常用的推荐方法
初中数学几种常用教学方法简介(推荐)
初中数学几种常用教学方法简介（推荐）1、讲授法讲授法是教师通过口头语言向学生传授知识的方法。
讲授法包括讲述法、讲解法、讲读法和讲演法。
教师运用各种教学方法进行教学时，大多都伴之以讲授法。
这是当前我国最经常使用的一种教学方法。
讲授法是教师通过口头语言，辅以演示实验，系统连贯地向学生传授知识的教学方法。
讲授法在物理教学中应用最广泛，既用于传授新知识，也用于巩固旧知识，它通过循序渐进地叙述、描绘、解释、论证、推理来传递信息，阐明概念、规律、定理、公式，引导学生分析和认识问题，促进智力与品德的发展。
讲授法的模式是设疑→释疑→解疑，即提出问题→分析问题→解决问题。
讲授法的具体方法：（1）讲述。
教师生动形象地描绘某些事物的现象，陈述事物产生发展的过程，使学生形成鲜明的表象和概念。
（2）讲解。
对某些较复杂的问题、概念、定律等，进行系统详细的解释和论证，说明事物的内部结构和联系等。
（3）讲演。
教师就教材中的某一专题进行有理有据、首尾连贯的论说，通过分析、论证来归纳概括科学的结论。
讲授法应力求做到：（1）讲授内容要具有科学性、系统性和思想性，要做到主题明确、判断准确、推理合乎逻辑；（2）讲授要突出重点和难点，抓住关键，主次分明地进行论述，做到详略适宜，切忌杂乱松散、平铺直叙、空洞枯燥；（3）讲授过程要思路清晰、层次分明、条理性强；（4）教师的语言要准确、清晰、简练、生动、有趣，通俗易懂具有启发性，要善于用语言调节课堂气氛，课堂既要严肃认真又要生动活泼；（5）讲授要与演示、实验、板书、板画等各种教学手段相配合，以取得最佳讲授效果；（6）讲授要立足于发展学生的智力，注意使学生掌握发现问题、分析处理问题和解决问题的方法。
讲授法是数学教学中最基本、最常用的方法。
当然，讲授与启发并非对立，讲授不一定就是注入式的。
只要教师深入理解教材，抓住重点，突破关键，不要平铺直叙，照本宣科，而是不断地提出问题和解决问题，就能激发学生积极思维。
个性化推荐的方法
个性化推荐的方法
个性化推荐是基于用户个人兴趣和行为，通过算法等技术手段来推荐用户感兴趣的内容或产品。
以下是一些常用的个性化推荐方法：
1. 协同过滤推荐：基于用户历史行为和其他用户行为相似性，寻找相似兴趣的用户，推荐他们喜欢的内容或产品。
2. 基于内容的推荐：利用文本建模技术，分析用户历史行为和内容特征，推荐和用户兴趣相关的内容。
3. 深度学习推荐：利用深度神经网络实现特征的自动提取和表达，从而更精准地预测用户的兴趣和需求。
4. 组合推荐：将多种推荐方法组合使用，综合考虑用户和产品的多个特征，推荐更符合用户需求的内容或产品。
5. 实时推荐：基于实时数据分析和用户行为，动态地对用户进行推荐，提升推荐的实时性和效果。
总之，个性化推荐方法需要根据不同的应用场景和数据特点进行选择和优化，才能更好地实现用户个性化需求的满足。
网站站长推荐120种常用网站推广方法
网站站长推荐120种常用网站推广方法1、博客抢评论。
这个不要说了，大家都知道的。
2、您自己的独门秘籍网站推广法。
为了防止好方法失传，强烈建议您在此跟帖公开出来。
事物只使用才有价值。
价值在使用的过程中才能激发出来。
3 、软文推广法。
写文章，或者引用好文章，里面巧妙地加入自己的网址。
一篇好的软文，发到合适的地方，就可以等着流量来吧。
4 、博客推广法。
好的文章发到好的博客，各大博客人气我们都知道，养博客，以博客养站。
5 、常规媒体推广法。
传统的媒体媒介，报纸、电视、广播等等。
6 、手机网络推广法。
手机网络的普及让很多的网民从电脑转移到了手机上，带来了新的推广平台。
7、网摘推广法。
高质量的内容，提交到网摘，被推荐的内容会带来不菲的流量。
8 、论坛推广法。
高人气的论坛是每个站长都喜欢的，多多的注册几个账号，发一些高质量的内容，再搞几个马甲账号，接下来大家都知道该怎么做了。
9 、第三极推广法。
缀上自己的财富第三极号码。
10、qq 和msn 昵称推广法。
把昵称修改为网址。
11、邮件推广法。
在电子邮件落款里加入网址网站推广法。
在电子邮箱的设置里，设置一下。
以后写信就会自动加上，自己就省事不少。
定期或者不定期的通过电子邮件给会员和网民发送适当的内容。
12、邮件群发推广法。
用专业的邮件群发软件，进行搜索目标客户潜在客户，然后精准发送邮件，当然邮件的内容要必须精准定位，比如 这个网站的，符合每个客户的心理需求，批量操作。
13 、口碑推广法。
做好自己网站的内容，让网民尽可能的资源传播网站内容和品牌。
14 、限制内容网站推广法。
给网站内容分出访问等级，设置访问条件。
给网民一个推广链接，网民只有推荐够一定访客或者注册会员后，才能访问该内容。
非主流色彩爱情网站多用此方法，效果奇佳。
15 、排名投票推广法。
参加其他网站进行的网站排名投票，提高展示率。
16 、聚合链接推广法。
将一些非常好的高质量的内容聚合在一起，提高访问量。
17 、分享资源推广法。
推荐系统的常用算法
推荐系统的常⽤算法参考回答：推荐算法：基于⼈⼝学的推荐、基于内容的推荐、基于⽤户的协同过滤推荐、基于项⽬的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐FM：LR：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加⼊了⼀层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使⽤函数g(z)作为假设函数来预测。
