社交媒体算法推荐量表

Ⅰ 对于社交网络的数据挖掘应该如何入手，使用哪些算法

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。

众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
一、数据挖掘
在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。
不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：
1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。
2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。
综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket analysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。最后，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。
前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。
因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。
二、大数据的特征
大数据（bigdata）一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念，进而理解和认识大数据。
研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：
1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。
2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和社会价值。
上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：
5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。
6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。
7.Volatility（波动性）/Variance（差异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。
8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。
综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。
三、大数据时代下的数据挖掘
在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：
大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。
因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。
挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。
总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：
应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。
数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。
算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。
平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。
综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。
四、大数据挖掘系统的开发
1.背景目标
大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
2.相关产品
现有的数据挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。
流行的数据挖掘算法库
如Mahout、MLC++和MILK，这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。
最近出现的一些集成的数据挖掘产品
如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。
3.FIU-Miner
为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。
与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：
A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。
B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。
C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和服务器等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。
D.有效的程序调度和执行。
应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。
FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。
制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。
在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。
总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。
-
-

Ⅱ 社交网络的核心推荐算法有哪些

应该是Large Integration Algorithm（简称LI算法），Usage Behavior Algorithm（简称UB算法），我也不太确定，希望可以帮到你哈

Ⅲ 社交网络的核心推荐算法有哪些

对好友推荐算法非常熟悉，有些积累。好友推荐算法一般可以分为下面几类：
1、基于关系的推荐
基于关系的推荐，最近写了一个专栏文章，具体介绍了常用算法，可以看下有没有帮助，传送门：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
简介：
a.社会网络中，三元闭包理论，以及常用推荐算法
b.Facebook中的推荐算法是如何做的
2、基于用户资料的推荐
3、基于兴趣的推荐
剩下两个方面有时间再写。
近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。
社区发现算法，GN算法，Louvain算法，LPA与SLPA
Louvain算法思想
1.不断遍历网络中的节点，尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区，直到所有节点不再改变
2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点，重新构造网络。这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
3.重复以上两步
LPA算法思想：
1.初始化每个节点，并赋予唯一标签
2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签
3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区
SLPA算法思想：
SLPA是LPA的扩展。
1.给每个节点设置一个list存储历史标签
2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。（两个节点互为邻居节点）
3.节点将最热门的标签更新到标签列表中
4.使用阀值去除低频标签，产出标签一致的节点为社区。

Ⅳ 常见的社交媒体有哪些

1、博客

博客是继MSN.BBS.ICQ之后出现的第4种网络交流方式，现已受到大家的欢迎，是网络时代的个人“读者文摘”，是以超级链接为入口的网络日记，它代表着新的生活、工作和学习方式。

2、QQ

QQ是腾讯QQ的简称，是腾讯公司开发的一款基于Internet的即时通信（IM）软件，腾讯QQ支持在线聊天、视频通话、点对点断点续传文件、共享文件、网络硬盘、自定义面板、QQ邮箱等多种功能，并可与多种通讯终端相连。

3、微信

微信（WeChat）是腾讯公司于2011年1月21日推出的一个为智能终端提供即时通讯服务的免费应用程序 ，由张小龙所带领的腾讯广州研发中心产品团队打造 。

4、微博

微博（Weibo）是指一种基于用户关系信息分享、传播以及获取的通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交媒体、网络平台，用户可以通过PC、手机等多种移动终端接入，以文字、图片、视频等多媒体形式，实现信息的即时分享、传播互动。

5、抖音

抖音，是一款可以拍短视频的音乐创意短视频社交软件，该软件于2016年9月上线，是一个专注年轻人音乐短视频社区平台。用户可以通过这款软件选择歌曲，拍摄音乐短视频，形成自己的作品。

Ⅳ 将基于社交媒体的行为分析叫做什么

基于社交媒体的新闻分析，现在就叫做大数据推荐算法。你看现在你打开任何一个网站浏览的都是你感兴趣或者曾经有关注过的内容或者话题，这就是大数据，他们根据你的浏览习惯而进行推荐。

