Архив категорий Разное

Как стать общим другом в вк: Как добавить в общие друзья ВКонтакте

ML на эго-графах / Хабр

Дружбы — одна из важнейших механик любой социальной сети. Подавляющее большинство взаимодействий происходит между пользователями, которые дружат: мы видим и комментируем записи друг друга в лентах, заходим в список друзей, чтобы найти знакомых и написать сообщение. Именно поэтому рост социального графа так важен.

Меня зовут Женя Замятин, я работаю в команде Core ML ВКонтакте. Хочу рассказать, как устроены рекомендации, которые делают ближе пользователей самой крупной социальной сети рунета. 

Обзор

Современные рекомендательные системы зачастую состоят из двух уровней, и наша не исключение. Задача первого уровня — искать наиболее релевантных кандидатов среди всего множества пользователей (у нас их сотни миллионов). Такая постановка задачи подразумевает высокую скорость работы. Обычно здесь используют простые в применении модели — вроде матричных факторизаций или эвристики на базе числа общих друзей. Полученные на первом уровне кандидаты отправляются на второй. Здесь на модель уже не накладываются такие жёсткие ограничения по скорости, её главная задача — обеспечить максимальную точность предсказаний и сформировать список, который увидит пользователь. В этой статье мы рассмотрим только первый этап — уровень отбора кандидатов.

Прежде всего сформулируем задачу, которую будем решать: для каждого пользователя необходимо найти k кандидатов, которых он с наибольшей вероятностью добавит в друзья. Метрика, на которую будем ориентироваться, — recall@k. Она идеально описывает задачу: на первом уровне нам не интересен порядок кандидатов, но важна их релевантность.

Сначала рассмотрим базовые решения, придуманные десятки лет назад, но до сих пор актуальные. Первым приходит на ум одно из самых логичных — эвристика на основе числа общих друзей. Для каждого пользователя отбираются кандидаты с наибольшим таким значением. Этот подход просто реализуется и неплох по качеству.

Ещё один важный метод рекомендаций — Adamic/Adar. В его основе лежит всё тот же анализ общих друзей, но с модификацией: авторы предлагают учитывать число друзей у «общего» друга. Чем больше это значение, тем меньше информации о релевантности он несёт.

Кроме методов на основе анализа общих друзей, довольно распространены рекомендации на базе эмбеддингов. В Лаборатории искусственного интеллекта ВКонтакте в МФТИ мы провели исследование: сравнили эффективность разных подходов к задаче предсказания дружб в VK. Результаты совпали с нашим опытом — решения на базе графовых эмбеддингов у нас работают плохо. Учитывая это, мы стали развивать систему отбора кандидатов по пути анализа общих друзей.

EGOML

Общая схема нашего метода продолжает идеи числа общих друзей и Adamic/Adar. Финальная мера релевантности E(u, v), с помощью которой мы будем отбирать кандидатов, всё так же раскладывается в сумму по общим друзьям u и v. Ключевое отличие — в форме слагаемого под суммой: в нашем случае это мера ez_c(u, v).

Сначала попробуем понять «физический» смысл меры ez_c(u, v). Представим, что мы взяли пользователя c и спросили у него: «Насколько вероятно, что два твоих друга, u и v, подружатся?» Чем больше информации для оценки он учтёт, тем точнее будет его предсказание. Например, если c сможет вспомнить только число своих друзей, его рассуждения могут выглядеть следующим образом: «Чем больше у меня друзей, тем менее вероятно, что случайные двое из них знакомы». Тогда оценка вероятность дружбы u и v (с точки зрения c) может выглядеть как 1/log(n), где n — число друзей. Именно так устроен Adamic/Adar. Но что если c возьмёт больше контекста?

Прежде чем отвечать на этот вопрос, разберёмся, почему ez_c(u, v) важно определять через пользователя c. Дело в том, что в таком виде очень удобно решать задачу распределённо. Представим, что теперь мы разослали всем пользователям платформы анкету с просьбой оценить вероятность дружбы в каждой паре их друзей. Получив все ответы, мы можем подставить значения в формулу E(u, v). Именно так выглядит вычисление E(u, v) с помощью MapReduce:

• Подготовка. Для каждого c выделяется тот контекст, который он будет учитывать для вынесения оценок. Например, в Adamic/Adar это будет просто список друзей.

• Map. «Спрашиваем» у каждого c, что он думает про возможность дружбы в каждой паре его друзей. По сути, вычисляем ez_c(u, v) и сохраняем в виде (u, v) → ez_c(u, v) для всех u, v in N(c). В случае Adamic/Adar: (u, v) → 1/log|N(c)|.

• Reduce. Для каждой пары (u, v) суммируем все соответствующие ей значения. Их будет ровно столько, сколько общих друзей у u и v.

