11块的雪莲烟真假怎么辨别

雪莲王有好几种，蓝色硬的（烟嘴也是蓝的）为10元一盒，还有一种你说的红色硬的（因该是深暗红的烟嘴也是这种颜色）这种是35一盒，还有雪莲但不是雪莲王，有14元的，有2元的，有7元的．去年出来一种软包蓝雪莲王，是为了庆祝新疆维吾尔自治区50周年大庆，现在因该没有了．在我知来，雪莲王30元以下的没有软盒的．

蓝盒子10元一盒，有一种紫红色盒子的要38元一盒，

世纪经典30普通的兰色雪莲10块

我来列几款吧：雪莲（蓝精品） 100元/条雪莲（红精品） 300元/条雪莲（软蓝） 200元/条雪莲（岁月） 1000元/条给个采纳吧，正做任务呢！

雪莲王有好几种，蓝色硬的（烟嘴也是蓝的）为10元一盒，还有一种你说的红色硬的（因该是深暗红的烟嘴也是这种颜色）这种是30一盒，但一条260也拿到，还有雪莲但不是雪莲王，有14元的，有2元的，有7元的．去年出来一种软包蓝雪莲王，是为了庆祝新疆维吾尔自治区50周年大庆，现在因该没有了．在我知来，雪莲王30元以下的没有软盒的

我要买，有买的联系我：15987936197

雪莲系列。冇

每盒10元。

35

十元一包

没有听说在新疆有这个牌子香烟

新疆最贵的烟是 本地烟 红雪莲

俺只知道内蒙古的是“呼伦贝尔”

终于好了，看看吧楼主中华 玉溪 红河 五一 利群 红梅 牡丹 石林 白沙 黄山 将军 猴王 羊城 南京 金圣 雄狮 西湖 庐山 泰山 熊猫 皖烟 长沙 大鸡 雪莲 长城 中美 都宝 帝豪 国宝 五牛 红豆 真龙 散花 兰州 吉庆 茶花 龙泉 延安 公主 好猫 海。

好抽。1、11的雪莲香烟地地道道的新疆烟草味道，烟草的本味，有云南烟的味道。2、香烟有一股独特的香气，浓淡适中，很好抽。

15w

雪莲香烟是红云红河公司生产并销售的，这款香烟的香气比较浓郁，并且价格很实惠，在推出的时候一度受到烟民们的追捧。那么这款香烟在哪里可以买到呢？它的价格又是多少呢？今天小编就来带大家了解一下这款香烟。“雪莲”牌香烟由红云红河烟草(集团)有限责任公司出品(新疆卷烟厂)，1963年创牌。雪莲牌香烟包装典雅，香气浓醇，吸味纯正。新疆卷烟厂生产的“雪莲”牌卷烟是新疆“名牌产品”，深受广大消费者的青睐，是国家烟草专卖局百牌号之一。新疆卷烟厂是自治区30家重点扶优扶强工业企业之一，2002年通过了ISO9000质量管理体系认证。2005年企业被中央文明委命名为“全国文明单位”，2006年通过了ISO14000环境管理标准、OHSAS18000职业安全健康管理标准的认证。新疆卷烟厂是国家级“重合同守信誉单位”，国家AAAA级标准化良好行为企业。

呵呵,没听过,帮不到你了.可是最近雪莲的产品很多都是假的,小心了!

6块钱

白云卖6元，红梅5元不错

紫云10元，它比紫云贵

好。爱格啤酒是奥地利被德国农业协会授予奖的酿酒厂，是非常好的一款酒而且历史悠久，根源可追溯到17世纪，如今爱格啤酒依旧坚持以热情、质量和完美的技术酿造令人愉悦的爱格啤酒。

荣珍牌贵人香铁观音还不错，送礼佳品。

通常为6个月至2年不等。啤酒的制造工艺和加工过程会影响它的保质期。在生产过程中，使用高质量的麦芽、酵母和水等原材料，以及采用合适的处理和过滤技术，能够延长啤酒的保质期。艾帝达姆啤酒（EdelweissBeer）是一种来自奥地利的啤酒品牌，其名称源于奥地利阿尔卑斯山脉上的国花女贞子花，这也是该品牌的logo。

一般啤酒的保质期有90天、120天、180天不等。在商标的外环左右上注有相邻年份，上半部（1-12）为月份，下半部（1-31)为天数，啤酒出厂的年、月、日，要看商标上的小缺口，其对应数字就是啤酒出厂日期，是否过期，能否饮用，边一目了然。不管是奥地利还是巴列西的都很不错，喝起来还是挺香醇在国内也有很多品质很不错的啤酒。

区别在口感不同。1、杰尔德啤酒是一种德国啤酒，属于传统的德式风格，通常具有清爽麦香和轻微的苦味。2、瓦伦丁啤酒是一种奥地利啤酒，类型繁多口味多样，总体上具有浓郁的麦芽香味和更明显的苦味。

