物品降权。 用户反馈：这是排名模块最重要的部分，主要通过分析用户之前和推荐结果的交互日志，预测用户会对什么样的推荐结果感兴趣。如果关注点是点击率，可以使用点击模型。 Strand研究人员总结的10条设计推荐系统的经验： 确定你真的需要推荐系统 确定商业目标和用户满意度之间的关系 选择合适的开发人员 忘记冷启动的问题 平衡数据和算法之间的关系 找到相关物品容易，但如何展现给用户则很困难 不要浪费时间计算相似兴趣的用户，可以直接利用社会网络数据 需要不断提升算法的扩展性 选择合适的用户反馈方式 设计合理的评测系统，时刻关注推荐系统各方面的性能 第1章系统登录 系统登录模块主要用于验证用户登录系统时输入的用户名、密码和验证码是否正确，只有合法的用户才可以进入系统，否则将不能进入此系统，系统登录页面如图1.1所示。 图1.1 登录页面 在用户名处输入“mr”，密码为“mrsoft”，并输入正确的验证码，单击“确定”按钮，进入网页首页，如图1.2所示。 图1.2 首页 第2章基本信息 基本信息主要包括：添加公司信息、添加商品信息、公司信息管理、商品信息管理。 2.1 添加公司信息 在功能导航区中单击“添加公司信息”按钮，在操作区会显示添加页面，如图2.1所示。此页面主要用于添加供应商及客户信息。在“所属类型”下拉列表中选择公司的所属类型，单击“添加”按钮，完成添加操作。 图2.1 添加公司信息 2.2 添加商品信息 在功能导航区中单击“添加公司信息”按钮，在操作区中会显示添加页面。添加商品信息页面的运行效果如图2.2所示。此页面的操作方法请参见2.1节的添加公司信息。 说明：供应商下拉列表中的信息是公司的所属类型为供应商的公司信息。 图2.2 添加商品信息 2.3 公司信息管理 在功能导航区中单击“公司信息管理”按钮，在操作区中会显示公司信息的管理页面。如图2.3所示。此页面主要实现修改及删除公司信息等功能。 图2.3 公司信息管理 公司信息管理的操作方法如下： （1）修改。单击“详细信息”按钮，弹出“修改公司信息”页面，如图2.4所示。可直接在编辑框中修改信息，信息修改完成后单击“修改”按钮，完成修改操作。 图2.4 修改公司信息 （2）删除。直接单击“删除”按钮，即可将该公司数据信息进行删除。 2.4 商品信息管理 在功能导航区中单击“商品信息管理”按钮，在操作区中会显示商品信息的管理页面。如图2.4所示。此页面主要实现修改及删除商品信息等功能。操作方法请参见2.3节的公司信息管理。 2021年高考志愿app推荐 蝶变志愿是一款致力于为高三考生服务的高考志愿填报软件，软件包含2800多所院 校信息，1800多个专业信息和900多职业信息以及30个省份的高考招录数据，并提供智 能分析推荐可报考院校的服务，服务范围覆盖全国30个省份。 产品特点 1、数据与各省教育考试院下发的招生书籍一致 蝶变志愿采用各省教育考试院公布的官方数据，可快速查询院校专业代码，学费学制 计划人数选择要求等各项信息。 2、算法精准 智能推荐系统采用大数据和AI技术，针对考生成绩进行精准的院校和专业推荐。每 个学校和专业都有录取概率的显示。 3、界面清新 蝶变志愿软件设计界面一目了然，采用独有插画设计，有自己的品牌特色。 功能介绍 1、查 蝶变志愿包含院校库，专业库，职业库信息查询。使用者可通过院校库查询全国2800多所学校的基本信息和招录信息。专业库内包含本科专业和专科专业共计1800多种，同 时职业库收入了市场上900多种职业的就业情况和从业专业要求。使用者还可以在院校库 的排名内查询校友会Us news和Qs武书连等大学排行榜。 2、推 蝶变志愿根据院校历年的录取分数线，位次以及历年的招生计划等数据。结合考生的 成绩、目标专业和当年的招生计划，利用AI技术为考生推荐录取概率较高的院校和专业。 3、测 蝶变志愿具备霍兰德兴趣测试和mb ti性格测试精准为学生推荐学生性格所适合的专 业和职业。同时蝶变志愿还具备志愿表评估检测系统。可以针对学生自己填报的志愿表进 行检测评分，并给出合理化的修改意见。增加学生的录取概率。 4、学 蝶变志愿开设小蝶讲志愿和填报充电站这两个功能板块。考生可根据自己的兴趣爱好选择各类课程。为自主填报志愿打下夯实的基础。 5、防 蝶变志愿开设防撞车功能，实时监控各院校在本省的报考热度。使用者可通过这一功能有效地规避热度较高的院校或者增加自身竞争力，减少填报风险。 主要功能 含有大学生活版块，以便考生更好地了解心仪的大学 以电台、社区形式为主，可以抚慰心灵 吐槽烦恼 学习交流 功能多样化 学长学姐分享 考后指南 情感经验分享 主要功能 智能推荐高校——从四大维度科学评估分析推荐合理的院校 专业大全——搜索专业，查院校详情 性格测试——测试性格，分析您适合的专业 一分一段/投档线——查看近几年所在省份录取情况 职业推荐——独家职业库，推荐适合您的专业信息 主要功能 推荐适合的专业——深入分析学生兴趣类型、性格类型和能力优势 推荐适合的大学——分析高校历年录取 专业数据解读——海量数据，精准分析 高校教学资源管理平台 解 决 方 案 目录 第1章总体概述 (7) 1.1系统建设背景 (7) 1.2系统建设目标 (7) 1.3系统建设原则 (7) 1.4系统构建方案 (9) 5.2.1业务开发平台 (9) 5.2.2系统日志管理 (12) 5.2.3权限实现机制 (13) 5.2.4报表实现方案 (16) 5.2.5操作性实现方案 (17) 5.2.6运行环境 (18) 5.2.7接口实现方案 (19) 第2章系统规划方案 (21) 2.1系统建设总论 (21) 2.2系统技术架构 (21) 2.3遵循的信息化标准 (23) 