Таким образом мы получаем все ненулевые значения E(u, v). Заметим: необходимое условие того, что E(u, v) > 0, — существование хотя бы одного общего друга у u и v.

Контекстом пользователя c в случае меры ez_c будет тот же список друзей, но дополненный информацией о связях внутри этого списка. Такую структуру в науке называют эго-графом. Если более формально, эго-граф вершины x — это такой подграф исходного графа, вершинами которого являются все соседи x и сама x, а рёбрами — все рёбра исходного графа между этими вершинами. Коллеги из Одноклассников написали подробную статью об эго-графах и затронули в ней вопрос их эффективного построения.

Ключевая идея меры ez_c в том, что её можно сделать обучаемой. Для каждого пользователя c, его эго-графа и всех пар пользователей u, v внутри него мы можем посчитать много разных признаков, например:

• число общих друзей u и v внутри эго-графа c;

• число общих друзей u и c;

• интенсивность взаимодействий между v и c;

• время, прошедшее с последней дружбы между u и кем-либо из эго-графа c;

• плотность эго-графа c;

• и другие.

Таким образом мы получим датасет с признаками. Но для обучения нужны ещё и метки. Пусть датасет был построен по состоянию графа на момент времени T. Тогда в качестве положительных примеров возьмём те пары пользователей, которые не были друзьями на момент T, но подружились к T + △T. А как отрицательные — все остальные, не подружившиеся, пары пользователей. Заметим: поскольку мы решаем задачу предсказания новых дружб, те пары пользователей, которые уже дружат на момент T, учитывать не нужно ни на обучении, ни на применении.

В конечном счёте мы получаем датасет следующего вида:

• для каждой пары пользователей u и v, а также их общего друга c, посчитаны признаки по эго-графу c;

• пара пользователей u и v встречается в датасете ровно столько раз, сколько у них общих друзей;

• все пары пользователей в датасете не являются друзьями на момент времени T;

• для каждой пары u и v проставлена метка — подружились ли они в течение определённого промежутка времени начиная с T.

По такому датасету мы и будем обучать нашу меру ez_c. В качестве модели выбрали градиентный бустинг с pairwise функцией потерь, где идентификатором группы выступает пользователь u.
По сути, мера ez_c(u, v) определяется как предсказание описанной выше модели. Но есть один нюанс: при pairwise-обучении распределение предсказаний модели похоже на нормальное. Поэтому, если в качестве определения меры ez_c(u, v) взять «сырое» предсказание, может возникнуть ситуация, когда мы будем штрафовать финальную меру E(u, v) за общих друзей, так как значения предсказаний бывают отрицательными. Это выглядит не совсем логично — хочется, чтобы с ростом числа общих друзей мера E(u, v) не убывала. Так что поверх предсказания модели мы решили взять экспоненту:

Такой подход хорошо себя показывает на небольших графах. Но чтобы применить его на реальных данных, необходимо выполнить ещё одно действие. Суть проблемы такая: мы не можем вычислять признаки и применять модель для каждой пары пользователей всех эго-графов — это слишком долго. 2) до O(n). Но как получить такую модель, каждое дерево которой зависит только от одного пользователя? Для этого сделаем следующее:

1. Исключим из датасета все признаки, которые одновременно зависят и от u и от v. Например, от признака «число общих друзей u и v внутри эго-графа c» придётся отказаться.

2. Обучим модель A, используя только признаки на базе u, c и эго-графа c.

3. Для обучения модели B оставим только признаки на базе v, c и эго-графа c. Также в качестве базовых предсказаний передадим предсказания модели A.

Если объединим модели A и B, получим то что нужно: первая часть использует признаки u, вторая — признаки v. Совокупность моделей осмысленна, поскольку B была обучена «корректировать» предсказания A. Эта оптимизация позволяет ускорить вычисления в сотни раз и делает подход применимым на практике. Финальный вид ez_c(u, v) и E(u, v) выглядит так:

Вычисление меры E в онлайне

Заметим, что E(u, v) можно представить в виде:

Эта формула — скалярное произведение разреженных векторов, индексами которых являются пользователи, а значениями — экспоненты предсказаний модели. Ненулевые значения здесь проставлены только у друзей u — по сути это просто списки друзей с дополнительными значениями. 

При построении рекомендаций мы уже вычислили предсказания моделей для всех существующих дружб. Поэтому для каждого пользователя мы можем собрать векторы и сложить их в доступное онлайн key-value хранилище. После этого сможем получать значение E(u, v) для любой пары пользователей в онлайне простой операцией перемножения векторов. Это даёт возможность использовать E(u, v) как лёгкую функцию релевантности в нагруженных местах либо как дополнительный признак финальной модели ранжирования.