Ⅵ 抖音短视频的推荐机制(或者说算法)是怎样的

抖音属于字节跳动旗下产品，和头条系产品一样，抖音的推荐机制（流量分配）是去中心化的，也就是说，每个账号都有机会爆红。

抖音，是由字节跳动孵化的一款音乐创意短视频社交软件。该软件于2016年9月20日上线，是一个面向全年龄的短视频社区平台。

2019年1月18日下午，中央电视台与抖音短视频举行新闻发布会，正式宣布抖音将成为《2019年中央广播电视总台春节联欢晚会》的独家社交媒体传播平台，会上公布了2019年央视春晚“幸福又一年”的新媒体行动，抖音将同央视春晚在短视频宣发及社交互动等领域展开全方位深度合作，调动广大年轻群体，面向全球华人，以参与代替评论，用参与引导关注，助力春晚传播 。

2020年7月30日，北京互联网法院作出宣判，认定抖音App有侵害用户个人信息的情形。9月14日，国家网信办发布消息称，抖音APP中存在大量诱导未成年人参与应援打榜、大额消费、煽动挑拨青少年粉丝群体互撕谩骂的不良信息和行为。

9月，北京市市场监管局召集抖音等6家互联网企业负责人，召开落实“长江禁捕打非断链”工作电商平台行政约谈会。

2021年1月，“抖音”平台被行政处罚。2021年6月，抖音因提供含有禁止内容被罚 3 万元；2021年1月26日，抖音与央视春晚联合宣布，抖音成为《2021年中央广播电视总台春节联欢晚会》独家红包互动合作伙伴。

这是继2019年春晚后，抖音第二次与央视春晚达成合作; 6月21日，抖音正式上线了网页版内测，其官网页面也进行了改版；9月1日，抖音发布关于进一步加强“饭圈”乱象专项整治的公告。

Ⅶ mbti测试为什么火了这个测试真的靠谱吗

mbti测试为什么火了？这个测试真的靠谱吗？下面就我们来针对这个问题进行一番探讨，希望这些内容能够帮到有需要的朋友们。

这种企业运用它来开展CEO自我评价、招聘面试求职者、及其评定是不是该向某类性格的人扣除更高一些的人寿保险花费。之后，很多应聘者将测试结果做为展示出本人性格的关键标识，并依靠MBTI的剖析语句介绍自己。一些神秘组织选择特务时，也会应用MBTI测试。

那么，企业用MBTI来选择职工，本人用MBTI来整体规划职业发展，及其谈对象，靠谱吗？许多网民对于此事都维持慎重心态。有些人觉得，心理测量只在某一横断面给予参照，并不是确诊性的，何况外行人员对许多定义的解释误差巨大。也有些人觉得，大伙儿在社交网络平台上便是“图一乐呵”。也有人表明，这就是一种自我认识的方法，仅作参考。

有专家学者曾科学研究强调，不可以将MBTI结果做为最后人格类型分辨，想要在MBTI验证的专业技术人员正确引导下，将问卷调查结果做为参考，进而明确个人的人格类型。

“MBTI可以协助了解自己，但并不夺走认知能力随意，把结果强人所难；MBTI可以合理地评定人格类型，但从而并不可以推论个人行为心态、智商水准、工作能力高低、工作业绩、将来福祸和运势。”

对于时下，有的人将MBTI做为一种新标识，则很有可能更让事儿不会再那么有意思。人是动态性的人，俗话说得好，“定向推广，千人百性”。做性格测试非常容易，但向内探寻将永无止尽。