第3章软硬件支撑平台 (23) 3.1网络拓扑图 (23) 3.2应用支撑软件 (24) 3.3推荐硬件配置 (24) 第4章系统安全建设方案 (24) 4.1保障物理安全 (25) 4.2保障网络安全 (25) 4.3强化数据安全 (27) 4.4重视数据备份 (28) 4.5系统安全保障 (28) 4.6加强安全制度建设 (31) 4.8系统容灾方案 (33) 第5章教学资源管理平台功能说明 (35) 5.1教学资源管理平台结构图 (35) 5.2系统维护管理 (36) 5.2.1系统日志信息管理 (36) 5.2.2数据维护模块 (36) 5.2.3机构院系管理 (37) 5.2.4外部资源管理 (37) 5.2.5用户管理 (37) 5.2.6角色管理 (38) 5.2.7用户角色切换 (38) 5.2.8访问活动分析 (39) 5.2.9课程教学分析 (41) 5.2.10系统设置 (42) 5.2.11数据维护 (42) 5.2.12新闻通知管理 (42) 5.2.13外部资源管理 (44) 5.2.14调查问卷 (44) 5.2.15个人门户 (45) 5.3课程基础资源管理 (46) 5.3.1课程基础信息设置 (46) 5.3.2课程网站模板管理 (46) 5.3.3课程栏目管理 (47) 5.3.4课程网站首页定制 (47) 5.3.5课程大纲管理 (48) 5.3.6在线Web网页编辑器 (49) 5.3.7文件上传下载 (50) 5.3.8视频资源管理模块 (50) 销售管理系统数据库设计 班级 ______________________ 姓名 ______________________ 学号 ______________________ 成绩 ______________________ 日期 ______________________ 销售管理系统数据库设计说明书 一、数据库系统功能简介（5分）: 商品销售管理数据库是一个用来管理商品销售信息的数据库系统。该数据库可以用来管理企业的商品信息、部门信息、员工信息、供应商信息、客户信息以及采购信息和销售信息，实现信息的自动化管理和利用。 二、需求分析（10分） 销售管理数据库的数据流程图 三、概念结构设计（10分） 销售管理数据库的E-R图 销售管理数据库关系模式： （1）部门（部门编号，部门名称，部门主管，备注） （2）员工（员工编号，姓名，性别，出生年月，聘任日期，工资，部门编号） （3）商品（商品编号，商品名称，单价，库存量，已销售量） （4）客户（客户编号，公司名称，联系人姓名，电话，地址，Email） （5）供应商（供应商编号，供应商名称，联系人姓名，电话，地址，Email）（6）采购订单（采购订单号，商品编号，员工号，供应商编号，订购数量，订购日期） （7）销售订单（销售订单号，商品编号，员工号，客户号，订购数量，订购日期） 五、物理结构设计（5分） 为销售管理数据库设计一个数据文件，一个日志文件，放在D盘的data文件夹下；销售管理数据库里面包含7个表，分别为商品、部门、员工、供应商、客户以及采购订单和销售订单；数据库和数据表的结构定义请看后面创建对象的SQL 语句。 电脑销售信息管理系统概要设计说明 书 电脑销售系统概要设计说明书 一、引言 1.1 此文档的编写目的 该项目的是开发一个联想笔记本电脑销售管理系统 1.2项目背景 对于我们大学生而言，我们每个人都有一台笔记本电脑或者是一台式机吧，一般来说，电脑里面知识丰富多彩，多姿多样，五彩缤纷，陶醉迷人，你只需要动一下你的手指头，里面的场景是多么的迷人和吸引人呀，同时也看到了最近的发生的最新消息，最近的市场行情的变动，最近的网站网页，最近的歌曲等等，我们这些是从何而知道的呢，是从网上吧，不，使我们的电脑，是电脑第一时间给我最新的消息，是它第一时间给我传达的，是它让我学会在网上购物。 因此，电脑的出现，也随着网络的飞速发展如雨后春笋般盛行起来，同样也给我们提供大量的网络资源我与我们学计算机的学生来说基本上每个人都需要电脑，不论是笔记本电脑还是台式机电脑，我们消费者一样能够在家里拥有足不出门的待遇和享受乐趣。 网络大量资源收集，经过电脑的广泛运用，我们作为消费者就能够很快地查阅你想要的资料，你想看的电影和电视，比如留言板、QQ聊天、电子邮箱发送、论坛区、浏览网页，更多的 是为了IT行业和我们学计算机的专业的学生提供了很多的帮助和贡献。 因此，趋于激烈的市场竞争，销售商不断提高业务处理效率、和信息处理速度，及时、正确的掌握市场需求。由于业务量的不断扩展，传统的手工管理方式已无法满足管理者的需求，造成业务管理混乱、财务账目不请，工作效率低下等问题，从而影响企业发展。 项目任务提出者：客户。 项目开发者：电脑销售信息管理系统项目组。 本电脑销售信息管理系统项目主要由两部分形成： 1.各分公司中的前台客户销售程序； 2.总公司中的数据库服务器程序； 1.3 定义 1.SQL SERVER: 系统服务器所使用的数据库管理系统（DBMS）。 2.SQL: 一种用于访问查询数据库的语言 3.SQL: Structured Query Language（结构化查询语言）。 1.4参考资料 以下列出在概要设计过程中所使用到的有关资料： 1.电脑销售系统项目计划任务书 3开发小组 /4 2.