Итог

В результате система EGOML позволяет:

1. Распределённо отбирать кандидатов для каждого пользователя в офлайне. Асимптотическая сложность оптимизированного алгоритма составляет O(|E|) вычислений признаков и применений модели, где |E| — число связей в графе. На кластере из 250 воркеров время работы алгоритма составляет около двух часов.

2. Быстро вычислять меру релевантности E(u, v) для любой пары пользователей в онлайне. Асимптотическая сложность операции O(|N(u)| + |N(v)|).

3. Улучшать качество рекомендаций, расширяя количество учтённых графов (по дружбам, скрытиям рекомендаций, отправленным сообщениям и другим графам) и добавляя всевозможные метки на рёбра и вершины. Например, интенсивность взаимодействий на ребре, дату образования ребра, город, место работы или учёбы пользователя.

В конечном счёте мы перешли со способа отбора кандидатов с использованием Adamic/Adar к системе EGOML и внедрили в модель второй уровень признаков на основе меры E(u, v). И это позволило увеличить количество подтверждённых дружб со всей платформы на несколько десятков процентов.

Благодарность

Хочу сказать спасибо руководителю команды Core ML Андрею Якушеву за помощь в разработке метода и подготовке статьи, а также всей команде Core ML — за поддержку на разных этапах этой работы.

Как ВКонтакте определяются возможные друзья?

Определение возможных друзей ВК появилось уже сравнительно давно. Однако, это обновление до сих пор вызывает у пользователей соцсети много вопросов. И не странно, ведь не каждый знает, как вообще ВКонтакте определяются и предлагаются возможные друзья. Не все даже понимают смысл этого дополнения, и, тем более, не каждый им пользуется. И не зря у пользователей возникает множество вопросов, ведь нет четкого и понятного описания сервиса.

Оглавление

• 1 Где находятся возможные друзья
• 2 Основная цель сервиса
• 3 Можно ли увеличить список
• 4 Как появляются возможные друзья
  • 4. 1 Возможные друзья на фейковых аккаунтах
• 5 Как убрать человека из «Возможных друзей»

Где находятся возможные друзья

Начать следует с простого. Определить расположение данного блока не так уж и сложно. Логично, что он находится в разделе «Друзья». Именно туда необходимо перейти со своей страницы, чтобы увидеть список возможных друзей.

С глобальным обновлением интерфейса поменялось и расположение данного блока. Раньше он отображался слева под меню страницы. Также его можно было найти с помощью сервиса поиска друзей.

После обновления изменились не только стандартные функции ВК, но и блок возможных друзей. Видимо, разработчики посчитали старое расположение не совсем удобным, поэтому переместили его. Теперь он находится справа, занимая отдельное пространство на вкладке «Друзья». Сделав переход по активной кнопке, можно будет ознакомиться с полным предоставленным списком. Также возможных друзей можно найти, как и прежде, перейдя по активной ссылке «Найти друзей».

Этот раздел может порекомендовать Вам тех, с кем Вы могли бы подружиться. Вы сразу же сможете нажать на иконку «Добавить в друзья». К запросу можно будет добавить сообщение, в котором указать, почему Вы решили пообщаться с этим пользователем.

При этом, человек получит уведомление с указанием количества Ваших общих друзей. Такой простой способ используют многие пользователи, желающие расширить свой френдлист.

Основная цель сервиса

Первоочередной идеей создания такой возможности стала потребность людей в поиске новых знакомств. Ведь это и было основной целью создания подобных социальных сетей. Зависит, от того, как посмотреть на саму идею соцсети.

Стоит упомянуть, что сервис рассчитан на людей, которые недавно зарегистрировались ВКонтакте. Блок «Возможные друзья» не будет появляться у пользователей с френдлистом более 100 человек.  Тут же учитывается и количество подписок на разные сообщества.  Таким образом, ВК позволяет новичкам не потеряться на сайте и сразу же приступить к общению и новым знакомствам.

Также блок часто используют в целях коммерции. Многие увеличивают аудиторию своих групп и сообществ именно таким образом. Это разрешенная схема, ведь ВК сам предлагает пользователям добавить людей из списка рекомендованных. А предложить им вступить в группу никто не запрещает.

Можно ли увеличить список

Количество предлагаемых друзей ВКонтакте можно увеличить несколькими способами. При добавлении людей из уже существующего списка, Вы заметите, что он расширяется новыми общими друзьями. Это самый простой метод, которым пользуется большинство людей. Некоторые используют и накрутку.

В случае массового добавления в друзья ВКонтакте на страницы таких «накрутчиков», их рекомендации тоже будут пополняться. Для коммерческих проектов сервис просто незаменим.

Как появляются возможные друзья

В первую очередь, в списке оказываются люди, с которыми у Вас уже есть общие товарищи. Чем больше общих друзей тем выше предполагаемый друг, но сейчас влияет не только это.

