產品的演算法是什麼

㈠ 產品開票怎麼演算法

買進8個稅點，那麼買進38400的進項是430.08（38400*0.14*0.08）
那麼貨款8448元-稅點430.08元=8017.92元再減去-5376元→沒有進項的成本=2641.92元。

兩種方法計算，殊路同歸，結果一樣。問題在於你的進項沒算對。

㈡ 產品成本怎麼算

產品成本演算法：通過設置「生產成本」明細賬戶核算，按生產的產品所需進行計算。

直接材料、直接工資、動力（電費）、燃料（煤、柴油）、機物料消耗、低值易耗品等等。按實際使用記賬，月底合計就是當月生產成本。有的企業還有直接成本外的記「製造費用」。

生產成本主要包括：

1、直接材料。本月生產線領用的原材料金額全部計入該科目

2、直接人工。本月給直接產線工人發放的工資、福利、五險一金等薪酬支出全部計入該科目

3、製造費用。與生產有關的所有費用，無法直接歸集到哪種產品上的，都先計入製造費用，月末將所有製造費用結轉到「生產成本——製造費用」科目。

(2)產品的演算法是什麼擴展閱讀

根據不同的企業，其生產過程有不同的特點，其成本管理的要求，對成本計算的具體方法帶來了的影響。也就是說，只有根據企業生產的特點和成本管理的不同要求，選擇不同的成本計算方法，才能正確地計算產品成本。

為了反映費用的發生及按用途分類的情況，需要作一筆會計分錄，即：

借：有關成本費用賬戶

貸：有關資產負債賬戶

㈢ 產品產值的產品產值內容及計算方法

工業總產值包括本期生產成品價值、對外加工費收入，在製品半成品期末期初差額價值三部分。
1、本期生產成品價值：是指企業本期生產，並在報告期內不再進行加工，經檢驗、包裝入庫的全部工業成品（半成品）價值合計，包括企業生產的自製設備及提供給本企業在建工程、其他非工業部門和生活福利部門等單位使用的成品價值。本期生產成品價值按自備原材料生產的產品的數量乘以本期不含增值稅（銷項稅額）的產品實際銷售平均單價計算；會計核算中按成本價格轉帳的自製設備和自產自用的成品，按成本價格計算生產成品價值。生產成品價值中不包括用定貨者來料加工的成品（半成品）價值。
2、對外加工費收入：是指企業在報告期內完成的對外承接的工業品加工（包括用定貨者來料加工產品）的加工費收入和對外工業修理作業所取得的加工費收入。對外加工費收入按不含增值稅（銷項稅額）的價格計算，可根據會計「產品銷售收入」科目的有關資料取得。
對於本企業對內非工業部門提供的加工修理、設備安裝的勞務收入，如果企業會計核算基礎比較好，能取得這部分資料，而且這部分價值所佔比重較大，應包括在對外加工費收入中。
3、自製半成品在製品期末期初差額價值：是指企業報告期自製半成品、在製品期末減期初的差額價值，本指標一般可從會計核算資料中取得。如果會計產品成本核算中不計算半成品、在製品的成本，則總產值中也不包括這部分價值，反之則包括。
是以貨幣形式表現的工業企業在報告期內生產的工業產品和提供工業性勞務活動的總價值量。

㈣ 產品經理需要了解的幾種常見演算法

在產品演算法化的時代，不了解演算法，恐怕難以做好一款產品的設計。無論是信息流的推送還是搜索結果的展示，演算法深刻塑造了用戶體驗。因此，了解演算法，是作為PM的一項基礎功課。本文總結了常見的一些演算法知識，很多來自我對網路大神們的分享進行的梳理，大家一起補補課。由於文章內容較長，因此會分很多天更新完，下面進入正題。