电脑销售系统项目开发计划3开发小组 /4 培训管理平台 用户操作手册 版本号< 1.0 > 发布时间< 2011年3月> 编写人<施健> 修订人< > 目录 1引言 (4) 1.1编写目的 (4) 1.2预期的读者和用户数 (4) 1.3本文档阅读方法 (5) 2本系统业务流程介绍 (5) 2.1总体业务流程 (5) 2.2各个主要的分支业务流程 (6) 2.3各个角色在各分支业务流程中的‘职责’交叉表 (6) 3系统使用说明 (7) 3.1培训培训申报和审核流程 (7) 3.1.1第一步：『培训机构』申报培训项目（班期） (8) 3.1.2第二步：『教育行政部门』审核培训项目 (11) 3.1.3第三步：学员自主选择培训班报名（见3.2.1） (12) 3.2学员自主报名、校方审核流程 (12) 3.2.1第一步：『学校』本校教师信息管理 (13) 3.2.2第二步：『学员』查看培训班期、自主选报 (15) 3.2.3第三步：『学校』报名审核 (16) 3.3一轮报名、办班调整和二轮补报流程 (17) 3.3.1第一步：『学员』自主报名（一轮，不设上限） (18) 3.3.2第二步：『培训机构』对饱和报名的班期进行筛选 (19) 3.3.3第三步：『教育行政部门』对报名很少的班期做‘取消办班’ (19) 3.3.4第四步：『学员』进行二轮补报 (20) (21) 3.4培训执行、录成绩、看评价 (22) 3.4.1学员报到登记 (22) 3.4.2第二步：『培训机构』录成绩 (22) 3.4.3第三步：『培训机构』组织学员评价 (23) 3.4.4第四步：『培训机构』查看评价 (24) 3.5其他单体功能及常用使用技巧介绍 (25) 3.5.1学员（教师）如何查看个人报名的最新审核情况？ (25) 3.5.2学员（教师）如何查看个人所有培训记录？ (25) 3.5.3学员（教师）如何对所参加的培训班查看进行评价？ (26) 3.5.4教师发生离职、调动等情况，学校该如何处理？ (26) 3.5.5本系统对上网不便的偏远地区的‘变通’使用方法： (26) 4关于教师基本信息库的一些说明 (26) 4.1信息的来源 (26) 4.2数据完善要求 (27) 4.3统一身份认证及展望 (27) 4.4从开发者角度看使用本系统建议 (27) 《教学资源管理系统》需求分析设计说明书 学院：信息学院研 13级 学号： 1043113266 姓名：杨涛 目录 一. 引言 (3) 1.1教学资源管理系统的发展 (3) 1.2教学资源管理系统功能和特点 (4) 1.3教学资源管理系统设计目的 (5) 1.4教学资源管理系统开发步骤 (4) 二. 需求说明 (4) 2.1需求分析 (6) 2.2可行性分析 (6) 2.2.1 技术可行性 (6) 2.2.2 经济可行性 (5) 2.2.3 操作可行性 (5) 三. 系统构架及开发工具简介 (7) 3.1应用系统架构方式 (7) 3.1.1 B/S架构概述 (7) 3.1.2 系统体系结构 (6) 3.2开发工具简介 (7) 3.2.1 系统开发技术JSP (7) 3.2.2 ORACLE简介 (7) 四. 概要设计 (8) 4.1系统具体功能 (8) 4.1.1 系统的整体功能模块 (8) 4.1.2 系统的不同用户操作权限介绍 (8) 4.1.3 系统整体界面设计 (8) 4.2系统整体结构设计 (8) 4.2.1 一般用户登陆操作流程介绍 (9) 4.2.2 一般用户登陆后台验证流程介绍 (9) 4.3数据库设计 (10) 4.3.1 逻辑设计 (14) 4.3.2 数据字典设计 (14) 一. 引言 1.1 教学资源管理系统的发展 随着Internet的飞速发展，教学资源的数量与日俱增。如何对这些资源进行有效的管理和组织是相当有必要的。但是，简单地实现以二进制形式组织教学资源、以计算机管理代替人工管理教学资源这个功能是不能满足信息化教育教学的要求的。随着教育改革的深入发展，改变传统课程实施过于强调学生在教室接受学习、死记硬背、机械训练的现状，倡导学生主动参与、勇于探究、勤于动手，培养学生搜集和处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力以及合作的能力是当今信息化教学的一个发展方向。即教学的重心开始由“教”转向“学”，使学生完全从教师控制的家教式、被动式学习状态转变为自主学习、双向交流的状态。 目前，美国和英国等发达国家的教育资源管理系统都往网络化方向发展。即在原有功能基础上增加一些实时的教学功能，比如：教师在线解答疑难问题、学生通过观看在线视频、视频点播或者进入虚拟教室来实时地进行学习，这也是我国教学资源管理系统的一个发展趋势。 1.2 教学资源管理系统功能和特点 本系统能实现一般教学资源管理系统应该具有的基本功能。比如：学生用户快速搜索、浏览、下载学校最新公告和其所需教程、课件；教师用户发布课件、上传相关教学辅助材料，对相关课程，教案等进行增加，编辑，删除。教 概述 系统角色分类 易订货是一个公司统一处理与所有客户订单往来业务的分销订货系统。因此系统有“公司”（供货方）和“客户”（订货方）两个不同的操作界面呈现。所以易订货系统的操作角色按性质可分为“公司”管理账号和“客户”订货账号两类。“公司”管理账号可根据贵公司业务需求自行增删不同角色；而“客户”订货账号由公司设置开通，且每个“客户”只能分配一个订货账号用于订货处理.. 开通易订货后，为便于体验，你可同时通过两类角色身份的切换，分别进入“公司操作界面”和“客户操作界面”，以便对易订货有一个全面的功能了解。 下面从“核心功能”、“简要使用步骤”、“系统登录”、“操作界面”、“业务流程设置”、“角色权限”6个方面做一个功能说明，让您快速掌握易订货。 1. 易订货核心功能一览 2. 易订货简要使用步骤 3. 系统登录 易订货系统根据用户名自动区分“公司”（供货方）账号或“客户”（订货方）账号，从而进入不同的操作界面。 4. 操作界面 公司（供货方）操作界面 客户（订货方）操作界面 5. 