问题一：奥地利有什么特产? 特产推介一：施华洛世奇水晶世界 特产简介 施瓦洛夫斯基的水晶产品享誉世界，施瓦洛夫斯基的天鹅牌水晶更是家喻户晓。位于茵斯布鲁克附近的瓦滕斯水晶世界，除了迷人的水晶展览馆外还设有水晶商店，参观者可以在参观完毕后尽情地享受购物乐趣。 特产推介二：莫扎特巧克力 特产简介 莫扎特巧克力产于萨尔茨堡，是一种巧克力加杏仁糖制成的巧克力球，在专卖店和各种商店均有售，有些大的超级市场也可以买到。 特产推介三：古董 特产简介 如果你是个收藏爱好者，在奥地利古董店会发现你意想不到的东西，有价值的旧书、版画、水彩画、油画可以在画廊和旧书店里买到，周末的跳蚤市场也会有许多新的发现。集邮爱好者在古董店和街边小店还会发现许多年代很久的邮票，银币收藏者可以收集到许多古老的硬币，如果运气好的话， 奥匈帝国时期的硬币也不难发现。 特产推介四：奥地利葡萄酒 特产简介 葡萄酒的主要产地为下奥地利州、布尔根兰州、施泰尔马克州和维也纳。白葡萄酒有绿维特利纳、丽斯林、维尔施丽斯林、白布贡德、和香多奈酒。红葡萄酒有：蓝茨维格尔特和蓝法兰基胥。特别珍贵的葡萄酒是在葡萄成熟后在树上经过自然干燥或自然干燥之后受过冰霜冻过的葡萄酿成的葡萄酒，如晚秋佳酿、干浆果佳酿和冰酒。它们的含糖量比较高，香味浓郁，特别适合中国人的口味。 特产推介五：啤酒 特产简介 奥地利生产360多种啤酒，有些餐厅供应自产啤酒，甚至可以参观啤酒酿造的整个过程。在餐厅要啤酒时，服务员会问是要“kleines Bier”或“Seidl”（小啤酒0.3升），还是“Halbe”或“Krügel”（大啤酒0.5升）。 问题二：奥地利有什么特产 特产推介一：施华洛世奇水晶世界 特产简介 施瓦洛夫斯基的水晶产品享誉世界，施瓦洛夫斯基的天鹅牌水晶更是家喻户晓。位于茵斯布鲁克附近的瓦滕斯水晶世界，除了迷人的水晶展览馆外还设有水晶商店，参观者可以在参观完毕后尽情地享受购物乐趣。 特产推介二：莫扎特巧克力 特产简介 莫扎特巧克力产于萨尔茨堡，是一种巧克力加杏仁糖制成的巧克力球，在专卖店和各种商店均有售，有些大的超级市场也可以买到。 特产推介三：古董 特产简介 如果你是个收藏爱好者，在奥地利古董店会发现你意想不到的东西，有价值的旧书、版画、水彩画、油画可以在画廊和旧书店里买到，周末的跳蚤市场也会有许多新的发现。集邮爱好者在古董店和街边小店还会发现许多年代很久的邮票，银币收藏者可以收集到许多古老的硬币，如果运气好的话， 奥匈帝国时期的硬币也不难发现。 特产推介四：奥地利葡萄酒 特产简介 葡萄酒的主要产地为下奥地利州、布尔根兰州、施泰尔马克州和维也纳。白葡萄酒有绿维特利纳、丽斯林、维尔施丽斯林、白布贡德、和香多奈酒。红葡萄酒有：蓝茨维格尔特和蓝法兰基胥。特别珍贵的葡萄酒是在葡萄成熟后在树上经过自然干燥或自然干燥之后受过冰霜冻过的葡萄酿成的葡萄酒，如晚秋佳酿、干浆果佳酿和冰酒。它们的含糖量比较高，香味浓郁，特别适合中国人的口味。 特产推介五：啤酒 特产简介 奥地利生产360多种啤酒，有些餐厅供应自产啤酒，甚至可以参观啤酒酿造的整个过程。在餐厅要啤酒时，服务员会问是要“kleines Bier”或“Seidl”（小啤酒0.3升），还是“Halbe”或“Krügel”（大啤酒0.5升）。 问题三：奥地利旅游买什么当地特产 奥地利购物：国际上的各种名牌服装、手表、皮鞋和皮革制品，在奥地利各大城市以及旅游休闲区都设有专卖店。奥地利传统工艺制作的室内装饰品如灯具，银、铜、不锈钢摆件，瓷器和银器餐具；全羊毛服装和柔软的内衣；高级手提包和装饰品；设计时髦的珠宝首饰等，都是不可多得的精品。维也纳奥卡滕手工绘制的瓷器工艺品，是人们乐于馈赠亲友的礼品。每一位其居住地不在欧盟国家的外国游客，如果同一天内在同一家商店购物超过75.01欧元时，可以要求退回所付的增值税。奥地利商店的营业时间为：周一至周五，08:00或09:00至18:00点，周六开到17:00点。大部分超级市场周四和周五营业到21:00点，周日和节假日在机场和火车站也能买到日常生活用品，有些商店24小时营业。奥地利特产，施华洛世奇水晶：施华洛世奇的水晶产品享誉世界，施华洛世奇的天鹅牌水晶更是家喻户晓。位于因斯布鲁克附近的瓦滕斯水晶世界，除了迷人的水晶展览馆外还设有水晶商店，参观者可以在参观完毕后尽情地享受购物乐趣。 问题四：奥地利旅游，当地有什么特产？ 去奥利达旅游， 有很多 哦，比如施华洛世奇水晶，莫扎特巧克力，奥地利葡萄酒，奥地利古董等等。你可以找 “电子”导游中文指路，全天候的在线 。 是叫青蛙之旅。 问题五：奥地利有啥特产可以带回来的? 看题目以为是吐槽帖，点进来居然不是标题党，o(∩_∩)o...哈哈;P 问题六：维也纳有什么特产 1、奥地利民族服装 不管是用传统的剪裁、花样和布料缝制的民族服装还是现代化的、与当今服饰接轨的民族服装，应有尽有。著名的民族服装商店几乎遍布在维也纳市中心凯恩顿大街上以及和这条大街相连的小街道和斯蒂芬大教堂附近。 2、古董 务必要造访一下历史悠久的维也纳拍卖行Dorotheum，它也是欧洲领先的拍卖行之一。不管是现场买，还是参加一次拍卖会，不管是巴洛克家具、青年风格家具还是邮票，每个人都可以在这里找到想要的宝贝。 3、施华洛世奇水晶 施华洛世奇的水晶享誉世界，它的天鹅牌水晶更是家喻户晓。维也纳及许多城市都有专卖店，有些商店还有讲中文的售货员专为中国游客服务。施华洛世奇的水晶饰品几乎成了每个来奥地利旅游的客人必带的物品。 问题七：奥地利旅游纪念品有哪些 奥地利位于欧洲的中部，是中欧大陆从南到北、从西到东的交通枢纽。谈起奥地利，无人不知其音乐和歌剧，毕竟奥地利是世界上有名的音乐圣地。那里不止有迷人的音乐，而且特产也很多，各种各样的工艺品会让你迎接不L。下面就由爱飞扬旅游网来为大家介绍下奥地利旅游纪念品！ 施华洛世奇水晶 施华洛世奇的水晶产品享誉世界，施华洛世奇的天鹅牌水晶更是家喻户晓。位于因斯布鲁克附近的瓦滕斯水晶世界，除了迷人的水晶展览馆外还设有水晶商店，参观者可以在参观完毕后尽情地享受购物乐趣。施华洛世奇水晶饰品，还可以在奥地利其他地方买到。施华洛世奇的水晶饰品几乎成了每个来奥地利旅游的客人必带的物品。 奥地利巧克力 奥地利特别是维也纳的甜点如苹果卷、奶酪卷、巧克力等非常有名。莫扎特巧克力产于萨尔茨堡，是一种巧克力加杏仁糖制成的巧克力球，在专卖店和各种商店均有售，有些大的超级市场也可以买到。 奥地利葡萄酒 奥地利还是啤酒的生产种类非常多的国有，高达300多种，并且奥地利提供整套的啤酒制手过程供游人们参观，在感受了啤酒制作的神奇之后，有没有一种想要带点回家的欲望呢！ 问题八：维也纳特产，买什么，维也纳购物攻略/指南 维也纳巧克力（最好在萨尔茨堡买莫扎特巧克力），万宝龙皮包，奥地利咖啡 萨赫蛋糕（在煤市街的14号宫迁糕饼店 Demel 买），城壕街30号的Altmann & Kuhne手工糖，JUWELIER WAGNER 珠宝腕表，葡萄酒，水晶饰品。 问题九：格拉茨有什么特产值得一带 首先，糖果等甜食。格拉茨的甜食在周边的城市甚至是邻国都有很高的口碑，但遗憾的是保质期并不长，容易在长途携带中变质，因此在当地的时候可以适当地吃多一点。糖果的话要好一些，保质期长，可以作为纪念品带回去送给亲朋好友。其次，以水晶和玻璃为原料的制品。众所周知，奥地利的水晶闻名遐迩。有众多的水晶店分布在格拉茨的大街小巷，售价的话是中国国内的6成，所以水晶爱好者在格拉茨买水晶的话还是比较划算的，而且数量、款式什么的都比国内丰富。同时还有极具特色的跳蚤市场，在里面总是可以挖掘到一些精致高档的玻璃制品和餐具，好一些甚至是纯手工名师制作的，十分漂亮精致。再者，咖啡。格拉茨盛产咖啡，在各大小型商场均有种类繁多、口味各异的咖啡出售，相较于中国市场，这儿一般每一大袋咖啡价格在三到五欧元不等，同时在长途旅行中方便携带，包装精美，口味纯正，送礼或自用都非常适合。第四，家庭用品。众多有奥地利经典漫画人物形象的家庭用品都超级有纪念和收藏意义，不论是小手帕、各种大小的桌布， 还是床单等床上用品，都有浓郁的地方特色。在旅途中，只需要把它们折叠起来放好就可以了，重量适中又所占的空间也不大。第五，樱桃草莓。对于樱桃草莓，格拉茨人有种特殊的情怀，因此他们非常热衷于到森林中采摘或种植各种浆果。随着时代的发展，农夫们把自家种植和亲手采摘的各个品种新鲜樱桃、草莓、小红莓拿到集市售卖，大概每公斤四到六欧元不等，相比于国内号称进口的水果，价格真心实惠到不行，而且水果都是现摘现卖，十分鲜美。第六，南瓜籽油。格拉茨各个市集的南瓜籽油蜚声国内外。 问题十：捷克都有什么特产？ 捷克温泉薄饼 卡罗维法利另一个特产就是大如月亮的圆薄饼,其历史可追溯到18世纪,这种直径约15公分的薄饼,因为容易消化,符合在此疗养病人的饮食需求,因而盛行一时,原先以手工烘制欲赶不及销售的速度,到19世纪中开始改为机器生产。 卡罗维法利路上到处可以看到买圆薄饼的小贩,最好吃的当然是现烤的,一片10克朗。如果要好好选购,可以到邮局过特普拉河的左旁商店,一家名为“Oplatky Kolonada”的专卖店,有香草、巧克力、枫糖等多种口味,一盒约35克朗

导语：秋月影照窗台，缕缕冷风愁绪来。蜡炬无眠孤影暗，清光怎解我独白。午夜醒来，窗外的静寂，在惨淡的月光里，越发孤寂难以入眠，两行月夜的相思泪，挂满窗帘，如银色的.风铃，在悟中响彻心扉。一品好茶雾中天，中秋月圆心无间。 走亲访友，有雾中天。 秋空明月悬，茗香雾中天。 好茶雾中天，好友中秋见。 好礼中秋汇，首推雾中天。 沁香云雾中，一叶必融天。 一杯茗茶雾中天，家家户户话团圆。 礼尚品，雾中天。 中秋若送礼，就送雾中天。 喝雾中天，欢乐团圆。 好礼杯中水，好茶雾中天。 雾中天，好礼连连。 雾中天送礼，好实惠。 雾中天，你的中秋。 送雾中天，品优质茶。 中秋送礼雾中天，独领茗香天下先。 中秋要送礼，就送雾中天。 中秋茶礼雾中天。 中秋送好礼，当然雾中天。 细品香茗雾中天，携手中秋庆团圆。 雾中天，礼义不变。 喝茶，就喝雾中天。 雾中天人齐聚首，杯中雾中天下酒。 茶缘好礼——雾中天。 送礼选什么？就选雾中天。 圆月送好礼，雾中天更配。 雾中天茶，香伴万家。 品名茶，雾中天。 雾中天，好礼常相伴。