g(z)可以将连续值映射到0 和1。
g(z)为sigmoid function.则sigmoid function 的导数如下：逻辑回归⽤来分类0/1 问题，也就是预测结果属于0 或者1 的⼆值分类问题。
这⾥假设了⼆值满⾜伯努利分布，也就是其也可以写成如下的形式：对于训练数据集，特征数据x={x1, x2, … , xm}和对应的分类标签y={y1, y2, … , ym}，假设m个样本是相互独⽴的，那么，极⼤似然函数为：log似然为：如何使其最⼤呢？与线性回归类似，我们使⽤梯度上升的⽅法（求最⼩使⽤梯度下降），那么。
如果只⽤⼀个训练样例（x，y），采⽤随机梯度上升规则，那么随机梯度上升更新规则为：Embedding：Embedding在数学上表⽰⼀个maping：，也就是⼀个function。
其中该函数满⾜两个性质：1）injective （单射的）：就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯⼀的X对应;2）structure-preserving（结构保存）：⽐如在X所属的空间上，那么映射后在Y所属空间上同理。
那么对于word embedding,就是找到⼀个映射(函数)将单词(word)映射到另外⼀个空间(其中这个映射具有injective和structure-preserving的特点),⽣成在⼀个新的空间上的表达，该表达就是word representation。
●协同过滤的itemCF，userCF区别适⽤场景参考回答：Item CF 和 User CF两个⽅法都能很好的给出推荐，并可以达到不错的效果。
推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比
基于内容推荐方法的优点是：1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。
2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。
3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。
4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。
5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。
缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。
二、协同过滤推荐协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。
它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。
协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。
协同过滤是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。
其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。
协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。
基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些调查表格等。
和基于内容的过滤方法相比，协同过滤具有如下的优点：1）能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。
2）共享其他人的经验，避免了内容分析的不完全和不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。
推荐方法总结
个人体会
• 银行业务的特点 （1）数据项和字段格式相对有限和固定，变化幅度较小，特别适 合进行初步的统计分析与数据可视化； （2）与银行业务有交互的人群多种多样，但可以进行分类； （3）推荐系统的结果对新产生的业务要求较高的敏感性 • 银行业务中的推荐 （1）通过统计分析、数据可视化获取用户的数字特征和行为特征， 深层理解用户和推荐对象的潜在特征； （2）根据用户数字特征和行为特征建立一定的模型或者规则，该 模型同时需要考虑推荐的准确性、实时性、用户体验以及动态适 应性（博弈论）； （3）基于发现的规则和建立的模型为用户进行推荐
推荐方法的分类（续）
• 基于多种方法的推荐
推荐系统中的算法众多，涉及的领域很广，单一的推荐 算法很难适应动态变化的实际应用。而且，每种推荐方法都 存在明显的局限性，如基于用户关系特征的推荐更适合基于 用户和特征评分关系的场景，不能直接处理多媒体对象，且 当所处理的数据为稀疏数据时，算法效果较差。矩阵分解方 法具有较好准确率且对数据集的稀疏程度要求较低，但该方 法仅适用于矩阵模型的数据结构。因此，产生了多种混合推 荐模型，从而克服单一方法的不足。
基于矩阵分解的方法（续）
• 矩阵分解方法的扩展
基于矩阵分解模型的评分预测方法之所以能够受到人们 的重视，一方面该方法在多个推荐算法比赛中得到了充分的 检验，具有较高的评分预测准确率，另一方面该算法还具有 较好的可扩展性。 基于矩阵模型的评分预测方法不仅可以利用矩阵模型中 自身的数据信息还可以对矩阵中的数据进行额外处理和添加 新的其它信息到分解模型中。其中比较著名的改进方法包括 以下几种方法：（1）增加偏差（biases）因素；（2）考虑 时间（time）因素；（3）用户的信任（trust）关系；（4） 用户的社交关系（social relation）