一、熱度演算法。

假如現在我們要給一款新聞應用設計內容的分發機制，請問怎樣分發新聞內容更為合理呢？在考慮演算法時，我們首先想到有幾個約束條件：

①不同新聞的重要性並不相同。

②用戶參與的各種行為會助推或拉低新聞熱度。

③新聞有時效性，熱度隨時間衰減。

④不同的人，新聞喜好是不同的。

前3個問題，我們首先解決。

1.1初始熱度分S0

問題1的解決方案很簡單，給不同類型的新聞賦予不同的初始值S0。比如，娛樂類新聞往往比文化類的新聞的熱度更高，大家更愛看，因此初始值更大一點。

上圖中，0.6、0.8、1.2、1.5就是不同類別新聞的初始權重。

上述初始值的設定還有一條補充，就是當天的重大頭條新聞，我們希望入庫時熱度就很高。比如馬保國老師打拳居然贏了迪迦奧特曼。為了讓新聞媒體剛發出來就有很高的熱度。我們需要提前准備一個 熱詞庫 ，每天抓取各類頭部門戶網站或社交網站上的新聞熱詞。一旦平台上有用戶發布的新聞命中了當天的熱詞，如：「馬保國」、「奧特曼」、「迪迦」，我們就給這個用戶的內容賦予較高的初始熱度。

1.2用戶交互熱度分S(Users)

問題2的解決方案，是把表徵用戶喜好的各種行為拎出來。比如瀏覽、評論、點贊、喜歡、收藏、分享、轉發、點踩、舉報、截圖等等。行為越多，顆粒越細。

比如我們只取幾個指標：瀏覽（1分）、點贊（3分）、評論（5分）、分享（10分）

一個用戶如果在某條新聞上都命中了上述行為，那麼這條新聞可以獲得的該用戶S(Users)為：18分。

但是，這種計算方法還有一個問題要解決，那就是用戶規模的問題。剛發出去的新聞，肯定看得人少，我們希望可以強化用戶行為分，讓用戶的一個點贊和評價可以很強地助推該條新聞熱度。但是隨著閱讀的人越來越多，我們希望可以弱化用戶行為分。因此，需要針對用戶規模，強化或者弱化用戶的行為權重。用什麼數學工具去解決這一問題？留給你思考。

1.3時間衰減熱度分

問題3的解決方案需要用到一個工具。我們希望新聞的熱度是隨著時間而遞減的，這樣大家隨時看到的都是新聞而不是舊聞了。如何來度量這種隨時間遞減的熱度呢？

想像一下，房間里放了一杯熱咖啡，這杯咖啡會隨著溫度慢慢衰減，直到與房間室溫持平。新聞的熱度就像房間里的熱咖啡，隨著時間而慢慢降溫。因此，這里的工具就是牛頓冷卻定律。

牛頓冷卻定律 是由英國物理學家艾薩克·牛頓爵士（1642-1727）所提出的一個經驗性的關系。是指物體所損失的熱的速率與物體和其周圍環境間的溫度差是成比例的。當物體表面與周圍存在溫度差時，單位時間從單位面積散失的熱量與溫度差成正比，比例系數稱為熱傳遞系數。

數學公式為：

公式變換之後，變成下面更容易理解的公式：

其中，T0：初始溫度、T(t)：物體當前的溫度、to：初始時刻、t：某個時刻、H：周圍的溫度、α： 冷卻系數。

將公式里的溫度T換成熱度，就可以用來衡量新聞的熱度衰減了。這裡面最核心的是冷卻系數α，α在控制不同類型內容的衰減程度。有些內容的更替速度快，我們設置的冷卻系數可以大一些，有些更替速度慢，我們可以控製得小一些。

具體計算冷卻系數，可以這樣操作。假設我們認為初始熱度分為100，24小時後，熱度分為1，那麼就有：1=100*e^(-24α)，得到α=0.192。從這里可以看到，當我們希望一條內容，用時多久，可以冷卻到何種程度時，即可確定α值。需要注意的是，此處計算我們設定的t-to的差值，是按小時為單位來計算的，而不是按照分鍾或者秒。

找到了衡量新聞熱度衰減的辦法，如何用在整體的新聞熱度分呢？

開頭部分用了這個公式來大概描述我們希望達成的效果： 新聞熱度分 = 初始熱度分 + 用戶交互產生的熱度分 – 隨時間衰減的熱度分， Score = S0 + S(Users) – S(Time)。

看了上面的牛頓冷卻定律後，該公式可以演化為Score =（S0 + S(Users)）/(e^α*(t-t0))

如果只是解決了前3個問題，即：初始熱度分、用戶行為助推熱度分、熱度分衰減，那麼大家看到的新聞都是一樣的，以前的網易新聞、騰訊新聞不就是這樣么？現在我們想給不同的人推薦不同的新聞，怎麼辦？這便是今日頭條解決的問題了。需要用到個性化推薦了。