茶叶礼品盒较常见的有纸盒,木盒,金属盒,毕竟各种材料都有其不同制造流程,拿最常见的纸盒制作工艺来说吧:1，制版，现在的礼盒讲究外观美丽漂亮，所以制作的版颜色也是五花八门，通常一种款式的礼盒不仅有4个基本颜色还有几专色，比如金色，银色这些都为专色.2，选纸，一般的礼盒包纸都是用双铜和哑铜纸来做，克重一般也是125G，105G，157G，很少礼盒的包纸会有200G以上，因为包纸太厚裱出来的礼盒容易起泡，而且外观看起来也很呆板。裱纸就是根据客户需求选择适当的双灰纸，俗称灰板纸或者灰卡纸.3，印刷，礼盒是只用印刷包纸的，裱纸是不会印刷的，最多也只是染色，因为礼盒是外包装盒，所以印刷要求工艺很高，最忌讳颜色差异，墨点，烂版这些影响审美的缺点.4，表面处理，礼盒的包纸通常要做表面处理，常见的就是过光胶，过哑胶，过UV，过光油，过哑油.5，啤，啤是印刷工艺里比较重要的环节，要啤准就必须刀模要做准，如果啤不准，啤偏，啤不断这些都会影响后续加工.6，裱，通常的印刷品都是先裱后啤，惟独礼盒是先啤后裱，一是怕弄花包纸，二是礼盒讲究整体美观，礼盒裱纸都必须是手工制作，这才能到达一定的美观.7，最后就是该打孔的就打孔，不打孔的就擦试表面的胶水，然后就可以打包交货了.希望帮助到你!

　　维也纳不仅十“欧洲的心脏”，还要包揽“欧洲的胃袋”。汇集了各个领域的精英，当然也包括我们最爱的“厨子”!和看看舌尖上的奥地利，欢迎阅读。 　　 一、维也纳炸牛排(Wiener Schnitzel) 　　首先，这是炸牛排，不是煎牛排!虽然外观上，长得和“上校鸡块”看起来挺像，但真的是一个天上一个地下。肉质，奥地利地处阿尔卑斯山脉，畜牧业极其强大，这是个牛羊肉基本和鸡肉一个价的国家。为了让扎肉排的口感达到最佳，一定要选用奥地利最好的牛肉，腌制后，炸到金黄酥脆。 　　一口下去，似有油炸之香气，亦叠有口感之嫩滑，绝对的一道“色香味”都十分诱人的一道菜。(看着不起眼，这可是奥地利的国菜...) 　　如前言所说，维也纳的菜肴是集合了欧洲多个地方的烹饪方法，这道炸牛排在端上来的时候，都会在盘里放一个柠檬，放与不放，看个人口味了。 　　要想把炸牛排的全部味道都激发出来，建议搭配白葡萄酒。. 　　小提示：Wiener Schnitzel是维也纳炸肉排的统称，大部分是牛肉但不排除有些是猪肉或鸡肉的，点菜时一定要看好! 　　 二、水煮牛肉(Tafelspitz) 　　这道菜和川菜里的“水煮牛肉”可是截然不同，为了区分，他还有个别名——清炖牛肉。 　　这道菜的准备工序极其繁琐，是来维也纳必尝一次的“经典特色菜”。用奥地利上好的牛肉在高汤里炖几个点儿，同时锅里还放入牛骨头、山葵、苹果和蔬菜，可以说是“锦上添花”。 　　这道菜的吃法是很有讲究的，一般稍微有点档次的餐厅，会有服务员教你如何更好的享受它。首先，来碗鲜美的牛肉汤...插一句，味道和国内兰州拉面的牛肉汤是完全不一样的...碗中再盛点儿牛肉和蔬菜。随后将牛骨髓抹在面包上，搭配着汤一起吃。最后，将大块儿的“水煮牛肉”盛到盘中，搭配煎土豆或土豆泥、沙拉，尽情地享受这道“奢华”。 　　 三、奥地利版“红烧牛肉”(Gulasch) 　　我一直怀疑这道菜和天朝菜系有“远亲”的关系，因为除了烧烤类，这是唯一一道有“家乡味道”的菜。好了，没错，又是牛肉!想吃鸡肉，你可以去麦当劳!骗你的!奥地利麦当劳的汉堡也基本都是牛肉的(写到这里，我瞅了瞅自家的冰箱，默默地流出了眼泪...)!来，再夸一遍奥地利肥美的牛肉!我估计神户牛肉都不敢和奥地利牛肉比，奥地利牛肉现在已经出口中国了，看完今天微信的粉丝们，有厨艺好的可以买两块“奥地利牛肉”，自己做做! 　　奥地利改良后的“红烧牛肉”是比较温和的，不会让你吃出来幸福的感觉，更不会有油腻的反感，而是“家的感觉”。搭配上各个餐馆“独家特色”的面包，活生生地变成了奥地利版“牛肉泡馍”。 　　和国内的红烧牛肉不一样的地方是，奥地利版放了黄油和大大大大量的洋葱，几乎是一公斤牛肉，就要放一公斤洋葱。另外一个区别就是，国内是以肉制汤，用肉来左右汤的味道，而奥地利版是已提前准备好的汤汁来左右最终整个菜品的味道。 　　还有一种“喝汤式”吃法，尤其在圣诞节期间，圣诞集市中的“经典保留菜”!把大面包掏空，将红烧牛肉盛到面包中，一边吃一边撕面包...好像又变成了“泡馍牛肉”... 　　 四、烤排骨(Spareribs) 　　这道菜在奥地利，乃至周边所有国家的“受欢迎程度”，就相当于“羊肉串”在国内。这是奥地利菜种其中一道，真正意义上最适合“啤酒”的菜!也是为数不多西方菜中，直接下手吃还不会被人瞪白眼的! 　　现在我们先夸一夸奥地利的猪，怕它们老听“夸牛”不平衡。上等奥地利猪肉，腌制完成后...这道菜的做法就稍微“粗鲁”了，就是“烤”!一米长的排骨啊，搭配烤土豆，各种沙拉，一般还会提供2-3种独家酱汁，此时再点一杯纯正的奥地利啤酒，既解腻，又解渴!有些店家，会给烤排骨撒上一层“微甜”的酱汁，而后搭配上盘中的塔塔酱...相信我，这是一种上瘾的感觉! 　　 五、烤猪肘子(Schweinehaxe) 　　这道菜在奥地利，乃至周边所有国家的“受欢迎程度”，就相当于“红腰”在国内。这是奥地利菜种其中一道，真正意义上最适合“啤酒”的菜! 　　去过德国的朋友，尤其是慕尼黑的朋友，应该都品尝过“德国版的烤肘子”，但是奥地利版更接近于捷克的做法。制作方法就不详细介绍了，大家可以在网上查到，通俗点总结下就是，奥地利的烤肘子更“脆”! 　　如果人数多的话，可以点一份烤排骨，再点一份烤肘子，搭配着吃，又能同时品尝到两个美食... 　　 六、萨尔兹堡煎鱼(Gebackene Fisch) 　　萨尔兹堡多山多水，阿尔卑斯山孕育出来的牛肉猪肉都那么好，你想想，它孕育出来的鱼怎么可能差?奥地利大部分的煎鱼都是用鳟鱼(Forelle)，奥地利作曲家舒伯特就曾以“鳟鱼之名”，写过一首钢琴五重奏，鳟鱼不管是作为食材还是在文化上都在奥地利有着“不可或缺”的地位... 　　坐在湖边，山影缭绕，云盖半山，水色粼粼，盘中有萨尔兹堡当地的煎鱼，搭配有机沙拉，为了中和烧烤的油腻，搭配柠檬和白葡萄酒，芳香留于齿间...

