2022年退休金算法是怎么的 (2022年退休中人补发工资最新消息)

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• 2022年退休金算法是怎么的
• 2022x20232023-2023x20222022的简便运算？
• SIGIR 2022 ｜图对比介绍算法中，图增强能否有必要？

2022年退休金算法是怎么的

依据最新的 养老金计算 方法，职工退休时的养老金由两局部组成：养老金等于基础养老金加团体账户养老金。

其中基础养老金等于(全省上年度在岗职工月平均工资加自己指数化月平均缴费工资)除以2乘以缴费年限乘以1%等于全省上年度在岗职工月平均工资(1加自己平均缴费指数)除以2乘以缴费年限乘以1%。

2022x20232023-2023x20222022的简便运算？

2022×-2023×=2022×2.23×-2023×2022×=0

SIGIR 2022 ｜图对比介绍算法中，图增强能否有必要？

图对比学习为何能够优化介绍成果？基于对比学习的介绍算法，理论驳回两步走的范式：经过结构扰动增强user-item二部图，获取不同对比视图（view），而后最大化不同对比视图之间节点示意的分歧性。

作者经过试验发现：对比学习经过学习到更平均的user/item特色示意，可以潜在地减轻热度偏向；而实践上，图增强对介绍结果的作用相对较小。

因此，在介绍模型中图增强的必要性存疑，关键影响起因或者是特色示意的平均性。

图增强的必要性：作者以SGL模型为例，试验剖析了图增强对介绍成果的影响。

试验结果标明，只管图增强有助于特色示意的多样性，但对比学习损失函数（如InfoNCE损失函数）在优化特色示意方面更为关键，尤其是在强化特色示意的对齐性敌对均性方面。

作者进一步发现，LigthGCN学习到的特色示意聚类现象更为显著，而联合对比学习的SGL模型则体现出相对更平均的特色散布。

优化对比损失函数带来了更平均的特色示意，在必定水平上成功了热度debias。

基于上述剖析，作者提出SimGCL方法，间接在特色空间中参与随机噪声成功表征级的增强，而摈弃了基于dropout的图增强步骤。

SimGCL经过在特色空间中参与随机噪声，使得模型能够学习到更平均的特色示意，从而优化介绍成果。

试验结果显示，在多个数据集上，SimGCL模型的介绍成果、Debias才干和效率均优于SGL模型和其余SOTA模型。

论文对介绍畛域中图增强模型启动了深化剖析，提醒了基于dropout的图增强并非影响介绍成果的选择性起因，而对比损失函数（如InfoNCE）才是关键。

优化InfoNCE损失函数使得特色示意愈加平均，从而潜在地成功了热度debais。

此外，论文提出了SimGCL方法，经过在特色空间中参与随机噪声，成功了模型功能的优化。

经过剖析和试验，论文不只对图对比介绍算法中的图增强方法启动了深化讨论，还提出了新的方法来改良介绍成果，为未来钻研提供了新的思绪。