個性化推薦一般有兩種方法，方法1是根據內容相識度推薦。比如你喜歡看科比的新聞，那麼我推薦歐文的似乎也不錯。方法2是根據用戶品味相識度推薦。比如你喜歡科比，另一個人也喜歡科比，那麼我可以推薦另一個喜歡的新聞給到你。下來來說一說如何採取這兩種辦法來推薦。

二、基於內容推薦

按照方法1，我們是需要計算出兩篇新聞的相似度。那麼兩篇新聞的關系要怎麼計算呢？

首先呢，第一步我們需要對新聞進行分詞。比如這樣一個句子：科比是世界上最優秀的籃球運動員，詹姆斯也是。這句話我們分詞後便得到了如下片語：科比、世界、優秀、籃球運動員、詹姆斯、是、也、上。

從這個片語可以看出，「是」、「也」、「上」這類詞並沒有太多含義，需要去掉，留下的詞才有意義。因此，我們分詞的時候，需要用到兩個詞庫，正常詞庫和停用詞庫。停用詞庫的內容就是上述去掉的那類詞，而正常詞庫就是我們拆解內容的標准。一篇新聞就是按照正常詞庫拆成一個個單獨的詞&片語的。

那麼這里有個問題，就是分詞到底是怎麼分的。一般分詞的方法有很多種，正向匹配拆分，逆向匹配拆分，最少切分。

正向匹配法是從左向右掃描尋找詞的最大匹配。一般會先規定一個詞的最大長度，每次掃描的時候尋找當前開始的這個長度的詞來和字典中的詞匹配，如果沒有找到，就縮短長度繼續尋找，直到找到或者成為單字。

舉個例子。我們擬分詞的長句為：科比見過凌晨四點的天空。

我們詞典是這樣的：{科比、見過、凌晨四點、天空}

那麼正向匹配法是怎麼運行的呢？

首先我們設定最大詞長為4。我們從左到右，先試試4個字元"科比見過"，來跟我們詞典匹配，發現沒有匹配到的。那就縮短字元，試一試「科比見」，發現還是沒有。繼續縮短字元，試一試「科比」，片語中出現了！

好了，我們分出了第一個詞，把這個詞從原句中踢掉，那麼原句現在變為：見過凌晨四點的天空。

繼續按照原方法分詞。先試試最左側的4個字元「見過凌晨」，來跟詞典匹配，找不到匹配的詞。繼續縮短字元「見過凌」，來跟詞典匹配，還是匹配不到，那麼繼續縮短。

依次按照上述方法，這樣長句就會被分成一個個片語了。這就是正向匹配法。

逆向匹配法是從右至左，分詞規則跟正向匹配法差不多，就不贅敘了。

最少切分法是依據最少切分原則，從幾種分詞演算法切分結果中取切分詞數最少一種的。比如，從正向最大匹配和逆向最大匹配兩者中選擇詞數較少的方案，當詞數相同時，採取某種策略，選擇其中一個。

㈤ 代表產品法換算回以具體產品表示的能力怎麼算

代表產品法換算回以具體產品表示的能力演算法如下。
1、計算以代表產品表示的設備組生產能力M（代表產品）。t為代表產品的台時定額。
2、將各種產品計劃產量換算成以代表產品表示的總產量Q。
3、計算具體產品的生產能力即可。

㈥ 請問商品產值是什麼意思怎麼計算謝謝！

(2）工業商品產值。工業商品產值是工業企業在一定時期內生產的預定發售到企業外的工業產品的總價值，是企業可以獲得到的貨幣收入。利用商品產值和企業的銷售實際收入比較，可以體現出企業生產與市場需求的吻合程度。顯然兩者差距越少，說明生產越符合市場需求。商品產值包括：企業利用自備材料生產成品價值；利用訂貨者的來料生產成品的加工價值；完成承接的外單位的工業性作業的價值等。銷售總額十分重要，企業應高度重視。

㈦ 推薦系統產品和演算法概述丨產品雜談系列

本文主要是對最近所學的推薦系統的總結，將會簡單概述非個性化範式、群組個性化範式、完全個性化範式、標的物關聯標的物範式、笛卡爾積範式等5種常用的推薦範式的設計思路。