在古代，茶是一种圣洁高贵之物，在现代，茶又是健康、文化的象征，因此送茶或茶具都代表着一种尊敬和重视。茶具是中国人茶盘上必备的用品，也是历久弥新的人气礼品，送长辈、送朋友、送领导、送客户都很适宜。不过需要注意的是，不同类型的茶具适合不同的人群，想要收礼者满意，就要正确区分不同茶具的礼赠场景，用对的礼品送对的人，才能彰显用心。年长的人喝茶是为了健康养生，喝茶的量也偏多。近些年。银壶是茶道上的新秀。银本身释放银离子，能除去水中杂质、杂味、细菌等，水质变软变薄了，泡出来的茶更有味道，更适合养生送礼。

茶叶礼品盒是指根据客户需求对茶叶进行包装,以促进茶叶商品销售。一个好的茶叶礼品盒可以让茶叶的身价提高数倍,茶叶礼品盒已经是中国茶叶产业重要产品部件.

奥地利位于欧洲的中部，是中欧大陆从南到北、从西到东的交通枢纽。谈起奥地利，无人不知其音乐和歌剧，毕竟奥地利是世界上有名的音乐圣地。那里不止有迷人的音乐，而且特产也很多，各种各样的工艺品会让你迎接不睱。下面就由爱飞扬旅游网来为大家介绍下奥地利旅游纪念品！ 施华洛世奇水晶 施华洛世奇的水晶产品享誉世界，施华洛世奇的天鹅牌水晶更是家喻户晓。位于因斯布鲁克附近的瓦滕斯水晶世界，除了迷人的水晶展览馆外还设有水晶商店，参观者可以在参观完毕后尽情地享受购物乐趣。施华洛世奇水晶饰品，还可以在奥地利其他地方买到。施华洛世奇的水晶饰品几乎成了每个来奥地利旅游的客人必带的物品。 奥地利巧克力 奥地利特别是维也纳的甜点如苹果卷、奶酪卷、巧克力等非常有名。莫扎特巧克力产于萨尔茨堡，是一种巧克力加杏仁糖制成的巧克力球，在专卖店和各种商店均有售，有些大的超级市场也可以买到。 奥地利葡萄酒 奥地利还是啤酒的生产种类非常多的国有，高达300多种，并且奥地利提供整套的啤酒制手过程供游人们参观，在感受了啤酒制作的神奇之后，有没有一种想要带点回家的欲望呢！

选性价比高的！

特产推介一：施华洛世奇水晶世界特产简介施瓦洛夫斯基的水晶产品享誉世界，施瓦洛夫斯基的天鹅牌水晶更是家喻户晓。位于茵斯布鲁克附近的瓦滕斯水晶世界，除了迷人的水晶展览馆外还设有水晶商店，参观者可以在参观完毕后尽情地享受购物乐趣。特产推介二：莫扎特巧克力特产简介莫扎特巧克力产于萨尔茨堡，是一种巧克力加杏仁糖制成的巧克力球，在专卖店和各种商店均有售，有些大的超级市场也可以买到。特产推介三：古董特产简介如果你是个收藏爱好者，在奥地利古董店会发现你意想不到的东西，有价值的旧书、版画、水彩画、油画可以在画廊和旧书店里买到，周末的跳蚤市场也会有许多新的发现。集邮爱好者在古董店和街边小店还会发现许多年代很久的邮票，银币收藏者可以收集到许多古老的硬币，如果运气好的话， 奥匈帝国时期的硬币也不难发现。特产推介四：奥地利葡萄酒特产简介葡萄酒的主要产地为下奥地利州、布尔根兰州、施泰尔马克州和维也纳。白葡萄酒有绿维特利纳、丽斯林、维尔施丽斯林、白布贡德、和香多奈酒。红葡萄酒有：蓝茨维格尔特和蓝法兰基胥。特别珍贵的葡萄酒是在葡萄成熟后在树上经过自然干燥或自然干燥之后受过冰霜冻过的葡萄酿成的葡萄酒，如晚秋佳酿、干浆果佳酿和冰酒。它们的含糖量比较高，香味浓郁，特别适合中国人的口味。特产推介五：啤酒特产简介奥地利生产360多种啤酒，有些餐厅供应自产啤酒，甚至可以参观啤酒酿造的整个过程。

是正品。西凤酒一帆风顺经过了国家对酒品质的严格检测，有国家认证的正品检验合格证书，保证其质量及原材料均符合国家要求。西凤酒，陕西省宝鸡市凤翔区特产，中国国家地理标志产品。

茶具作为茶文化中的重要工具，它本身就是一种非常有代表性的文化符号。送人茶具礼品，无论是送礼的人，还是收礼的人都显得很有文化修养和内涵。茶具礼品如果选着陶器就更好，因为陶瓷茶具与茶文化几乎是密不可分的，茶杯茶盏在历史上有无数名留青史的作品。送茶具礼品给人就有着请收礼人常用此茶具来饮茶，帮助他养生的意思。所以我们如果送长辈茶礼品，这是因为我们希望长辈能够健康长寿。如果送中青年人，也是祝福他（她）适当饮茶，多多健康。收到这份礼物的人，自然也能体会到这份心意。茶具上有各种不同的精美装饰，这些装饰也是富有吉祥寓意的。如果是莲花纹饰，表示祝愿人如青莲，品性高洁；如果是鲤鱼图案，这是年年有余，家藏丰足的意思；如果是青竹几簇则有两重意义，一是祝愿收礼之人如同竹子一般节节高升，事业进步，二是竹有报平安之意，这是祝福其家庭平安顺利。

1、管理信息系统包括人、技术、信息。2、管理信息系统是在数据处理系统上发展起来的，其特征是面向管理的一个集成系统，它覆盖了整个管理系统，对管理信息进行收集、传递、存储和处理，是多用户共享的系统，直接为基层和各管理部分服务。主要特点有：（1）、面向管理支持决策：该系统是管理学的思想方法、管理与决策的行为理论之后的一个重要发展，通过量化方法、预测、计划优化支持管理、调节和控制。为管理决策服务，必须能根据管理的需要，及时提供需要的信息，帮助决策者作出决策。（2）、综合性、交叉性和边缘性。mis是一个对组织进行全面管理的综合系统。体现在三个方面：多学科交叉，多种人才结合，软件和硬件的集成。（3）、有预测能力和控制能力：其使用数学模型，如运筹学模型和数理统计模型，来分析数据和信息，以便预测未来，提供决策支持。（4）、人机系统：机关机器占的大部分，但人始终是管理系统建设的主体，它涉及到多方面的人员群体。所以管理信息系统也是一个人机结合的系统。各级管理人员既是系统的使用者，又是系统的组成部分，因此，在其开发过程中，要根据这一特点，正确界定人和计算机在系统中的地位和作用，充分发挥人和计算机各自的长处，使系统的整体性能达到最优。

绿茶不能长时间放红茶可以收藏放置在阴凉干燥处为最佳瓷罐盛放

沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网。沃尔玛内部拥有内网，公司事务部，行政部，各部门，可以很快沟通。机房的电脑可以看到每天各地关于沃尔玛以及业界的报道。同时每个工作都有自己的程序，编有指南。工作是标准化的。案例分析题。。。完整的：1．商业领域数据挖掘是如何诞生的?答：全球最大的零售商沃尔玛通过对顾客购物的数据分析后发现，很多周末购买尿布的顾客也同时购买啤酒。经过深入研究后发现，美国家庭买尿布的多是爸爸。爸爸们下班后要到超市买尿布，同时要“顺手牵羊”带走啤酒，好在周末看棒球赛的同时过把酒瘾。后来沃尔玛就把尿布和啤酒摆放得很近，从而双双促进了尿布和啤酒的销量。这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。2．沃尔玛的信息系统有哪些特点？答：沃尔玛的信息系统是最先进的，其主要特点是：投入大、功能全、速度快、智能化和全球联网。沃尔玛内部拥有内网，公司事务部，行政部，各部门，可以很快沟通。机房的电脑可以看到每天各地关于沃尔玛以及业界的报道。同时每个工作都有自己的程序，编有指南。工作是标准化的。3．沃尔玛的“零售商联系”系统在客户关系管理方面有何作用?答：零售商直接销售商品给最终消费者，处于商品流通的最终阶段方便消费者购买，专业性强、薄利多销、商品周转快。以零售商为中心的营商哲学和文化来支持有效的市场推广、营销和服务过程。4．沃尔玛超市天天低价广告与CRM中获得更多客户价值是否矛盾？答：沃尔玛超市天天低价广告表面上看与CRM中获得更多客户价值相矛盾。但事实上，沃尔玛的低价策略正是其CRM的核心，与前面的“按订单生产”不同，以“价格”取胜是沃尔玛所有IT投资和基础架构的最终目标。希望对你有帮助。