吸引顾客的方法和技巧
吸引顾客的方法和技巧有很多，以下是一些常用的：
1. 品牌营销：建立一个鲜明的品牌形象，让消费者对你的品牌有认同感和好感度。
2. 社交媒体：通过各种社交媒体平台来宣传你的产品和服务，可以吸引更多的目标客户。
3. 优惠和促销：提供优惠和促销活动，例如限时打折、满减等，这些都能够吸引顾客的眼球。
4. 个性化服务：给予顾客个性化的服务，例如定制化服务、售后服务等，会让顾客感到被关注。
5. 营销活动：举办各种营销活动，例如展会、分享会等，这些活动可以加强与客户的联系和互动。
6. 好评推荐：通过客户的好评和推荐来吸引更多的潜在客户。
总之，吸引顾客的方法和技巧需要根据具体的行业和目标客户来选择和制定，同时需要不断地创新和优化，才能持续地吸引和保持客户。
推荐常用绩效评估方法
推荐常用绩效评估方法1 图表打分法GRSM（Graphic Rating Scale Method）GRSM是测评领域中最简单、使用最广泛的一种测评方法。
方法是：在图表中列出一系列测评目，如工作质量、数量、可靠性等指标维度；在评分栏中列出得分类别，从不合格到杰出表现分成几大档次。
由上一级管理者为所属下属确定适合的得分，最后把各分项指标的得分加以汇总，得出总和。
这一测评方法有很多种变形，比如通过对指标项的细化，可以用来测评具体某一职位人员的表现。
指标的维度来源于被测对象所在职位的职位说明书（Job description），从中选取与该职位最为密切相关的关键职能领域（KFA: Key Functional Area）,再进行总结分析出关键绩效指标（KPI: Key Performance Indicator），然后为各指标项标明重要程度，即权重。
2 排序法ARM(Alternation Ranking Method)该方法主要适用于有针对性地在某一指标项维度上对多个被测对象进行评价。
该方法首先列出所有待测人员，主测人员先从中选出相对的最优者和最劣者，然后再在剩下的人员中选出相对最优和最差者，如此循环递进，最后可以得出一个人员序列表，该表反映了所有人员在此指标项上的相对优劣情况。
3 交叉对比法PCM (Paired Comparison Method)此方法也是针对性地在某一指标项维度上进行测评。
但这种方法比ARM的精确度更高。
方法：把所有待测评人员填入一列表分别作为横向表头和竖向表头，再对任何可能的对子进行比较，把对比的结果填入两者在表中的交叉格内。
这种方法也有不同的变形形式：一种是离散值法，即给两者比较相对优秀者记1分，给相对较劣者记0分，然后归纳各人的得分总和，得分‘1’次数较多者为优；另一种方法是连续值法，即对于优秀者记n分（0<n<K, n,K∈N+ ,K 为一评分最大值），而较劣者记1/n分，这样可以增加区分度，并且避免0在数字处理上的麻烦，便于使用数学方法对结果进行处理。
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常用的推荐方法
【导读】
随着互联网特别是社会化网络的快速发展，我们正处于信息过载的时代。
用户面对过量的信息很难找到自己真正感兴趣的内容，而内容提供商也很难把优质的内容准确推送给感兴趣的用户。
推荐系统被认为是解决这些问题的有效方法，它对用户的历史行为进行挖掘，对用户兴趣进行建模，并对用户未来的行为进行预测，从而建立了用户和内容的关系。
本文详细介绍了推荐系统中的常用算法及优缺点对比，以便我们能在不同的情况下，选择合适的推荐技术和方案。
【算法】
推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。
目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。
一、基于内容推荐
基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。
在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。
用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。
基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。
基于内容推荐方法的优点是：
1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。
2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。
3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。
4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。
5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。
缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。
二、协同过滤推荐
协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。