許多產品的推薦演算法都依賴於三類數據：標的物相關的描述信息（如推薦鞋子，則包括鞋子的版型、適用對象、材質等信息、用戶畫像數據（指的是用戶相關數據，如性別、年齡、收入等）、用戶行為數據（例如用戶在淘寶上的瀏覽、收藏、購買等）。這三類數據是推薦模型的主要組成部分，除此之外一些人工標注的數據（例如為商品人工打上標簽）、第三方數據也能夠用於補充上述的三類數據。

服務端在有以上數據的基礎上，就可以從三個維度進行推薦：

根據個性化推薦的顆粒度，我們可以將基於用戶維度的推薦分為非個性化推薦、群組個性化推薦及完全個性化推薦三種類型。

非個性化推薦指的是每個用戶看到的推薦內容都是一樣的 在互聯網產品中，我們最常見的非個性化推薦的例子是各種排行榜，如下圖是酷狗音樂的排行榜推薦，通過各個維度計算各類榜單，不管是誰看到這個榜單，上面的排序和內容都是一致的。

群組個性化推薦指的是將具有相同特徵的用戶聚合成一組，同一組用戶在某些方面具備相似性，系統將為這一組用戶推薦一樣的內容 。這種推薦方式是很多產品進行用戶精細化運營時會採用的方式，通過用戶畫像系統圈定一批批用戶，並對這批用戶做統一的運營。例如音樂軟體的推薦播放，若以搖滾樂為基準將一批用戶聚合成組，則為這些用戶提供的每日推薦歌單是相同的內容和順序，但與另一組愛聽民謠的用戶相比，兩組用戶看到的每日推薦內容將是不同的。

完全個性化指的是為每個用戶推薦的內容都不一樣，是根據每一位用戶的行為及興趣來為用戶做推薦，是當今互聯網產品中最常用的一種推薦方式 。大多數情況下我們所說的推薦就是指這種形式的推薦，例如淘寶首頁的「猜你喜歡」就是一個完全個性化的推薦，千人千面，每個人看到的推薦尚品都不一樣。

完全個性化可以只基於用戶行為進行推薦，在構建推薦演算法時只考慮到用戶個人的特徵和行為 ，不需要考慮其他用戶，這也是最常見的內容推薦方式。除此之外， 還可以基於群組行為進行完全個性化推薦，除了利用用戶自身的行為外，還依賴於其他用戶的行為構建推薦演算法模型 。例如，用戶屬性和行為相似的一群用戶，其中90%的用戶買了A商品後也買了B商品，則當剩下的10%用戶單獨購買B商品時，我們可以為該用戶推薦商品A。

基於群組行為進行的完全個性化推薦可以認為是全體用戶的協同進化，常見的協同過濾、基於模型的推薦等都屬於這類推薦形式。

基於標的物的推薦指的是用戶在訪問標的物詳情頁或者退出標的物詳情頁時，可以根據標的物的描述信息為用戶推薦一批相似的或者相關的標的物，對應的是最開始提到的「標的物關聯標的物範式」 。如下圖酷狗的相似歌曲推薦，

除了音樂產品外，視頻網站、電商、短視頻等APP都大量使用基於標的物維度的推薦。如下圖便是YouTube基於標的物關聯標的物的推薦。在YouTube上我觀看一個周傑倫的音樂視頻時，YouTube在該頁面下方為我推薦更多與周傑倫有關的視頻。

基於用戶和標的物交叉維度的推薦指的是將用戶維度和標的物維度結合起來，不同用戶訪問同一標的物的詳情頁時看到的推薦內容也不一樣，對應的是開頭提到的笛卡爾積推薦範式。 拿酷狗音樂對相似歌曲的推薦來舉例，如果該推薦採用的是用戶和標的物交叉維度的推薦的話，不同用戶看到的「沒有理想的人不傷心」這首歌曲，下面的相似歌曲是不一樣的。拿淘寶舉例的話，一樣是搜索「褲子」這一關鍵詞，不同的人搜索得到的搜索結果和排序是不同的，可能用戶A搜索出來優先展示的是牛仔褲，而用戶B優先展示的是休閑褲，淘寶將結合搜索關鍵詞與用戶個人的歷史行為特徵展示對應的搜索結果和排序。