Ⅷ 霍兰德职业心理测试：测试你最感兴趣的是什么职业

一、什么是职业兴趣测试？
兴趣似乎在很长时期内是稳定的，并与某些领域的成功有关。但是兴趣不等于才能或能力，对这些特点的测试应与兴趣测试同时进行。此外，很容易在兴趣测试问题的回答上作假，虽然在员工选择中可能用到一些兴趣测试，但是它们主要用于评议和职业的指导方面。
二、职业兴趣测试的方法
早期的技术方法有斯特朗职业兴趣量表（StrongVocationalInterestBlank，SVIB）和库德职业兴趣调查表(KOIS）等。兴趣测验通常列出众多的兴趣选择项，涉及运动、音乐、艺术、文学、科学、社会服务、计算、书写等领域，例如，喜欢踢足球，喜欢看球赛，喜欢听流行音乐，喜欢听交响乐，喜欢看画展，喜欢外出写生，喜欢看爱情小说，喜欢看侦探小说，喜欢看科普杂志，喜欢自己做小家具，喜欢写诗歌，喜欢做数字游戏，喜欢写信，喜欢外出旅游，喜欢独立思考，喜欢下棋，等等。根据被试者对各种兴趣项目的“是”或“否”选择，或依据受试者排列出的兴趣序列，可以对其是否适合某一职业或某一种工作做出判断。
1959年，霍兰德提出了具有广泛社会影响的人业互择理论。这一理论首先根据劳动者的心理素质和择业倾向，将劳动者划分为6种基本类型，相应的职业也划分为6种类型：霍兰德职业选择理论，实质在于劳动者与职业的相互适应。
三、霍兰德职业测评划分的六种人格类型特征
现实型（R）：其基本的倾向是喜欢以物、机械、动物、工作等为对象，从事有规则的、明确的、有序的、系统的活动。因此，这类人偏好的是以机械和物为对象的技能性和技术性职业。为了胜任，他们需要具备与机械、电气技术等有关的能力。他们的性格往往是顺应、具体、朴实的，社交能力则比较缺乏。
研究型（I）：其基本的倾向是分析型的、智慧的、有探究心的和内省的，喜欢根据观察而对物理的、生物的、文化的现象进行抽象的、创造性的研究活动。因此，这类人偏好的是智力的、抽象的、分析的、独立的、带有研究性质的职业活动，诸如科学家、医生、工程师等。
艺术型（A）：其基本的倾向是具有想象、冲动、直觉、无秩序、情绪化、理想化、有创意、不重实际等特点，他们喜欢艺术性的职业环境，也具备语言、美术、音乐、演艺等方面的艺术能力，擅长以形态和语言来创作艺术作品，而对事务性的工作则难以胜任。文学创作、音乐、美术、演艺等职业特别适合于他们。
社会型（S）：其基本的倾向是合作、友善、助人、负责任、圆滑、善于社交言谈、善解人意等。他们喜欢社会交往，关心社会问题，具有教育能力和善意与人相处等人际关系方面的能力，适合这一类人的典型的职业有教师、公务员、咨询员、社会工作者等以与人接触为中心的社会服务型的工作。
企业型（E）：其基本的倾向是喜欢冒险、精力充沛、善于社交、自信心强。他们强烈关注目标的追求，喜欢从事为获得利益而操纵、驱动他人的活动。由于具备优秀的主导性和对人说服、接触的能力，这一类型的人特别适合从事领导工作或企业经营管理的职业。
常规型（C）：其基本的倾向是顺从、谨慎、保守、实际、稳重、有效率、善于自我控制。他们喜欢从事记录、整理档案资料、操作办公机械、处理数据资料等有系统、有条理的活动，具备文书、算术等能力，适合他们从事的典型职业包括事务员、会计师、银行职员等。
人们通常倾向选择与自我兴趣类型匹配的职业环境，如具有现实型兴趣的人希望在现实型的职业环境中工作，这样可以最好地发挥个人的潜能。但在具体职业选择中，个体并非一定要选择与自己兴趣完全对应的职业环境，这主要是因为个体本身通常是多种兴趣类型的综合体，出现单一类型显着突出的情况不多，因此评价个体的兴趣类型时也时常以其在六大类型中得分居前三位的类型组合而成，组合时根据每个类型得分高低依次排列字母，构成其兴趣组型，如EIS、AIS等。
职业心理测试有许多用途，最典型的就是用与员工的生涯规划，因为一个人总是把自己感兴趣的事情做得很好。另外还可以用它作为选择的工具，如果你能选择那些与现职成功的雇员的兴趣相似的候选人，那么这些候选人很可能在新的岗位上也能取得成功。
该测试是将个人兴趣与那些在某项工作中较成功的员工的兴趣进行比较。它是用于了解一个人的兴趣方向以及兴趣序列的一项测试。

Ⅸ 怎样摆脱社交媒体上瘾

首先是卸载相关不重要的社交软件，上瘾不仅因为自身原因，而且也在于社交媒体平台算法的推荐功能上，所以，先卸载，之后慢慢回归到正常生活上，比如可以进行运动，看书，交流等活动，来取代对社交媒体的上瘾，希望对你有帮助。