如果要送茶叶，秋天适合喝清茶，也就是乌龙茶，比较好的有铁观音和冻顶乌龙。也可以送冬天喝的红茶，大红袍、正山小种、金骏眉都是不错的选择。

要看送什么人了，什么价位的

大数据分析能解决业务中的一些问题，但不是全部，例如，有些数据只能反映相关关系，但是无法说明因果关系，最经典的例子，尿布和啤酒的故事，买啤酒可能很有可能买尿布，但是并不是说买啤酒一定会会买尿布，这个是不一样的，但是总是有人想找因果关系，搞什么才能使销售额猛增，等等，这些都是一些误区

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。（这有点没说清楚：个人理解数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程，具体是怎样一个处理过程，可以从Bill Inmon的仓库定义四个特性进行理解。）数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是： 基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产了白菜，那么用一个数据库来装，人力资源系统生产了猪肉，再用一个数据库来装。我要做一道菜，需要分别到各个数据库去取，比较麻烦（现实的情况是大部分时候让种菜的农民伯伯送过来，但送过来的东西不一定是我想要的，而且不同的时候我想要不同的东西，经常会被农民伯伯骂，弄得双方都不开心）。另外一方面，各个数据库中放的是一些比较原始的东西，我要拿过来做菜，还需要经过很麻烦的清洗过程，一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么，数据仓库系统就是建立一个大的超市，将各地农民伯伯出产的东西收集过来，清洗干净，分门别类地放好。这样，你要哪种菜的时候，直接从超市里面拿就可以了。x0dx0ax0dx0a数据仓库的特点是：x0dx0ax0dx0a(1)数据仓库是面向主题的.x0dx0a(2)数据仓库是集成的x0dx0a(3)数据仓库具有时间相关性.x0dx0a(4)数据仓库的数据是相对稳定的.x0dx0ax0dx0a数据仓库可以说是决策支持系统（个人不同意这个观点，决策支持系统（DDS）是在管理信息系统的基础上发展起来的，在数据仓库、OLAP技术和数据挖掘工具出现以前，就已经有DSS了，但其在实际应用开发过程中暴露出许多问题，DW为克服传统DDS存在的问题提供了技术上的支持，基于DW上的DSS效果自然有很大提升），能帮助老板了解企业的整体全貌，看到数据仓库提供的经过整理统计归纳的数据后老板凭自己的管理经验可以发现企业的问题或困难或成功因素在哪一方面，然后可以不断的追溯数据，直到确定到最具体的细节上，这样能够不断提升老板或管理层的管理水平，不断改善企业的管理。我们知道的最好的一个例子就是美国某大型超市啤酒和尿布的故事。 沃尔玛公司在美国的一位店面经理曾发现，每周，啤酒和尿布的销量都会有一次同比攀升，一时却搞不清是什么原因。后来，沃尔玛运用商业智能（Business Intelligence，简称BI）技术发现，购买这两种产品的顾客几乎都是25岁到35岁、家中有婴儿的男性，每次购买的时间均在周末。沃尔玛在对相关数据分析后得知，这些人习惯晚上边看球赛、边喝啤酒，边照顾孩子，为了图省事而使用一次性的尿布。得到这个结果后，沃尔玛决定把这两种商品摆放在一起，结果，这两种商品的销量都有了显著增加。 数据库是数据仓库的基础。数据仓库实际上也是由数据库的很多表组成的（这句话明显不成立，数据仓库里表分为事实表和维表，这和数据库里的表还是有本质区别的，组织方式完全不一样，一个是面向主题，一个是面向业务的）。需要把存放大量操作性业务数据的数据库经过筛选、抽取、归纳、统计、转换到一个新的数据库中。然后再进行数据展现。老板关注的是数据展现的结果。

送茶具是不错的选择。选择茶具时应注意以下两点：1．根据送礼对象日常的喝茶喜好来选择茶具礼品。对于爱茶的人来说，不同的茶所需要配的茶具也是有讲究的，所以在送礼前应该对其日常的喝茶习惯有一定的了解，这样才能买到和其所爱喝的茶的种类相配的茶具，为他增添更多的品茶情趣。2．送茶具礼品，一定要因地制宜，因人制宜。我国幅员辽阔，不同的地区喜欢喝的茶种类不一样，喝茶的习俗不一样，所以对茶具的要求也会有所区别，同时不同的人，因为生活阅历、社会地位以及身份的影响，也会对茶具有所喜好，在购买茶具的时候，应该结合以上这些因素，才能选择出最适合的茶具礼品。

大数据可以对大量数据进行整理和归纳使你能通过关键词进行精准拓客。大数据整理出的顾客一般都是对你产品感兴趣的顾客。你如果想进行大数据推广，可以试试【晓客】这个软件。

接分啦。。。找到一篇不错的文章楼主看下，参考资料：2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法2.1关联规则挖掘的过程关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。2.2关联规则的分类按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然