對於基於笛卡爾積推薦範式設計的推薦系統來說，由於每個用戶在每個標的物上的推薦列表都不一樣，我們是沒辦法是先將所有組合計算出來並儲存（組合過多，數量是非常巨大的），因此對於系統來說，能否在用戶請求的過程中快速地為用戶計算個性化推薦的標的物列表將會是一個比較大的挑戰，對於整個推薦系統的架構也有更高的要求，因此在實際應用中，該種推薦方式用的比較少。

非個性化範式指的是為所有用戶推薦一樣的標的物列表，常見的各種榜單就是基於此類推薦規則，如電商APP中的新品榜、暢銷榜等。排行榜就是基於某個規則來對標的物進行排序，將排序後的部分標的物推薦給用戶。例如新品榜是按照商品上架的時間順序來倒序排列，並將排序在前列的產品推薦給用戶。而暢銷榜則是按照商品銷量順序降序排列，為用戶推薦銷量靠前的商品。

根據具體的產品和業務場景，即使同樣是非個性化範式推薦，在具體實施時也可能會比較復雜。例如在電商APP中暢銷榜的推薦可能還會將地域、時間、價格等多個維度納入考慮范圍內，基於每個維度及其權重進行最終的排序推薦。

大部分情況下，非個性化範式推薦可以基於簡單的計數統計來生成推薦，不會用到比較復雜的機器學習演算法，是一種實施門檻較低的推薦方式。基於此，非個性化範式推薦演算法可以作為產品冷啟動或者默認的推薦演算法。

完全個性化範式是目前的互聯網產品中最常用的推薦模式，可用的推薦方法非常多。下面對常用的演算法進行簡單梳理。

該推薦演算法只需要考慮到用戶自己的歷史行為而不需要考慮其他用戶的行為，其核心思想是：標的物是有描述屬性的，用戶對標的物的操作行為為用戶打上了相關屬性的烙印，這些屬性就是用戶的興趣標簽，那麼我們就可以基於用戶的興趣來為用戶生成推薦列表。還是拿音樂推薦來舉例子，如果用戶過去聽了搖滾和民謠兩種類型的音樂，那麼搖滾和民謠就是這個用戶聽歌時的偏好標簽，此時我們就可以為該用戶推薦更多的搖滾類、民謠類歌曲。

基於內容的個性化推薦在實操中有以下兩類方式。

第一種是基於用戶特徵標識的推薦。
標的物是有很多文本特徵的，例如標簽、描述信息等，我們可以將這些文本信息基於某種演算法轉化為特徵向量。有了標的物的特徵向量後，我們可以將用戶所有操作過的標的物的特徵向量基於時間加權平均作為用戶的特徵向量，並根據用戶特徵向量與標的物特徵向量的乘積來計算用戶與標的物的相似度，從而計算出該用戶的標的物推薦列表。

第二種是基於倒排索引查詢的推薦。
如果我們基於標的物的文本特徵（如標簽）來表示標的物屬性，那麼基於用戶對該標的物的歷史行為，我們可以構建用戶畫像，該畫像即是用戶對於各個標簽的偏好，並且對各個標簽都有相應的偏好權重。

在構建完用戶畫像後，我們可以基於標簽與標的物的倒排索引查詢表，以標簽為關鍵詞，為用戶進行個性化推薦。

舉個粗暴的例子，有歌曲A、B、C分別對應搖滾、民謠、古風三個音樂標簽，我聽了歌曲A、B，則在我身上打了搖滾和民謠的標簽，又基於我聽這兩個歌曲的頻率，計算了我對「搖滾」和「民謠」的偏好權重。
在倒排索引查詢表中，搖滾和民謠又會分別對應一部分歌曲，所以，可以根據我對搖滾和民謠的偏好權重從查詢表中篩選一部分歌曲並推薦給我。

基於倒排索引查詢的推薦方式是非常自然直觀的，只要用戶有一次行為，我們就可以據此為用戶進行推薦。但反過來，基於用戶興趣給用戶推薦內容，容易局限推薦范圍，難以為用戶推薦新穎的內容。

基於協同過濾的推薦演算法，核心思想是很樸素的」物以類聚、人以群分「的思想。所謂物以類聚，就是計算出每個標的物最相似的標的物列表，我們就可以為用戶推薦用戶喜歡的標的物相似的標的物，這就是基於物品的協同過濾。所謂人以群分，就是我們可以將與該用戶相似的用戶喜歡過的標的物(而該用戶未曾操作過)的標的物推薦給該用戶，這就是基於用戶的協同過濾。

