美团内部控制论文

北大博士后做半年外卖骑手，这是为了写博士论文。

1.北大博士后的论文跟数字治理下的劳动秩序有关；

2.外卖给他的论文息息相关；

3.他用自己的经历来调查数据，然后提交自己的博士论文。

外卖的崛起让很多人生活方式都发生了改变，外卖其实也是一个非常神奇的职业，能够让这么多的骑手不慌不忙的工作，也没有出现系统问题，这是很多人非常好奇的事情。北大博士后做半年外卖骑手，他这么做的目的就是为了写博士论文，没有调查就没有发言权，北大博士的论文跟劳动秩序和数字有关系，外卖行业其实就是大数据平台，同时骑手也是劳动中非常重要的一部分，怎样通过数字让骑手不慌不忙的工作这是很多人非常好奇的事情，博士要写的论文就是这个方向，他经过体验能够很好的掌握第一手资料，从而为博士论文提供更多安全的数据。

一、北大博士后做半年外卖骑手这是为了写博士论文

现在很多人对于名校学生从事一些低端工作都会感到非常不可思议，好像这些明显的学生就必须做一些高大上的工作，这其实也是一种误解。北大博士后做半年外卖骑手，他这么做的目的为了写博士论文，因为他写的论文跟骑手有关系，所以他亲身体验用实际经验告诉大家他的感受。

二、博士论文的方向是数字治理下的劳动秩序这跟骑手有很大关系

外卖行业已经引起了很多人关注，这个行业也在不断改变大家的生活，博士论文的方向是数字治理下的劳动秩序，美团通过大数据控制骑手这是博士论文的方向之一，这也是他加入外卖半年的原因。

不管怎样我们还是要为博士的行为点赞，毕竟通过自己的亲身经历写出来的论文可能会受到更多人的关注。

论文： 题目：《Leveraging Historical Interaction Data for Improving Conversational Recommender System 》 地址： 这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数据来进行对话式的推荐。 最近，对话推荐系统（CRS）已成为一个新兴且实用的研究主题。 现有的大多数CRS方法都专注于仅从对话数据中为用户学习有效的偏好表示。 然而，本论文从新的视角来利用历史交互数据来改善CRS。 为此，这篇论文提出了一种新颖的预训练方法，以通过预训练方法集成基于物品的偏好序列（来自历史交互数据）和基于属性的偏好序列（来自对话数据）。 随着电子商务平台中智能代理的快速发展，对话推荐系统（CRS）已成为寻求通过对话向用户提供高质量推荐的新兴研究主题。 通常，CRS由对话模块和推荐模块组成。 对话模块侧重于通过多回合互动获取用户的偏好，推荐模块侧重于如何利用推断出的偏好信息为用户推荐合适的商品。 现有的大多数CRS都以“系统要求用户响应”模式设计的。在每轮对话中，CRS都会发出有关用户偏爱的问题，并且用户会使用个性化反馈对系统进行回复。通常，系统会根据商品的某些属性（例如，你最喜欢的电影类型是什么）来生成系统查询，并且用户反馈会反映用户对该属性的特定偏爱（例如，我喜欢动作电影）。主流方法是构造一种跟踪模块，该模块可以从这种多轮对话中推断出用户的基于属性的偏好。以此方式，可以将所推断的偏好呈现为所推断属性的序列（例如，电影CRS中的“流派＝动作→导演＝詹姆斯·卡梅隆”。有了这个序列后，我们就可以用一些方法来进行推荐来，比如可以采用知识图谱来进行推荐。 但是，这些现有的CRS研究存在两个主要问题。首先，对话本身的信息非常有限。许多CRS得到了进一步优化，以减少系统与用户交互的回合数。因此，在基于属性的推断偏好中，可能会丢失一些有用的属性。其次，仅利用基于属性的偏好来进行推荐可能还不够。例如，即使在过滤了几个属性之后，候选项目集仍可能很大。 现在要解决以上提到的两个问题，我们就需要把基于item的方式和基于属性的方式进行结合。其中，基于历史交互item的方式反映的是用户的长期兴趣，基于会话属性的方式反映的是用户当前的兴趣，也就是短期兴趣，这是一个典型的长短期兴趣结合的任务。 A：之前说了，在CRS系统中，一个用户进行多轮对话后，会有一个item属性的集合，A就是这个集合 =  ,其中 属于A，是item的属性，n是属性序列的长度 ,其中 是用户在对话前第k步与之交互的item :我们进一步假设每个项目ik也与一组属性值相关联，用Aik表示，它是整个属性集A的子集。 任务的定义：根据CRS模块，首先收集到基于属性的序列 ，然后利用点击序列 进行推荐。关于这个任务的定义，深入理解应该是这样：我们是先有属性序列，然后主要根据点击序列进行推荐，属性序列的建模是子模块任务，序列推荐是主任务，序列推荐任务在属性序列更新后可以反复利用这个信息，只要属性序列更新。 论文的base model是用Transformer做的，输入部分是embedding层，这部分除了有item id的embedding矩阵，还有属性的embedding矩阵，输入还有个P，这个就不说了，位置向量。 中间的运算就是Transformer的过程了，self-attention 跟ffn，这里不懂transformer结构的可以看一下论文。 输出部分是预测候选item i的概率：其中ei是i的原始embedding向量，W是映射矩阵，两个s是item和属性经过transformer结构出来的最后一个向量。 熟悉bert的都知道mask language model，把item序列中的item 用mask替代，然后预测这些被mask掉的item。 其中fik是item transformer结构出来的位置k出来的向量，SA是熟悉结构出来的Aik的位置出来的向量，W是映射矩阵，eik是原始的item embedding。 为了更好的让item based的信息跟attribute based的信息进行融合，论文也采取了一种另类的mask方法，用随机负采样的属性来替代Aik， 其中fik是被替换的那个item经过trm出来的向量，W是映射矩阵，faj是属性trm出来的向量，预测的概率是aj是否是被替换过。 在LTR里面，如果采用的是pairwise的优化方式，那么负采样的技术就至为关键了，而且优化了正样本的概率大于负样本的能力，所以需要选取一种负采样的方法来给我们整个模型的优化带来提升。 MIP里面负采样的方式用的是 IR-GAN 和 ELECT这两篇论文所采用的方式。 改论文选择了SASRec作为第一个阶段的pairwise ranking的模型，这个模型也是论文中用来sample 负样本的模型。负采样是这么做的：我们先用pairwise ranking的方式训练一个模型作为生成器，得到了候选item的概率分布，有了这个概率分布我们就可以拿来负采样了，因为排序高的items跟真实的很接近。至于为什么选择这个模型，论文里面说是因为这个论文在序列推荐任务中的表示特别好，也就是它作为ranking的模型效果还不错。请注意，尽管可以像标准GAN中那样更新生成器，但是我们只训练它的参数一次。 根据经验，我们发现迭代更新带来的改进是有限的。 整个训练分成两个阶段，第一个是预训练阶段，就是训练两个表示学习模型，第二个是微调阶段，学习的是rank loss：