写在最前面：本文内容主要来自于书籍《推荐系统实践》和《推荐系统与深度学习》。 推荐系统是目前互联网世界最常见的智能产品形式。从电子商务、音乐视频网站，到作为互联网经济支柱的在线广告和新颖的在线应用推荐，到处都有推荐系统的身影。推荐算法是推荐系统的核心，其本质是通过一定的方式将用户和物品联系起来，而不同的推荐系统利用了不同的方式。 推荐系统的主要功能是以个性化的方式帮助用户从极大的搜索空间中快速找到感兴趣的对象。因此，目前所用的推荐系统多为个性化推荐系统。个性化推荐的成功应用需要两个条件： 在推荐系统的众多算法中，基于协同的推荐和基于内容的推荐在实践中得到了最广泛的应用。本文也将从这两种算法开始，结合时间、地点上下文环境以及社交环境，对常见的推荐算法做一个简单的介绍。 基于内容的算法的本质是对物品内容进行分析，从中提取特征，然后基于用户对何种特征感兴趣来推荐含有用户感兴趣特征的物品。因此，基于内容的推荐算法有两个最基本的要求： 下面我们以一个简单的电影推荐来介绍基于内容的推荐算法。 现在有两个用户A、B和他们看过的电影以及打分情况如下： 其中问好（?）表示用户未看过。用户A对《银河护卫队 》《变形金刚》《星际迷航》三部科幻电影都有评分，平均分为 4 .7 分 （ (5+4+5 ) / 3=4.7 ）；对《三生三世》《美人鱼》《北京遇上西雅图》三部爱情电影评分平均分为 2.3 分 （ ( 3十2+2 ) /3=2.3 ）。现在需要给A推荐电影，很明显A更倾向于科幻电影，因此推荐系统会给A推荐独立日。而对于用户B，通过简单的计算我们可以知道更喜欢爱情电影，因此给其推荐《三生三世》。当然，在实际推荐系统中，预测打分比这更加复杂些，但是其原理是一样的。 现在，我们可以将基于内容的推荐归纳为以下四个步骤： 通过上面四步就能快速构建一个简单的推荐系统。基于内容的推荐系统通常简单有效，可解释性好，没有物品冷启动问题。但他也有两个明显的缺点： 最后，顺便提一下特征提取方法：对于某些特征较为明确的物品，一般可以直接对其打标签，如电影类别。而对于文本类别的特征，则主要是其主题情感等，则些可以通过tf-idf或LDA等方法得到。 基于协同的算法在很多地方也叫基于邻域的算法，主要可分为两种：基于用户的协同算法和基于物品的协同算法。 啤酒和尿布的故事在数据挖掘领域十分有名，该故事讲述了美国沃尔玛超市统计发现啤酒和尿布一起被购买的次数非常多，因此将啤酒和尿布摆在了一起，最后啤酒和尿布的销量双双增加了。这便是一个典型的物品协同过滤的例子。 基于物品的协同过滤指基于物品的行为相似度（如啤酒尿布被同时购买）来进行物品推荐。该算法认为，物品A和物品B具有很大相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 基于物品的协同过滤算法主要分为两步： 基于物品的协同过滤算法中计算物品相似度的方法有以下几种： （1）基于共同喜欢物品的用户列表计算。此外，John S. Breese再其论文中还提及了IUF（Inverse User Frequence，逆用户活跃度）的参数，其认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户，应该增加IUF参数来修正物品相似度的公式： 上面的公式只是对活跃用户做了一种软性的惩罚， 但对于很多过于活跃的用户， 比如某位买了当当网80%图书的用户， 为了避免相似度矩阵过于稠密， 我们在实际计算中一般直接忽略他的兴趣列表， 而不将其纳入到相似度计算的数据集中。 （2）基于余弦相似度计算。（3）热门物品的惩罚。 从上面（1）的相似度计算公式中，我们可以发现当物品 i 被更多人购买时，分子中的 N(i) ∩ N(j) 和分母中的 N(i) 都会增长。对于热门物品，分子 N(i) ∩ N(j) 的增长速度往往高于 N(i)，这就会使得物品 i 和很多其他的物品相似度都偏高，这就是 ItemCF 中的物品热门问题。推荐结果过于热门，会使得个性化感知下降。以歌曲相似度为例，大部分用户都会收藏《小苹果》这些热门歌曲，从而导致《小苹果》出现在很多的相似歌曲中。为了解决这个问题，我们对于物品 i 进行惩罚，例如下式， 当α∈(0, 0.5) 时，N(i) 越小，惩罚得越厉害，从而使热门物品相关性分数下降（ 博主注：这部分未充分理解 ）：此外，Kary pis在研究中发现如果将ItemCF的相似度矩阵按最大值归一化， 可以提高推荐的准确率。 其研究表明， 如果已经得到了物品相似度矩阵w， 那么可以用如下公式得到归一化之后的相似度矩阵w"： 归一化的好处不仅仅在于增加推荐的准确度，它还可以提高推荐的覆盖率和多样性。一般来说，物品总是属于很多不同的类，每一类中的物品联系比较紧密。假设物品分为两类——A和B， A类物品之间的相似度为0.5， B类物品之间的相似度为0.6， 而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。 在这种情况下， 如果一个用户喜欢了5个A类物品和5个B类物品， 用ItemCF给他进行推荐， 推荐的就都是B类物品， 因为B类物品之间的相似度大。 但如果归一化之后， A类物品之间的相似度变成了1， B类物品之间的相似度也是1， 那么这种情况下， 用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品， 那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。 从这个例子可以看出， 相似度的归一化可以提高推荐的多样性。 那么，对于两个不同的类，什么样的类其类内物品之间的相似度高，什么样的类其类内物品相似度低呢？一般来说，热门的类其类内物品相似度一般比较大。如果不进行归一化，就会推荐比较热门的类里面的物品，而这些物品也是比较热门的。因此，推荐的覆盖率就比较低。相反，如果进行相似度的归一化，则可以提高推荐系统的覆盖率。 最后，利用物品相似度矩阵和用户打过分的物品记录就可以对一个用户进行推荐评分：基于用户的协同算法与基于物品的协同算法原理类似，只不过基于物品的协同是用户U购买了A物品，会计算经常有哪些物品与A一起购买（也即相似度），然后推荐给用户U这些与A相似的物品。而基于用户的协同则是先计算用户的相似性（通过计算这些用户购买过的相同的物品），然后将这些相似用户购买过的物品推荐给用户U。 基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤： 步骤（1）的关键是计算用户的兴趣相似度，主要是利用用户的行为相似度计算用户相似度。给定用户 u 和 v，N(u) 表示用户u曾经有过正反馈（譬如购买）的物品集合，N(v) 表示用户 v 曾经有过正反馈的物品集合。那么我们可以通过如下的 Jaccard 公式简单的计算 u 和 v 的相似度： 或通过余弦相似度： 得到用户之间的相似度之后，UserCF算法会给用户推荐和他兴趣最相似的K个用户喜欢的物品。如下的公式度量了UserCF算法中用户 u 对物品 i 的感兴趣程度：首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理：UserCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品， 而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品具有类似行为的物品。 （1）从推荐场景考虑 首先从场景来看，如果用户数量远远超过物品数量，如购物网站淘宝，那么可以考虑ItemCF，因为维护一个非常大的用户关系网是不容易的。其次，物品数据一般较为稳定，因此物品相似度矩阵不必频繁更新，维护代价较小。 UserCF的推荐结果着重于反应和用户兴趣相似的小群体的热点，而ItemCF的推荐结果着重于维系用户的历史兴趣。换句话说，UserCF的推荐更社会化，反应了用户所在小型兴趣群体中物品的热门程度，而ItemCF的推荐更加个性化，反应了用户自己的个性传承。因此UserCF更适合新闻、微博或微内容的推荐，而且新闻内容更新频率非常高，想要维护这样一个非常大而且更新频繁的表无疑是非常难的。 在新闻类网站中，用户的兴趣爱好往往比较粗粒度，很少会有用户说只看某个话题的新闻，而且往往某个话题也不是每天都会有新闻。 个性化新闻推荐更强调新闻热点，热门程度和时效性是个性化新闻推荐的重点，个性化是补充，所以 UserCF 给用户推荐和他有相同兴趣爱好的人关注的新闻，这样在保证了热点和时效性的同时，兼顾了个性化。 （2）从系统多样性（也称覆盖率，指一个推荐系统能否给用户提供多种选择）方面来看，ItemCF的多样性要远远好于UserCF，因为UserCF更倾向于推荐热门物品。而ItemCF具有较好的新颖性，能够发现长尾物品。所以大多数情况下，ItemCF在精度上较小于UserCF，但其在覆盖率和新颖性上面却比UserCF要好很多。 在介绍本节基于矩阵分解的隐语义模型之前，让我们先来回顾一下传统的矩阵分解方法SVD在推荐系统的应用吧。 基于SVD矩阵分解在推荐中的应用可分为如下几步： SVD在计算前会先把评分矩阵 A 缺失值补全，补全之后稀疏矩阵 A 表示成稠密矩阵，然后将分解成 A" = U∑V T 。但是这种方法有两个缺点：（1）补成稠密矩阵后需要耗费巨大的储存空间，对这样巨大的稠密矩阵进行储存是不现实的；（2）SVD的计算复杂度很高，对这样大的稠密矩阵中进行计算式不现实的。因此，隐语义模型就被发明了出来。 更详细的SVD在推荐系统的应用可参考 奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用 。 隐语义模型（Latent Factor Model）最早在文本挖掘领域被提出，用于找到文本的隐含语义。相关的算法有LSI，pLSA，LDA和Topic Model。本节将对隐语义模型在Top-N推荐中的应用进行详细介绍，并通过实际的数据评测该模型。 隐语义模型的核心思想是通过隐含特征联系用户兴趣和物品。让我们通过一个例子来理解一下这个模型。 现有两个用户，用户A的兴趣涉及侦探小说、科普图书以及一些计算机技术书，而用户B的兴趣比较集中在数学和机器学习方面。那么如何给A和B推荐图书呢？ 我们可以对书和物品的兴趣进行分类。对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。简言之，这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题： 对于第一个问题的简单解决方案是找相关专业人员给物品分类。以图书为例，每本书出版时，编辑都会给出一个分类。但是，即使有很系统的分类体系，编辑给出的分类仍然具有以下缺点：（1）编辑的意见不能代表各种用户的意见；（2）编辑很难控制分类的细粒度；（3）编辑很难给一个物品多个分类；（4）编辑很难给一个物品多个分类；（5）编辑很难给出多个维度的分类；（6）编辑很难决定一个物品在某一个类别中的权重。 为了解决上述问题，研究员提出可以从数据出发，自动找到那些分类，然后进行个性化推荐。隐语义模型由于采用基于用户行为统计的自动聚类，较好地解决了上面提出的5个问题。 LFM将矩阵分解成2个而不是3个：推荐系统中用户和物品的交互数据分为显性反馈和隐性反馈数据。隐式模型中多了一个置信参数，具体涉及到ALS（交替最小二乘法，Alternating Least Squares）中对于隐式反馈模型的处理方式——有的文章称为“加权的正则化矩阵分解”：一个小细节：在隐性反馈数据集中，只有正样本（正反馈）没有负反馈（负样本），因此如何给用户生成负样本来进行训练是一个重要的问题。Rong Pan在其文章中对此进行了探讨，对比了如下几种方法： 用户行为很容易用二分图表示，因此很多图算法都可以应用到推荐系统中。基于图的模型（graph-based model）是推荐系统中的重要内容。很多研究人员把基于领域的模型也称为基于图的模型，因为可以把基于领域的模型看作基于图的模型的简单形式。 在研究基于图的模型之前，需要将用户行为数据表示成图的形式。本节的数据是由一系列用户物品二元组 (u, i) 组成的，其中 u 表示用户对物品 i 产生过行为。 令 G(V, E) 表示用户物品二分图，其中 V=V U UV I 由用户顶点 V U 和物品节点 V I 组成。对于数据集中每一个二元组 (u, i) ，图中都有一套对应的边 e(v u , v i )，其中 v u ∈V U 是用户对应的顶点，v i ∈V I 是物品i对应的顶点。如下图是一个简单的物品二分图，其中圆形节点代表用户，方形节点代表物品，用户物品的直接连线代表用户对物品产生过行为。比如下图中的用户A对物品a、b、d产生过行为。度量图中两个顶点之间相关性的方法很多，但一般来说图中顶点的相关性主要取决于下面3个因素： 而相关性高的一对顶点一般具有如下特征： 举个例子，如下图，用户A和物品c、e没有边直连，但A可通过一条长度为3的路径到达c，而Ae之间有两条长度为3的路径。那么A和e的相关性要高于顶点A和c，因而物品e在用户A的推荐列表中应该排在物品c之前，因为Ae之间有两条路径。其中，（A,b,C,e）路径经过的顶点的出度为（3，2，2，2），而 (A,d,D,e) 路径经过了一个出度比较大的顶点D，所以 (A,d,D,e) 对顶点A与e之间相关性的贡献要小于（A,b,C,e）。 基于上面3个主要因素，研究人员设计了很多计算图中顶点相关性的方法，本节将介绍一种基于随机游走的PersonalRank算法。 假设要给用户u进行个性化推荐，可以从用户u对应的节点 v u 开始在用户物品二分图上进行随机游走。游走到任一节点时，首先按照概率α决定是继续游走还是停止这次游走并从 v u 节点重新开始游走。若决定继续游走，则从当前节点指向的节点中按照均匀分布随机选择一个节点作为游走下次经过的节点。这样，经过很多次随机游走后，每个物品被访问到的概率会收敛到一个数。最终的推荐列表中物品的权重就是物品节点的访问概率。 上述算法可以表示成下面的公式： 虽然通过随机游走可以很好地在理论上解释PersonalRank算法，但是该算法在时间复杂度上有明显的缺点。因为在为每个用户进行推荐时，都需要在整个用户物品二分图上进行迭代，知道所有顶点的PR值都收敛。这一过程的时间复杂度非常高，不仅无法在线进行实时推荐，离线计算也是非常耗时的。 有两种方法可以解决上面PersonalRank时间复杂度高的问题： （1）减少迭代次数，在收敛之前停止迭代。但是这样会影响最终的精度。 （2）从矩阵论出发，重新涉及算法。另M为用户物品二分图的转移概率矩阵，即：网络社交是当今社会非常重要甚至可以说是必不可少的社交方式，用户在互联网上的时间有相当大的一部分都用在了社交网络上。 当前国外最著名的社交网站是Facebook和Twitter，国内的代表则是微信/QQ和微博。这些社交网站可以分为两类： 需要指出的是，任何一个社交网站都不是单纯的社交图谱或兴趣图谱。如QQ上有些兴趣爱好群可以认识不同的陌生人，而微博中的好友也可以是现实中认识的。 社交网络定义了用户之间的联系，因此可以用图定义社交网络。我们用图 G(V,E,w) 定义一个社交网络，其中V是顶点集合，每个顶点代表一个用户，E是边集合，如果用户va和vb有社交网络关系，那么就有一条边 e(v a , v b ) 连接这两个用户，而 w(v a , v b )定义了边的权重。一般来说，有三种不同的社交网络数据： 和一般购物网站中的用户活跃度分布和物品流行度分布类似，社交网络中用户的入度（in degree，表示有多少人关注）和出度（out degree，表示关注多少人）的分布也是满足长尾分布的。即大部分人关注的人都很少，被关注很多的人也很少。 给定一个社交网络和一份用户行为数据集。其中社交网络定义了用户之间的好友关系，而用户行为数据集定义了不同用户的历史行为和兴趣数据。那么最简单的算法就是给用户推荐好友喜欢的物品集合。即用户u对物品i的兴趣 p ui 可以通过如下公式计算。用户u和用户v的熟悉程度描述了用户u和用户在现实社会中的熟悉程度。一般来说，用户更加相信自己熟悉的好友的推荐，因此我们需要考虑用户之间的熟悉度。下面介绍3中衡量用户熟悉程度的方法。 （1）对于用户u和用户v，可以使用共同好友比例来计算他们的相似度： 上式中 out(u) 可以理解为用户u关注的用户合集，因此 out(u) ∩ out(v) 定义了用户u、v共同关注的用户集合。 （2）使用被关注的用户数量来计算用户之间的相似度，只要将公式中的 out(u) 修改为 in(u)： in(u) 是指关注用户u的集合。在无向社交网络中，in(u)和out(u)是相同的，而在微博这种有向社交网络中，这两个集合的含义就不痛了。一般来说，本方法适合用来计算微博大V之间的相似度，因为大v往往被关注的人数比较多；而方法（1）适用于计算普通用户之间的相似度，因为普通用户往往关注行为比较丰富。 （3）除此之外，还可以定义第三种有向的相似度：这个相似度的含义是用户u关注的用户中，有多大比例也关注了用户v： 这个相似度有一个缺点，就是在该相似度下所有人都和大v有很大的相似度，这是因为公式中的分母并没有考虑 in(v) 的大小，所以可以把 in(v) 加入到上面公式的分母，来降低大v与其他用户的相似度： 上面介绍了3种计算用户之间相似度（或称熟悉度）的计算方法。除了熟悉程度，还需要考虑用户之间的兴趣相似度。我们和父母很熟悉，但很多时候我们和父母的兴趣确不相似，因此也不会喜欢他们喜欢的物品。因此，在度量用户相似度时，还需要考虑兴趣相似度，而兴趣相似度可以通过和UserCF类似的方法度量，即如果两个用户喜欢的物品集合重合度很高，两个用户的兴趣相似度很高。 最后，我们可以通过加权的形式将两种权重合并起来，便得到了各个好有用户的权重了。 有了权重，我们便可以针对用户u挑选k个最相似的用户，把他们购买过的物品中，u未购买过的物品推荐给用户u即可。打分公式如下： 其中 w" 是合并后的权重，score是用户v对物品的打分。 node2vec的整体思路分为两个步骤：第一个步骤是随机游走（random walk），即通过一定规则随机抽取一些点的序列；第二个步骤是将点的序列输入至word2vec模型从而得到每个点的embedding向量。 随机游走在前面基于图的模型中已经介绍过，其主要分为两步：（1）选择起始节点；（2）选择下一节点。起始节点选择有两种方法：按一定规则抽取一定量的节点或者以图中所有节点作为起始节点。一般来说会选择后一种方法以保证所有节点都会被选取到。 在选择下一节点方法上，最简单的是按边的权重来选择，但在实际应用中需要通过广度优先还是深度优先的方法来控制游走范围。一般来说，深度优先发现能力更强，广度优先更能使社区内（较相似）的节点出现在一个路径里。 斯坦福大学Jure Leskovec教授给出了一种可以控制广度优先或者深度优先的方法。 以上图为例，假设第一步是从t随机游走到v，这时候我们要确定下一步的邻接节点。本例中，作者定义了p和q两个参数变量来调节游走，首先计算其邻居节点与上一节点t的距离d，根据下面的公式得到α： 一般从每个节点开始游走5~10次，步长则根据点的数量N游走根号N步。如此便可通过random walk生成点的序列样本。 得到序列之后，便可以通过word2vec的方式训练得到各个用户的特征向量，通过余弦相似度便可以计算各个用户的相似度了。有了相似度，便可以使用基于用户的推荐算法了。 推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就成为推荐系统的重要组成部分和先决条件。如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。 冷启动问题主要分为三类： 针对用户冷启动，下面给出一些简要的方案： （1）有效利用账户信息。利用用户注册时提供的年龄、性别等数据做粗粒度的个性化； （2）利用用户的社交网络账号登录（需要用户授权），导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的物品； （3）要求用户在登录时对一些物品进行反馈，手机用户对这些物品的兴趣信息，然后给用推荐那些和这些物品相似的物品； （4）提供非个性化推荐。非个性化推荐的最简单例子就是热门排行榜，我们可以给用户推荐热门排行榜，然后等到用户数据收集到一定的时候，在切换为个性化推荐。 对于物品冷启动，可以利用新加入物品的内容信息，将它们推荐给喜欢过和他们相似的物品的用户。 对于系统冷启动，可以引入专家知识，通过一定高效的方式快速建立起物品的相关度表。 在上面介绍了一些推荐系统的基础算法知识，这些算法大都是比较经典且现在还在使用的。但是需要注意的是，在实践中，任何一种推荐算法都不是单独使用的，而是将多种推荐算法结合起来，也就是混合推荐系统，但是在这里并不准备介绍，感兴趣的可以查阅《推荐系统》或《推荐系统与深度学习》等书籍。此外，在推荐中非常重要的点击率模型以及基于矩阵的一些排序算法在这里并没有提及，感兴趣的也可自行学习。 虽然现在用的很多算法都是基于深度学习的，但是这些经典算法能够让我们对推荐系统的发展有一个比较好的理解，同时，更重要的一点——“推陈出新”，只有掌握了这些经典的算法，才能提出或理解现在的一些更好地算法。