常見的互聯網產品中，很多會採用基於標的物的協同過濾，因為相比之下用戶的變動概率更大，增長速度可能較快，這種情況下，基於標的物的協同過濾演算法將會更加的穩定。

協同過濾演算法思路非常簡單直觀，也易於實現，在當今的互聯網產品中應用廣泛。但協同過濾演算法也有一些難以避免的問題，例如產品的冷啟動階段，在沒有用戶數據的情況下，沒辦法很好的利用協同過濾為用戶推薦內容。例如新商品上架時也會遇到類似的問題，沒有收集到任何一個用戶對其的瀏覽、點擊或者購買行為，也就無從基於人以群分的概念進行商品推薦。

基於模型的推薦演算法種類非常多，我了解到的比較常見的有遷移學習演算法、強化學習演算法、矩陣分解演算法等，且隨著近幾年深度學習在圖像識別、語音識別等領域的進展，很多研究者和實踐者也將其融入到推薦模型的設計當中，取得了非常好的效果。例如阿里、京東等電商平台，都是其中的佼佼者。

由於該演算法涉及到比較多的技術知識，在下也處於初步學習階段，就不班門弄斧做過多介紹了，有興趣的朋友可以自行進行學習。

群組個性化推薦的第一步是將用戶分組，因此，採用什麼樣的分組原則就顯得尤為重要。常見的分組方式有兩種。

先基於用戶的人口統計學數據（如年齡、性別等）或者用戶行為數據（例如對各種不同類型音樂的播放頻率）構建用戶畫像。用戶畫像一般用於做精準的運營，通過顯示特徵將一批人圈起來形成同一組，對這批人做針對性的運營。因為前頭已經提到此演算法，這里不再重復介紹。

聚類是非常直觀的一種分組思路，將行為偏好相似的用戶聚在一起成為一個組，他們有相似的興趣。常用的聚類策略有如下兩類。

標的物關聯標的物就是為每個標的物推薦一組標的物。該推薦演算法的核心是怎麼從一個標的物關聯到其他的標的物。這種關聯關系可以是相似的（例如嘉士伯啤酒和喜力啤酒），也可以是基於其他維度的關聯（例如互補品，羽毛球拍和羽毛球）。常用的推薦策略是相似推薦。下面給出3種常用的生成關聯推薦的策略。

這類推薦方式一般是利用已知的數據和標的物信息來描述一個標的物，通過演算法的方式將其向量化，從而根據不同標的物向量之間的相似度來急速標的物之間的相似度，從而實現相識標的物的推薦。

在一個成熟的產品中，我們可以採集到的非常多的用戶行為，例如在電商平台中，我們可以手機用戶搜索、瀏覽、收藏、點贊等行為，這些行為就代表了用戶對某個標的物的某種偏好，因此，我們可以根據用戶的這些行為來進行關聯推薦。

例如，可以將用戶的行為矩陣分解為用戶特徵矩陣和物品特徵矩陣，物品特徵矩陣可以看成是衡量物品的一個向量，利用該向量我們就可以計算兩個標的物之間的相似度了，從而為該用戶推薦相似度高的其他產品。

再例如， 採用購物籃的思路做推薦，這種思路非常適合圖書、電商等的推薦 。 以電商為例，我們可以把用戶經常一起瀏覽(或者購買)的商品形成一個列表，將過去一段時間所有的列表收集起來。對於任何一個商品，我們都可以找到與它一起被瀏覽或者購買的其他商品及其次數，並根據次數來判斷其關聯性，從而進行關聯推薦。

我們可以對用戶進行分組，同樣，我們也能夠對標的物進行聚類分組。通過某位參考維度，我們將一些列具有相似性的標的物分成一組，當我們為用戶進行推薦的時候，便可以將同一組內的其他標的物作為推薦對象，推薦給用戶。

笛卡爾積範式的推薦演算法一般是先採用標的物關聯標的物範式計算出待推薦的標的物列表。再根據用戶的興趣來對該推薦列表做調整（例如根據不同興趣的權重重新調整推薦列表的排序）、增加（例如基於個性化增加推薦對象）、刪除（例如過濾掉已經看過的），由於其復雜程度較高在實際業務場景中應用較少，這邊不再詳細介紹。

