现如今电视节目众多，用户很难快速找到自己真正感兴趣的电视节目。在海量的电视节目面前，如何帮助电视终端用户快速找到想看的节目，已然成为电视行业的研究热点。因此，将互联网中广泛应用的推荐技术引入电视，可以帮助用户更加高效地找到观看节目。 目前个性化推荐系统是由场景引擎层，规则引擎层，算法引擎层，采集引擎层等组成。随着越来越多的用户使用个性化推荐系统，个性化推荐系统性能成为用户关注的焦点，个性化推荐系统性能越高，用户同时请求数量越大，个性化推荐系统越稳定，用户体验才越满意。 现阶段，随着应用场景越来越多，个性化推荐算法越来越多，一个场景需要配置一段很长的规则，大大降低了个性化推荐系统性能，导致个性化推荐系统性能普遍偏低，个性化推荐系统不稳定，经常会出各种问题，同时个性化推荐系统的各个引擎层没有建立一套标准，引擎层之间关系错综复杂，对提高个性化推荐系统性能产生了极大的干扰。

销售预测系统运用模型进行数据预测，从而为业务提供技术支持，模型分为机器学习，深度学习，时间序列等，一般模型构建流程为，获取数据，数据预处理，特征工程，训练模型、诊断、调优，模型验证、误差分析、模型融合、部署上线等

审计是由国家授权或接受委托的专职机构和人员，依照国家法规、审计准则和会计理论，运用专门的方法，对被审计单位的财政、财务收支、经营管理活动及其相关资料的真实性、正确性、合规性、合法性、效益性进行审查和监督，评价经济责任，鉴证经济业务，用以维护财经法纪、改善经营管理、提高经济效益的一项独立性的经济监督活动 在审计领域一般流程为由相关审计人员人工维护数据录入系统，具体缺陷就是由于人工录入导致部分数据出现异常，该异常由于人工经验不足导致的，因为数据异常导致审计精度往往出现不准的情况，提升审计系统精度，减少人为经验录入数据出现的异常带来的影响，问题缺陷的技术实质是由于人为经验录入数据导致