茶壶宜小不宜大，宜浅不宜深。茶壶浅、小，不易蓄水，茶汤不易变苦涩。取下盖子，把茶壶倒扣在平整的桌面上，壶嘴、壶口和壶把，三者贴合桌面，稳稳当当，就算三山齐了；材质上，一般用玻璃公道杯，或者内壁白色的公道杯，方便观察汤色；品茗杯宜小，一口轻松饮尽的量；宜浅，茶汤不容易留底；内壁宜白，方便欣赏茶汤色泽。新年给长辈送茶具的寓意是指表示尊敬。一壶侍一茶，象征了传统文化忠贞，家庭和谐。因此佳节送茶和壶，送的更是文化与品位。中国是礼仪之邦，茶具是茶文化的载体。茶具是中国茶文化中必不可少的，被认为是高端产品的代表。送茶具礼品不只是显得比较高档，重要的是茶具所代表的的文化，才是送礼和收礼的人最看重的。茶文化：开门七件事“柴米油盐酱醋茶”，中国人对茶的熟悉，上至帝王将相、文人墨客，下至挑夫贩竹、平民百姓，无不以茶为好。而中国传统节日，七夕鹊桥以茶为媒、中秋月圆以茶怀乡、重阳尊老以茶益寿、春节欢庆以茶待客等，茶饮不仅是亲朋团聚、传递祝福、表达感情的媒介，更演变为中国节日文化的特定符号。