业务流程设置 易订货能够灵活配置符合你的订货/退货业务处理流程 订货流程说明：客户【提交订单】后，订单状态为“待订单审核”；【订单审核】通过后，订单状态为“待财务审核”；【财务审核】通过后，订单状态为“待出库审核”；【出库审核】通过后，订单状态为【发货确认】；【发货确认】后，订单状态为“待收货确认”；客户进行【收货确认】后，此订货单所有环节完成。（退货流程与此类似） 禁用订单步骤说明：可以选择启用/禁用相应订单步骤，例如禁用【财务审核】步骤，那么【订单审核】通过后，会直接进入【出库审核】步骤 6. 角色与权限 易订货针对“公司”管理账户内置了6个角色，共计27个操作权限。 角色与权限对应表： 在线企业培训系统需求说明书 目录 1 引言 (2) 1.1 编写目的 (2) 1.2 背景 (2) 1.3 参考资料 (2) 2 任务概述 (2) 2.1 目标 (2) 2.2 用户特点 (3) 2.3 假定和约束 (3) 3 总体设计 (3) 3.1 设计规则 (3) 3.1.1 需求规定 (3) 3.1.2 人工处理过程 (4) 3.1.3 尚未解决的问题 (4) 3.2 运行状态 (4) 3.2.1 运行模块组合 (4) 3.2.2 运行时间 (4) 3.3 系统数据结构设计 (5) 3.3.1 逻辑结构设计要点 (5) 3.3.2 数据结构与程序的关系 (5) 3.4 异常处理 (5) 3.4.1 出错信息 (5) 3.4.2 补救措施 (5) 3.4.3 系统维护设计 (6) 4 运行环境规定 (6) 4.1 运行环境 (6) 4.2 硬件环境 (7) 4.2.1 客户端计算机软硬件配置环境 (7) 4.2.2 服务器端计算机软硬件配置环境 (7) 4.2.3 数据库服务器端计算机软硬件配置环境 (7) 4.3 接口设计 (8) 4.3.1 外部接口硬件接口 (8) 4.3.2 软件接口 (8) 4.3.3 内部接口 (8) 1 引言 1.1 编写目的 随着企业的发展，企业员工也越来越多,传统企业培训受到时间、地点的限制,对于用户而言,知识更新速度慢且没有明确的学习目标,对于讲师而言,学员情况较难把握,针对这些问题,我们推出了一套在线培训系统,此系统能够充分利用现有的讲师、课程资源,使学员能够利用空闲时间进行在线培训，使领导能够实时对学员学习信息进行监管，为公司节省大量人力物力。 1.2 背景 1.软件名称：在线企业培训系统 2.开发者：程序员A、程序员B、程序员C 3.项目简介：本系统主要分为前台和后台管理系统 1).前台管理（全面、分类展示所有课程信息、个人信息、论坛信息、测试成绩 等信息、提供新课程和培训公告，方便用户及时了解相关信息、对用户输入的数据，系统进行严格的数据检验和数据采集，尽可能排除人为错误、界面设计美观友好，操作简便） 2).后台管理（用户管理、管理课程、管理测试试卷、查看用户学习情况） 1.3 参考资料 [1] 质量管理体系国家标准理解与实施(2008版) 2 任务概述 2.1 目标 随着企业的不断发展，企业员工越来越多，企业对员工进行培训产生的人力物力耗资也越来越大，所以我们针对此问题推出了一套在线培训系统，使大家能够随时随地进行培训，也使得讲师可以节省很多时间去讲重复的课程，由系统管理员发布需要培训的 “优教通”教学资源管理系统（校级管理员） 操作手册 郑州威科姆科技股份有限公司 2014-1 目录 1范围 (2) 2本地资源目录管理 (2) 2.1新增 (3) 2.2修改 (4) 2.3启用/禁用 (5) 2.4排序 (5) 3本地资源入库及审核 (5) 3.1资源入库 (5) 3.2资源审核 (10) 3.3注意事项 (14) 附：本地资源的整理规范及资源准备 (15) 优教班班通——教学资源管理系统（校级）本地教育资源是提高本地教学质量，促进本地教育资源均衡的重要因素，是当地优质教育教学资源库的重要组成部分。优教班班通平台支持本地资源管理者个性化的校本资源建设，实现本地优质教育资源的共建共享。 1范围 本手册提供详细的制作平台标准及操作方法，适用于学校管理员和教师，内容包括教学资源目录管理、教学资源制作入库。 管理及维护的操作步骤基本为： 第一步,本地资源目录管理：通过目录管理建立新目录，管理已有目录，以便进行目录下的资源管理。 第二步,本地资源管理：依据资源目录及资源规范，进行资源的入库及审核。 下面进行详细描述。 2本地资源目录管理 本地资源目录管理通过“资源管理系统”实现，主要为校本资源提供资源目录的新增、查询、修改、启用/禁用等功能。下面介绍资源目录管理方法。 登录优教班班通管理中心：校级管理员启动IE浏览器（推荐在1026*768分辨率下），在地址栏输入管理中心地址，如https://www.doczj.com/doc/f012700487.html,/sso；打开系统登录选择页面，输入用户名（学校编号+0000）、密码（初始为123456）及验证码。如图所示： 图2.1 登录页面 销售管理系统需求分 析说明书 开发小组成员： 组长： 组员： 目录 1．引言 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2项目名称 (3) 1.3项目背景 (3) 1.4定义 (3) 1.5参考资料 (4) 2．任务概述 (5) 2.1项目总体目标 (5) 2.2 用户群体 (5) 2.3运行环境 (5) 3．功能需求 (6) 5．非功能需求 (9) 5.1数据流程图 (9) 5.2数据字典 (9) 5.3画面清单 (15) 5.4功能结构 (15) 5.4功能结构 (15) 1．