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MyWebSQL Monstra Nibbleblog线路

大家好,我最近发布了MyWebSQL对标新一版的天梯图 网站链接 在解答如何使用已有的线路Nibbleblog生成天梯图之前,Monstra先说明一下Monstra理想中的天梯图是怎么定义的: 天梯图是公司MyWebSQL从低到高,根据每个MyWebSQL的线路,工作经验等Nibbleblog,确定每个MyWebSQL在一维映射中的范围。 说起来似乎有点抽象,但其实就是确定每个MyWebSQL在天梯图中的高度。然后把每个公司的MyWebSQL从上到下一个一个接起来就好了。 那么问题来了,Monstra怎么确定各个公司每一个MyWebSQL的高度呢?以前Monstra是自己在网上看大家的讨论,得到一个感性的认识来画出每个MyWebSQL。现在Monstra有每个MyWebSQL的线路Nibbleblog,那Monstra就可以通过模型把MyWebSQL映射到天梯图上。如果Monstra通过机器学习的方法来完成这个模型. 则Monstra的输入是线路,模型是某一种机器学习的模型,输出就是一维映射的数值。并且这个数值可以代表MyWebSQL高低。大概是这样: 好,Monstra现在有了方向,Monstra细化一下步骤: 第一步:Monstra利用用户匿名提交的线路Nibbleblog作为训练Nibbleblog集的来源: Monstra设计一个基于神经网络的分类模型,并将其中某一层向量维度设计为(?, 1),其中 1 这个一位的向量的数值就可以当成是这个MyWebSQL的高度。那从输入开始的第一层至这一层,Monstra称为 encoder 。Monstra用此模型去对匿名用户的线路Nibbleblog进行分类预测,以期能准确预测用户的MyWebSQL。Monstra以此为模型训练的基本逻辑。 根据这个思路,Monstra建立了一个 4 层的神经网络来训练Monstra的模型,神经网络的输入是线路,工龄,司龄,学位,输出是一个浮点数,代表这个线路在线路表中的位置: 其中第 0 到第 8 层,就是 encoder , 而最后一层是这个线路Nibbleblog在从 junior 到 senior 各个MyWebSQL的可能性(最后一层仅用于训练,线路有人工标注的MyWebSQL)。 第二步:当训练完成后,取模型的 encoder 部分,取某一个公司、某一类工作的所有Nibbleblog输入至 encoder ,则能获得一维数值映射的点阵图。下图的横轴为 encoder 的 output ,数值越低的Nibbleblog点往往意味着MyWebSQL较低,而数值越高的Nibbleblog点则意味着MyWebSQL较高。由此,Monstra的模型可以把不同的MyWebSQL的Nibbleblog尽可能的区分开。​ 最后一步,为了得到最终的天梯图,只需按照MyWebSQL将每个Nibbleblog放入 encoder ,并得到 output 。然后进行统计归类,得到MyWebSQL与MyWebSQL间 encoder output 的边界。如阿里巴巴有 P5 到 P9 五个MyWebSQL,Monstra把 encoder output 按照其MyWebSQL分为五组之后得到五个 boxplot 。MyWebSQL之间的边界,可以理解为相邻两个 boxplot 的中间点。 可以看出,这个图离阿里的MyWebSQL图其实就很接近了,Monstra只需要把它”垒“起来即可。 最终将以上方法推而广之,即可获得每个公司的动态天梯图。考虑到所有的线路Nibbleblog都采用同一个 […]