漏损模型 pdd模型的

漏损模型和PDD模型都是电商广告推荐领域常用的模型，但两者在目标和应用场景上有所不同。

漏损模型主要应用于用户行为序列中的漏斗分析，通过预测用户流失率来衡量业务运营效果以及提升用户留存率。漏损模型通过对已有的用户行为序列进行分析，结合机器学习算法挖掘用户流失的可能原因，并根据这些因素评估用户的留存风险与概率。

PDD模型则是拼多多平台上常用的广告推荐模型，主要应用于商品推荐场景。PDD模型通过分析用户历史行为、商品属性、商品内容等多种因素，对用户进行画像，并根据用户画像进行个性化推荐。

相关问题

给水管网漏损的报警算法有哪些

水管网漏损报警算法通常有以下几种:

1. 基于流量的算法: 利用水流量的变化来检测水管网中的漏损。通常使用流量计来测量水流的速率和数量,并与正常的流量进行比较,如果发现异常的流量变化,就可能存在漏损。

2. 基于压力的算法: 利用水压力的变化来检测水管网中的漏损。当水流经过漏损的地方时,压力会明显降低,通过对水压力的监测,可以发现漏损的位置。

3. 基于声音的算法: 利用水流时产生的噪声来检测水管网中的漏损。通常使用声音传感器来监测水流的声音,如果发现异常的声音,就可能存在漏损。

4. 基于超声波的算法: 利用超声波来检测水管网中的漏损。通常使用超声波传感器来发射超声波,并通过接收到的反射信号来确定水流的位置,如果发现水流的位置与预期不符,就可能存在漏损。

5. 基于基图的算法: 利用已经建立的水管网的基图来检测水管网中的漏损。通常使用传感器对水流的流向进行

假定今年经济体中基础货币量为10000亿元，现金漏损率为5％，超额准备金率为2％，法定存款准备金率15%，定期存款比率为70%，请问M1为多少？

M1包括流通中的现金货币（即广义货币M0）和银行活期存款。根据题目给出的数据，可以先计算出广义货币M0：

M0 = 基础货币量 * (1 - 现金漏损率) * (1 + 超额准备金率)
= 10000亿 * (1-5%) * (1 + 2%)
= 9470亿

然后，根据题目给出的数据，可以计算出银行活期存款的数量：

银行活期存款 = M1 - 广义货币M0
= M1 - 9470亿

接下来，根据定期存款的比率可以计算出定期存款的数量：

定期存款 = 银行活期存款 / (1 - 定期存款比率)
= (M1 - 9470亿) / (1 - 70%)
= 2.43M1 - 22710亿

最后，根据法定存款准备金率可以计算出M1：

M1 = 广义货币M0 + 银行活期存款 + 定期存款 * 法定存款准备金率
= 9470亿 + (M1 - 9470亿) + (2.43M1 - 22710亿) * 15%
= 9495.5亿 + 0.357M1

整理可得：

M1 = 14911.6亿

因此，今年的M1为14911.6亿元。