它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。
协同过滤最大优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。
协同过滤是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。
其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。
协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。
基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些
调查表格等。
和基于内容的过滤方法相比，协同过滤具有如下的优点：
1）能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。
2）共享其他人的经验，避免了内容分析的不完全和不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。
3）有推荐新信息的能力。
可以发现内容上完全不相似的信息，用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。
这也是协同过滤和基于内容的过滤一个较大的差别，基于内容的过滤推荐很多都是用户本来就熟悉的内容，而协同过滤可以发现用户潜在的但自己尚未发现的兴趣偏好。
4）能够有效的使用其他相似用户的反馈信息，较少用户的反馈量，加快个性化学习的速度。
虽然协同过滤作为一种典型的推荐技术有其相当的应用，但协同过滤仍有许多的问题需要解决。
最典型的问题有稀疏问题（Sparsity）和可扩展问题（Scalability）。
三、基于关联规则推荐
基于关联规则的推荐（Association Rule-based Recommendation）是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。
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。
管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品。
比如购买牛奶的同时很多人会同时购买面包。
算法的第一步关联规则的发现最为关键且最耗时，是算法的瓶颈，但可以离线进行。
其次，商品名称的同义性问题也是关联规则的一个难点。
四、基于效用推荐
基于效用的推荐（Utility-based Recommendation）是建立在对用户使用项目的效用情况上计算的，其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数，因此，用户资料模型很大程度上是由系统所采用的效用函数决定的。
基于效用推荐的好处是它能把非产品的属性，如提供商的可靠性（Vendor Reliability）和产品的可得性（Product Availability）等考虑到效用计算中。
五、基于知识推荐
基于知识的推荐（Knowledge-based Recommendation）在某种程度是可以看成是一种推理（Inference）技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。
基于知识的方法因它们所用的功能知识不同而有明显区别。
效用知识（Functional Knowledge）是一种关于一个项目如何满足某一特定用户的知识，因此能解释需要和推荐的关系，所以用户资料可以是任何能支持推理的知识结构，它可以是用户已经规范化的查询，也可以是一个更详细的用户需要的表示。
六、组合推荐
由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐（Hybrid Recommendation）经常被采用。
研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。
最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。
尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见得都有效，组合推荐一个最重要原则就是通过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。
在组合方式上，有研究人员提出了七种组合思路：
1）加权（Weight）：加权多种推荐技术结果。
2）变换（Switch）：根据问题背景和实际情况或要求决定变换采用不同的推荐技术。
3）混合（Mixed）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。
4）特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。
5）层叠（Cascade）：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在此推荐结果的基础上进一步作出更精确的推荐。
6）特征扩充（Feature augmentation）：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中。
7）元级别（Meta-level）：用一种推荐方法产生的模型作为另一种推荐方法的输入。