好了，本次的介紹就到此為止了。本次主要是做了一個非常簡單的推薦演算法概述，在實際的業務場景中，還經常需要與產品形態或者更多的未讀（如時間、地點等）相結合，是一個很有意思的領域，有興趣的朋友可以進一步了解。

㈧ 多種產品量本利分析之分演算法指什麼

分演算法是指在一定的條件下，將全部固定成本按一定標准在各種產品之間進行合理分配，確定每種產品應補償的固定成本數額，然後再對每一種產品按單一品種條件下的情況分別進行量本利分析的方法。

多種產品保本分析的方法包括加權平均法、聯合單位法、分演算法、順序法和主要產品法等。

㈨ 確定產品成本計算方法的原則是什麼

成本計算方法
按一定的成本對象歸集生產費用,以便計算出各種產品總成本和單位成本的方法.最基本的成本計算方法有：品種法、分批法、分步法.成本計算方法的確定在很大程度上取決於企業生產的特點和成本管理的要求.例如,在大量大批單步驟生產的情況下,只要求按產品的品種計算成本,這種成本計算方法就穩定之為品種法.又如,在單件小批多步驟的生產情況下,由於生產是按照客戶的訂單以及企業組織的生產批別組織生產,因此,產品成本就應該按照訂單或生產批別進行計算,這種成本計算方法就稱之為分批法.而在大量大批多步驟生產的情況下,往往不僅要求按產品品種計算方法稱之為分步法.
除此之外,還有一些可與基本方法結合使用的成本計算方法,例如,採用品種法計算成本,在產品品種規格繁多的情況下,為了簡化成本計算工作,可以先將產品劃分為若干類別,分別計算各類別產品成本,然後在各個類別內部採用一定的分配標准,計算出各個規模產品的成本,這種方法稱之為分類法.在定額管理制度比較健全的企業中,為了加強成本的定額控制,還可以以定額成本為基礎,計算產品的實際成本,這種方法就稱之為定額法.

㈩ 產品經理識演算法（一）：餘弦相似度

這系列文章會以連載形式呈現，後面會不定時更新，旨在和大家一起分享學習相關的演算法。

關於各個產品中的演算法，像 CSDN 等技術博客都有介紹，總結下來有以下幾點：

這就是我寫這系列文章的動機，希望通過實例和通俗易懂的語言來解釋演算法的邏輯和具體的應用。

假設平面存在向量 a 和向量 b，由向量的點積公式可得倆向量的夾角：

將向量 a、b 賦予坐標，如：a（x1,y1）,b（x2,y2）,代入上面公式，得到：

將向量 a、b 由平面推廣到多維空間上（有相關論文已經證明推廣到多維空間，公式仍然成立），得到：

數學上，這些公式很好理解，只是簡單的代換轉化，那麼餘弦相似度是怎麼引用到產品上的呢？這里有個思維的轉換：我們先把文本當作是一個向量，裡面出現的詞頻數量當作上述公式中多維向量的坐標。運用上面的公式就可以算出兩個文本的相似程度；具體我們看一下下面的例子。

例 文本1:「產品經理」；文本2:「數據產品經理和項目經理」，現在用上面的公式計算文本1和文本2的相似度。
我們首先將文本1和文本2進行分詞（關於分詞，後面的文章會介紹），文本1分詞後：「產品／經理」；文本2分詞後：「數據／產品／經理／和／項目／經理」。分詞完成後，將分好的詞形成並集得到{數據，產品，經理，和，項目}。我們把文本1和文本2分別命名為向量 A 和向量 B ，接下來計算 A、B 的坐標；並集中的詞一共有5個，那麼這5個詞分別在文本1和文本2中出現了多少次很容易得出來，形成以下這個表格

A（0，1，1，0，0）

B（1，1，2，1，1）

那麼，代入上面的公式為

如果一模一樣為100%的話，那麼75%這個數值就可以來衡量文本1和文本2的相似度，其實通過字面意思，我們也可以判斷兩個文本是很相似的，無論數據產品經理、產品經理、項目經理在某些環境下，其實就是同一個人😭。

在分析優缺點的時候，我們先看一看餘弦相似度的應用場景：

優點：

缺點：

一個演算法只是一個模型，需要人工運營團隊不斷完善，因為不結合環境以及語義只靠演算法判斷相似性對用戶是不負責任的行為。