引言 1.1编写目的 能够准确地回答“销售系统必须做什么？”的问题，即确定系统必须完成那些工作，对目标系统提出、准确、清晰、具体的要求，准确的描述软件需求，为进一步的总体设计打下基础销售信息管理系统，我们已考虑到该系统是贵公司的一个销售信息管理系统，所以我们必须做到该销售管理系统能够与前台销售服务系统能够很好的结合使用。 1.2项目名称 同方电脑销售信息管理系统 1.3项目背景 本系统名称电脑销售信息管理系统。 贵公司涉及的产品面很广泛，店面也多，而且还有很多的客户和合作厂商，本项目开发一个简单、实用和网络化的产品销售信息管理系统，该系统建成后，能够简化销售信息管理人员的工作量，方便所有相关人员的订单处理、产品出入库、产品查询和产品管理工作，及实产品的产品入库、产品查询、产品出库等功能。 根据贵公司的规模不断扩大，面对大量商品的管理，开发一个管理简单、使用方便的产品销售信息管理系统，结合我们多年从事企业应用系统建设的一些经验和体会编制而成。主要内容包括：销售管理系统的总体结构、技术特点、功能介绍和项目工程实施要求等内容。 此项目的用户为广大购物消费者。 销售系统平台包括：主管管理部分，销售人员管理部分 1.4定义 销售：一种帮助有需要的人们得到他们所需要东西的过程，而从事销售工作的人，则从这个交换的过程中得到适度的报酬。 系统：为实现规定功能以达到某一目标而构成的相互关联的一个集合体或装置(部件)。 “今日头条”是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。“今日头条”第一个版本于2012年8月上线，截止2014年1月，“今日头条”已在为超过8000万忠诚用户服务，每天有近千万的用户在头条上找到让他们了解世界，启发思考，开怀一笑的信息，并活跃地参与互动。我们是一支拥有丰富创业和成熟公司经验的靠谱团队，聚集了来自一流学校和公司的顶尖人才。公司处于高速发展期，在创立一年之内，已成功获得了顶级VC 和华尔街投资银行家的数千万美元的风险投资。 我们崇尚简单，始终关注用户需求，热衷于把从用户界面上的每一个细节体验到后台的海量数据处理都做到极致；我们推崇在轻松，快乐的环境中学习，积累，分享和成长。在这里，我们每天都在创造价值，产生影响。 我们的工作地点是: 北京市海淀区知春路(离地铁站5分钟)。请在简历中注明申请职位名称, 发送至: hr@https://www.doczj.com/doc/f012700487.html, 我们为你提供的： 研发(DATA) ?推荐系统（高级）工程师?数据平台(高级)工程师 ?数据分析(高级)工程师 ?基础架构(高级)工程师 ? 数据抓取和处理（高级）工程师 ? 文本分析与挖掘（高级）工程师 ? 数据分析与挖掘（高级）工程师 ? DevOps (高级)工程师 研发(WEB) ? WEB 工程师 ? 高级WEB 工程师 ? WEB 前端工程师 研发(客户端) ? iOS(高级)开发工程师 ? Android(高级)开发工程师 研发(运维) ? IT 工程师 ? 高级运维工程师 ? 系统工程师 ? 高级/资深系统工程师 产品 ? 移动应用产品经理 ? 高级产品经理（文章推荐引擎基础品质） ? 产品经理（资讯类产品数据分析，需求调研） ? 产品经理（娱乐类产品数据分析，需求调研） ? 产品助理 ? 产品实习生 ? 广告产品经理 ? UI(高级)设计师 产品合作与市场 ? 市场总监 ? PR 经理 ? 渠道合作 ? 活动策划 ? 产品合作 商业化 ? 广告销售代表 ? 广告产品助理 运营 ? 内涵段子产品运营专员 ? 用户运营实习生 ? 用户运营经理 ? 信息审核专员 ? 编辑 财务 ? 财务总监 ? 高级财务经理 法务 ? 法务助理 人力资源 ? 招聘经理/专员 数据平台(高级)工程师 易助ERP系统－界面操作培训教程 为了减少培训时间，通过文档说明方式帮助大家尽快了解和熟悉系统，特做此文档，希望能帮助大学更好的学习系统操作。 大。 教程目录：（可按cart键点击目录即可进入相应教程） 一、进入系统说明 二、共用模块说明 三、销管模块说明 四、采购模块说明 五、库存模块说明 注：本文件所列出的信息在实际操作系统时，在当前的操作界面按F1键即可自动显示出来。 教程内容： 一、进入系统说明 1、系统联机 1.1操作目的：系统联机就如服务器和客户短的一座桥梁，用来联接服务器和客户端。 1.2操作路径：当系统安装好后，系统会自动在桌面上生成此图标，双击此 图标即可进入连机界面。 1.3操作界面/界面说明： 1.3.1双击安装系统时自动在桌面上生成的“易助工作站连线向导”， 或打开在电脑桌面右下角选择“易助-工作站联机向导” 或在易助ERP安装目录下找到StartUpWizard.exe双击(如C:\Program Files\ TPA\ StartUpWizard.exe)， 即可得出联机界面 以上位置一般默认即可，直接按＂下一步＂ 按上述提示进行服务器信息的设定，设好点击＂联机测试＂，如果出 现 测表示设定正确，然后再点击＂下一步＂，否则需检查相关设定直至测试成功为止； 然后设置易助客户端更新位置，一定要改为 ＂\\服务器名\TPA ＂（TPA 为服务器共享出来的共用目录），这样当服务端有文件更新时，客户端可自动更新． 注：填写服务名称或ＩＰ地址（如：192.168.0.1） 注：指ＳＱＬ的sa 密码，如果安装SQL 时没有设定sa 密码则清空即可． 重庆工商大学图书馆资源的利用情况调查问卷 亲爱的同学： 您好！这是一份关于同学们对图书馆资源利用情况的调查问卷，目的是为了了解目前我校学生对图书馆的利用情况。您的回答将为我们的研究提供宝贵的依据，请花费一点宝贵的时间，仔细阅读题目后按您的实际情况如实作答！