一、制订完善的制度和内部控制制度，并不能防范所有的风险。只有提高人的道德和法律意识，才能使制度更加顺利实施。企业可聘请专业人士，对企业的潜在法律风险进行定性评估，也可以经常邀请法律人士，对员工进行反商业贿赂方面的教育与培训，使其知晓商业赂领域，提高自身的法律意识和社会责任感，正确行使权利和自觉履行义务。另外，对涉案人员进行辞退或移交司法机关严肃处理，而对违法违规商家，则采取永久下线、终止合作等措施。

二、在财务制度上，企业与客户之间的交易方式最好是银行转账，业务流、资金流明晰且有据可查，关键是减少员工掌握现金的机会；在人事制度上，把员工侵占企业财务行为纳入劳动合同或规章制度中，一旦出现贪污腐败行为。

三、在管理制度上，企业内部设立监管部门和奖惩机制，既能严查企业人员中饱私襄、转移资金、利用关联交易非法牟利等问题，也能充分发挥职工群众的监督作用，确保交易活动有序进行，保护资产的安全完整。

四、设立独立的内部审计机构或人员，定期或专项审查，以发现潜在不合规行为的线索。有效、客观的内部审计对公司内部防止和检查企业舞弊性财务报告起着主要的作用。

五、企业内部要建立清廉、清明的企业文化，老板要首先起到带头作用，对于关键岗位，要保证岗位薪酬在市场具有竞争力，加大关键岗位员工失去工作的机会风险，促使有动力自我要求。对于关键岗位员工，要设置与企业经营目标一致的激励机制，使企业目标与员工个人目标高度绑定，员工就会失去贪腐的动力与意愿，还会积极的相互监督，揭发其他人的贪腐行为。

北大博士后可能学习很厉害，但是在职场上人际交往却不怎么样。所以才会选择做外卖骑手这种不用勾心斗角的工作。

应当要加强法律对贪腐的打击，因为只有这样才能够让那些人不敢要去贪腐。

美团内部控制案例怎么写，我们可以根据美团内部的规章制度来选择案例，是我们必须选择那种积极的，有正面引导的作用来做个案例，这样才能够指导内部的员工进行更加有效的操作和规程，当时提高美团内部的工作，通知必须按照内部的规章制度进行书写