搜索引擎优化论文(搜索引擎优化论文推荐：谷歌实验室最新研究：coopaspilot)

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　　搜索引擎优化论文推荐：谷歌实验室最新研究：coopaspilot这篇文章是一篇2017年sigkddcompetition（数据挖掘竞赛）上的论文。谷歌人工智能实验室的coop实验室（context-orientedcooperativeoperatingsystem，舆情反作弊系统）团队成员，谷歌实验室张弘，最近介绍了一篇针对新移民申请者设计的算法论文，并在sigkddcompetition（数据挖掘竞赛）上展示了精彩的实验结果。

　　这篇论文的主要目的是改进现有标准方法，提高新移民申请者的信用评估效率，提升审批效率。文章主要解决的问题是不同种族的外国人申请者在入境过程中如何被对待以及如何解决种族歧视问题。为了弄清楚这个问题，研究人员用谷歌的机器学习搜索引擎receive-text-to-regionalmachinelearning搜索特征匹配来源于亚洲申请者的新移民入境记录。

　　该文的目标是找到一个不同种族的新移民入境时的评级相似度计算公式。在这篇论文中，语言知识的重要性不仅体现在工作岗位招聘（只有十几个）上，而且对于科学研究院、实验室招聘等交叉课题是关键。不同种族移民申请者遭遇的种族歧视问题存在非常大的不确定性，申请过程中评级被标记（使用过于严苛的政策）甚至可能导致种族歧视问题。

　　该论文的主要贡献是提出了一个灵活的语言操作选项，使得如何搜索合适的专业特征以及标记负面关键字和正面关键字被规范化，使得新移民申请者在面对复杂领域通过学习合适的手段评估其水平并且避免种族歧视。在精益理论中，资本积累可以扩展产业界生产，可以提高投资和劳动生产率，也可以提高创业和经济增长速度。但是某些情况下，社会问题的复杂度可能会无法通过新移民事业发展标准有效解决。

　　因此，我们并不关心new移民申请者对社会弊端的应对，但是对于那些经验不足的人事，他们希望通过建立高级技术工作岗位来安抚受影响的家庭。然而，在new移民中缺乏技术工作的移民群体的诉求非常复杂：为期一年的基本培训难以帮助找到称心如意的工作，关于自我定位的数据缺乏，自我定位的数据稀缺这样做将需要企业的资金支持，不但影响雇主的信誉，而且可能需要预付给申请者培训成本，给申请者造成更多心理压力。

　　他们希望招聘流程简单化、标准化，而不是真正确保找到称心如意的工作，甚至同样地建立起同样的知识。对于上述问题，一种提供快速评估移民申请的方法是聚焦于每一个涉及复杂领域的申请者：例如新移民教育经历和对应的工作经验，以及发展型国家的情况。一旦领域范围缩小到移民申请本身，发展性国家申请人的特点也更加明显。这样一方面可以为不同国家的人。