此次调查所得结果只做团体分析，所填答案无好坏之分，且采用无记名方式。我们向您保证，此调查所得结果保密，请放心填写！感谢您的支持和配合！ 答题方式：请选择一个或者多个您认为适合的答案，在选项前方框中打“√”。 问卷编号：调查时间： 个人信息： 性别：年级： 学院：专业： 问卷部分： ⑴您是否利用过图书馆的资源： □A：使用过□B：从未使用过 ⑵影响您利用图书馆的主要因素是： □A：获取图书不方便□B：没有所需图书□C：自己没时间□D：图书馆环境不好 ?⑴题选“A”回答以下问题，选“B”则结束问卷 ⑶您到图书馆借书的频率： □A：几乎每天□B：每周1—2次□C：每个月1—2次□D：其他 ⑷您到图书馆的主要目的是： □A：借阅书刊□B：阅览□C：自习□D：以上都有□E：其他 ⑸您到图书馆借阅书刊的目的是： □A：学习专业课程需要□B:拓展专业知识面□C：各种考试需要□D：看书娱乐 □E：拓展非专业知识面 ⑹您每学期会到图书馆借阅多少本书刊： □A：1—10本□B：10-20本□C：20-30本□D：30-40本□E：40本以上 ⑺您经常会借阅哪一种书刊：（可多选） □A：教学参考书□B：学习指导书□C：知识拓展类图书□D：娱乐性图书 □E：学术专著□F：考试用书□G：其他 ⑻您认为图书馆订购的书刊和学校的教学、科研以及学生的学习结合是否紧密： □A：紧密□B：比较紧密□C：不太紧密□D：不紧密 ⑼您认为图书馆的书刊的全面程度： □A：全面□B：基本全面□C：不全面□D：完全不够 ⑽您认为阅览室的书刊应在哪些方面更加丰富：（可多选） □A：学术专著□B：教学参考书□C：学习指导书□D：考试用书 □E：知识拓展类图书□F：娱乐性图书□G：其它 ⑾您希望今后图书馆增加哪些网络资源服务？（可多选） □A：电子教学参考书□B：网上免费资源□C：在线参考资料□D：网络教学课件□E：学科知识库□F：图书推荐系统 ⑿您对目前图书馆所藏的图书满意度： □A: 非常满意□B：基本满意□C：不满意□D：从未使用 ⒀您对图书馆还有那些建议和意见？ __________________________________________________________________________________________ 教学资源管理系统 摘要：本系统作为学生、教师、学校三方进行设计，寻求基本实现教师资源上传、在线批改、问答解疑等；学生学习内容进度管理、报告生成以及相应的教学内容管理。初步分配好平台资源分配权限管及资源审核操作。本文主要对于程序的总体设计、详细设计和功能实现主体上进行叙述。 概述：随着国家对于高等教育信息化的大力推广和扶持、无纸化办公学习的进一步发展，教学资源网络化、信息化已成为现在教育发展的一个重要趋势阶段。使用计算机讲每一位学生、教师及教务管理部门进行整合管理，提高学生自主学习能力、发挥学习积极性。提高教学质量促进教育技术与课程整合，为专家及教师提供了相应的高效管理手段。 目录 第一章：设计的可行性------------------------------------------------------------------------- 1.1MIS系统的产生和发展情况-------------------------------------------------------- 1.2 教学资源管理平台产生设计可行性----------------------------------------------- 第二章：系统概述------------------------------------------------------------------------------ 2.1 系统正向流程--------------------------------------------------------------------- 2.2 项目范围------------------------------------------------------------------------------- 第三章：系统总体设计----------------------------------------------------------------------- 3.1 系统结构设计------------------------------------------------------------------------- 3.1.1 各模块功能-------------------------------------------------------------------- 3.2数据库设计---------------------------------------------------------------------------- 第四章：详细设计----------------------------------------------------------------------------- 4.1 教师/学生登录功能----------------------------------------------------------------- 4.2 教师/学生密码管理功能----------------------------------------------------------- 4.3 学生的信息浏览/查询功能-------------------------------------------------------- 