大数据如何助力人力资源管理　挖掘数据价值的利器　　“啤酒与尿布”的故事，在这个时代已经人尽皆知。　　作为最经典的营销案例之一，“啤酒”和“尿布”这两个看上去并无关系的商品，摆放在一起进行销售却获得了很好的收益，其奥秘就在于巧妙地利用了商品之间的关联性。　　而如今能够有效挖掘这种关联性及其价值的工具，就是大数据。　　马云说：“当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就到来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据时代已经到来了。”　　大数据时代，各行各业都在经受着大数据浪潮的洗礼，他们开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值逐渐提升到核心战略之中，唯恐落于时代的后端，人力资源行业也不例外。　　在9月16日北京才源国际文化交流公司举办的“大数据应用研讨会上”，中国人事科学研究院研究员王通讯教授、美国摩根大通副总裁李翔博士、北京才源国际文化交流有限公司总经理谭灿玉女士等具有丰富大数据经验的专家学者出席了此次会议，就大数据在人力资源方面如何进行建设的话题为与会嘉宾进行了分享。　　大数据人力资源管理　　作为中央人才工作协调小组《国家中长期人才规划纲要（2010-2020年）》专家顾问、中国人才研究会副会长，王通讯教授对9月5日国家发布的《促进大数据发展行动纲要》进行了深度解读。　　王教授认为，大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特点的数据集合，具有充足、抓取力强、刷新及时的神通力量，本质是用来洞察关系、需求和趋势，是人类认识新世界的工具。所谓“大数据促进热力资源管理升级”，就是向精细化、及时化、人性化、智能化方向转型升级。　　王教授表示，大数据人力资源管理大致可从以下7个环节来解读：　　1. 大数据育人　　基于互联网、大数据、云计算的人才培育，能够大大提升人才培育的质量和效率，而且人们可以在任何时间、任何地点、随时进行学习活动。　　大数据育人，可以利用云课本、云学堂、云考试等。北大通过基于互联网与大数据的幕课，使北大对社会人才的培养贡献翻了一番，两千多年前孔夫子所谓的“有教无类”，到了今天真正得以实现。　　2.大数据招聘　　以往由于缺少对招聘对象的准确描述，对合适的人选到底是谁很难把握；再加上不公开透明，很容易产生不公平、不公正的招聘，乃至于“萝卜招聘”。在大数据方法的支持下，国外已经改进了这一过程，明显提升招聘质量。　　招聘者可以从各个维度给出求职者一个分值，如职业背景、专业影响力、能力状况、性格特征、职业倾向等，这样的好处在于，以数据作为衡量人才的前提，以模型作为评价人才的标准，能够迅速有效地进行筛选，保证招聘质量。　　3.大数据管人　　大数据管人能做到精细而准确。企业员工的日常管理，比如考勤状况、勤奋状况，都可以借助大数据进行。　　4.大数据用人　　每家企业都会产生大量的数据踪迹，通过分析员工之间的数据沟通，不仅能够了解员工的个人表现，还可以掌握员工的合作状况，从而能够采取有效地措施提高企业内团队的合作效率，甚至在团队组成之前就能预测出队员间的合作情况以及可能出现的问题，让公司长期收益。　　5.大数据考核　　考核是人力资源管理的重要环节。在大数据思想的指导下，组织可以通过软件记录员工每天的工作量、具体工作内容、工作业绩，仁厚使用云计算处理，分析这些数据，了解到员工的工作态度、忠诚度、进取心等等。　　6、大数据薪酬　　为了获得国内外同行之间的竞争力，需要参考大数据提供的数据来调控企业薪酬水准。云计算技术使你能够快速解决此类问题。　　7、大数据评测　　大数据能够评测人才，这个一个新的思路。　　王通讯教授认为，在大数据时代来到之前，没有人能把一个人的“社会关系综合”搞清楚，但如今社会上已经出现“搜索引擎”，信息仓库里的信息越来越多，不良分子难以遁形藏身，而优秀的人才也能依次进行挖掘，因此他认为大数据方法是人才研究的利器。　　此外，他还特别向与会者解读了纲要传达了什么：　　（1）大数据成为推动经济发展转型的新动力；　　（2）大数据成为提升政府治理能力的新途径；　　（3）大数据能够建设以人为本、惠及全民的民生服务新体系；　　（4）大数据应率先在就业保障、教育培训领域推广应用，激发大众创业、万众创新；　　（5）大数据发展，要求加强信息采集、保存和分析建设能力；　　（6）大数据能够推动政府治理精准化；　　（7）政府要与社会合作开发大数据试点，包括劳动就业与收入分配领域；　　（8）发展大数据科学，积极培育大数据技术与应用人才。　　《纲要》明确要求抓紧建立七个方面政策机制：　　1、建立国家大数据发展和应用统筹协调机制。　　2、加快法规制度建设，积极研究数据开发、保护等方面制度。　　3、健全市场发展机制，鼓励政府与企业、社会机构开展合作。　　4、建立标准规范体系，积极参与相关国际标准制定工作。　　5、加大财政金融支持，推动建设一批国际领先的重大示范工程。　　6、加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。　　7、促进国际交流合作，建设完善国际合作机制。　　从商业视角看大数据　　在此次上，美国摩根大通副总裁李翔以“从商业视角看大数据”为主题对大数据的特征、技术基础、应用心得进行了诠释。　　李翔认为，大数据仍面临不堪重负的任务，需要正确的人来解决问题。日益增加的成本也让人无法做到捕捉100%的数据。除此之外，隐私权的问题和数据质量不均等都是目前大数据缩面临的困难。　　当然，大数据的的益处也显而易见，它让企业拥有更好的竞争优势，做出趋势预估和预测，从而做出更好的商业决策。有效的营销能让顾客满意度增加，大数据也能增加创新和下一代产品的开发。　　大数据助力人才培养　　作为一家与国家相关部委研究机构及高校合作开展项目的专业机构，北京才源国际文化交流有限公司主要业务包括大数据相关的培训、合作、咨询等，也会进行礼仪项目的培训与企业管理咨询。　　对于此次会议的圆满举办，北京才源国际文化交流有限公司总经理谭灿玉给予了高度肯定，并表示在各位专家学者的通力合作下，公司将借力政策东风，为大数据产业健康发展贡献出自己的力量，为产业培养和输送更多优良人才。以上是小编为大家分享的关于大数据如何助力人力资源管理的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货