4.3.1 选课信息查询---------------------------------------------------------------- 4.3.2 查询开课信息---------------------------------------------------------------- 4.3.3 查询公告信息---------------------------------------------------------------- 4.3.4 查询课程信息---------------------------------------------------------------- 4.3.5 查询教师信息---------------------------------------------------------------- 4.3.6 查询选课名单---------------------------------------------------------------- 4.4 教师的信息浏览/发布/修改/删除功能------------------------------------------ 4.4.1 浏览已发布信息------------------------------------------------------------- 4.4.2 信息发布---------------------------------------------------------------------- 4.4.3 资源信息修改---------------------------------------------------------------- 4.4.4 资源信息删除---------------------------------------------------------------- 4.4.5 查询公告信息--------------------------------------------------------------- 4.5修改教师信息功能------------------------------------------------------------------- 4.6添加教师信息功能------------------------------------------------------------------- 4.7删除教师信息功能------------------------------------------------------------------- 4.8修改学生信息功能------------------------------------------------------------------- 4.9添加学生信息功能------------------------------------------------------------------- 4.10删除学生信息功能------------------------------------------------------------------ 4.11添加公告信息功能------------------------------------------------------------------ 4.12删除公告信息功能------------------------------------------------------------------ 4.13 资源上传源管理-------------------------------------------- 前言 本《操作手册》内容是按该软件主界面上第一横排从左至右的顺序对各个功能加以介绍的，建议初学者先对第一章系统设置作初步了解，从第二章基础资料读起，回头再读第一章。该管理软件的重点与难点是第二章，望读者详读。 第一章系统设置 打开此管理软件，在主界面上的左上方第一栏就是【系统设置】，如下图所示： 点击【系统设置】，在系统设置下方会显示【系统设置】的内容，包括操作员管理、数据初始化、修改我的登录密码、切换用户、选项设置、单据报表设置、导入数据、数据库备份、数据库恢复、压缩和修复数据库、退出程序。下面分别将这些功能作简要介绍： 1.1操作员管理 新建、删除使用本软件的操作员，授权他们可以使用哪些功能。此功能只有系统管理员可以使用。 1.1.1 进入界面 单击【系统设置】，选择其中的【操作员管理】，画面如下： 1.1.2、增加操作员 单击【新建】按钮，画面如下： 输入用户名称、初始密码、选择用户权限，可对用户进行适当描述，按【保存】后就点【退出】，就完成了新操作员的添加，效果如下图。 1.1.3 删除操作员 选择要删除的操作员，单击【删除】按钮。 1.1.4 修改操作员 选择要修改的操作员，单击【修改】按钮，可对操作员作相应修改，修改后需保存。 1.1.5 用户操作权限 选择要修改的操作员，单击【修改】按钮，出现以下画面，点击【用户权限】栏下的编辑框，出现对号后点【保存】，该操作员就有了此权限。 1.2数据初始化 1.2.1进入界面 单击【系统设置】，选择其中的【数据初始化】，画面如下： 1.2.2数据清除 选择要清除的数据，即数据前出现对号，按【确定】后点【退出】，就可清除相应数据。 1.3 修改我的登录密码 1.3.1进入界面 单击【系统设置】，选择其中的【修改我的登录密码】，画面如下： 1.3.2密码修改 输入原密码、现密码，然后对新密码进行验证，按【确定】后关闭此窗口，就可完成密码修改。 1.4 切换用户 1.4.1进入界面 单击【系统设置】，选择其中的【切换用户】，画面如下： 头条不是第一个做新闻推荐的，但是技术上今日头条有几个特别有想象力的点。 推荐冷启动c o l d s t a r t 推荐系统里面的冷启动一直是一个很大的问题。 当新用户加入时，一般需要给用户一个初始兴趣值。 比较常见的做法，比如q u o r a，z h i h u，p i n t e r e s t是让人手选感兴趣的话题；另外一个做法是给一些初始歌曲或者电影让人选喜欢或者不喜欢，然后生成一个初始值。无论哪一个做法，用户的行为数据都不足以产生高质量的推荐。 以p i n t e r e s t为例，因为主要用户是女性，所以初始值大部分推荐的内容都是女装时尚的。我大约认真p i n了两个月，才把推荐内容洗到直男的科技建筑。 而头条将微博账户和兴趣绑定在一起，所以当用微博帐号登录的时候，一开始的初始兴趣分布就和人的微博记录匹配上了。 今日头条则选择了另一种解决方案——通过对用户微博账号的分析建立一个“兴趣图谱”，即根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等来数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。社交关系、社交行为即用户和用户之间的交流状况，可以根据二者间的共同好友数、相互评论熟、@数等来做度量。泛阅读产品“今日头条”是如何基于微博兴趣图谱做个性化推荐的？ 说起来很简单，做起来也并不复杂，其实头条也不是第一个做这个的。 但有意思的一点是头条主打的是泛阅读，所以，推荐即便比较一般，因为推荐的量大，用户还是非常容易在推荐的内容里找到感兴趣的。相应的，很多用类似的思路做精品阅读的，基本都做不下去。 类似的思路让我想起了o r b e u s的p h o t o t i me，人脸识别并不难，但是让用户手机上的照片圈出每一个人脸是什么人却是很大的工作量。p h o t o t i me通过导入用户f a c e b o o k上的照片作为标注结果，然后解决了冷启动。 阅读内容的原始积累 今日头条本身并没有产生新闻的媒体部门，所以将整个互联网的新闻都纳入了自己的信息源。 虽然这一块惹来很多版权纠纷，但是个人觉得并不是所有的网站都排斥被今日头条抓取了内容，因为给很多网站带去了流量。值得商榷的是网页重构，虽说提高了用户体验，但是侵犯了那些媒体公司的利益。 在法律更健全的地方，这样操作就会有风险，以a p p l e自带的股票a p p，或者y a h o o f i n a n c e，所有股票新闻都只是一个链接和标题，要老老实实链到第三方的新闻出处。 系统初审，如果系统检测出问题后，人工终审；系统监测没有问题的话直接通过。顺便给你 易飞服饰/鞋业/精品分销 管理系统培训手册 总公司全体管理子系统培训手册课程大纲： １．前言 ２．总公司全体管理之系统架构 ３．基本信息创建及信息字段说明 ４．测验及问卷 壹、前言....................................................... 一、教育训练课程之目的............................... 二、系统功能及效益 ................................... 三、系统目的.......................................... 四、系统实施的上线准备工作........................... 贰、总公司全体管理之系统架构................................... 一、系统主流程：...................................... 二、系统功能图........................................ 三、总公司全体管理系统与其它系统的关联.............. 叁．系统中各项作业及信息字段说明............................... 一、系统总览.......................................... 二、库存状况明细作业................................. 三、库存状况明细(尺寸横排)作业 ...................... 四、进销存统计表作业................................. 五、各门市加盟进销存汇总表作业 ...................... 六、各门市加盟销货汇总表作业......................... 七、全年销售分析作业................................. 八、全年销售分析(有图表)作业......................... 九、货号毛利贡献汇总表作业........................... 肆、测验及问题................................................. 壹、前言 一、教育训练课程之目的 １．了解系统之效益及功能 ２．了解信息搜集及整理重点 ３．熟悉系统之操作方式 二、系统功能及效益 (一)系统功能 １．创建各项基础信息 ２．简化各系统的信息输入 (二)系统效益 １．提高使用者信息输入的效率 ２．降低信息输入错误 ３．易于信息查询《销售管理系统使用说明》
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