Благодаря кнопке «Показать всех», можно будет увидеть более полный список Ваших возможных знакомых. Там будут появляться те же люди, только будет немного изменен порядок их расположения.

Далее для поиска рекомендаций используются такие параметры, как школы и ВУЗы (с учетом года окончания), родной город и даже участие в одном и том же сообществе или группе. Таким образом, предоставляется список не только реальных знакомых, но и тех, с кем могут совпадать интересы и предпочтения.

С помощью сервиса, многие нашли новых друзей и знакомых. А некоторым он не понравился. Ведь в их списке были абсолютно незнакомые люди. Это происходит потому, что многие добавляют в друзья тех, кого не знают. Таким образом, пользователи из их френдлиста попадут в «возможных друзей».

Возможные друзья на фейковых аккаунтах

Многие пользователи, создающие дополнительные страницы или фейки, обращают внимание на то, что ВК предлагает им подружиться с людьми из реальной жизни. Суть в том, что эти знакомые никак не пересекались с новой страницей, информация о них нигде не была указана. Пользователи даже начали переживать о безопасности своих данных. На это администрация соцсети ответила, что никакие данные и сведения не подлежат сбору и разглашению.

Некоторые сделали собственные выводы по этому поводу. Предполагается, что для определения возможных друзей ВК использует сохраненные куки. Также на компьютере или другом устройстве могут быть установлены разрешения, с помощью которых отслеживается статистика по посещению различных ресурсов. Таким образом, можно будет определить связь между реальной страницей и фейком, созданным на этом же устройстве.

Как убрать человека из «Возможных друзей»

Если в список попал человек, с которым Вам не хочется дружить, его легко можно будет убрать оттуда. Для этого необходимо курсором навести на крестик в углу аватарки пользователя. Там же высветится активное меню «Больше не показывать».

Это действие можно будет отменить. Удобность такой фильтрации в том, что люди, которые Вам не интересны, больше не будут появляться в списке рекомендованных, а их место займут те, с кем вы сможете познакомиться и общаться.

Такие дополнительные сервисы в соцсетях определенно указывают на то, что сайты рассчитаны, в первую очередь, на общение. Сегодня люди знакомятся, работают, влюбляются, да и живут в интернете. Поэтому такой незамысловатый поиск новых знакомых просто необходим для общества XXI века.

ВКонтакте друзья взаимные · GitHub

	#!/usr/bin/env python3
	#-*- кодировка: UTF-8 —*-
	импорт ОС, vk_api, sys
	из спящего режима импорта времени
	def captchaHandler(captcha):
	key = input(«Введите капчу {0}: «. format(captcha.get_url())).strip()
	вернуть captcha.try_again(ключ)
	определение getUserId (ссылка):
	идентификатор = ссылка
	если в ссылке «vk.com/»:
	идентификатор = ссылка.split(‘/’)[-1]
	, если не id.replace(‘id’, »).isdigit():
	id = vk.utils.resolveScreenName(screen_name=id)[‘object_id’]
	иначе:
	id = id.replace(‘id’, »)
	вернуть целое (идентификатор)
	sl = лямбда: сон (0,35)
	vk_session = vk_api. VkApi(токен=os.environ[«OLEG_VK_TOKEN»], captcha_handler=captchaHandler)
	попытка:
	vk_session.authorization()
	кроме vk_api.AuthorizationError как error_msg:
	печать (ошибка_сообщение)
	вк = vk_session.get_api()
	людей = список (карта (getUserId, sys.argv [1:]))
	fr = set(vk.friends.get(user_id=peoples[0])[‘items’])
	сл()
	для p в народах [1:]:
	fr = fr & set(vk. friends.get(user_id=p)[‘items’])
	сл()
	для мб во франц.:
	print(«http://vk.com/id{}».format(mb))

PYMK в ВК: ОД через ЭГО-СЕТИ. Возможность добавлять пользователей в друзья есть… | от команды ВК

Возможность добавлять пользователей в друзья — одна из важнейших механик любой социальной сети. Подавляющее большинство взаимодействий происходит между пользователями, которые дружат друг с другом. Они видят и комментируют сообщения друг друга в своих новостных лентах и ​​заходят в свои списки друзей, чтобы начать чаты. Вот почему так важен рост социального графа.

Меня зовут Евгений Замятин. Я являюсь частью команды Core ML в ВКонтакте. Хочу рассказать вам о том, как работает наша рекомендательная система, чтобы сблизить пользователей крупнейшей социальной сети рунета.

Современные рекомендательные системы часто состоят из двух уровней, и наша система не исключение.

Первый уровень — поисковая часть системы. Его задача — искать среди всего множества пользователей наиболее релевантных кандидатов. Этот процесс нужно сделать быстро. Обычно эти задачи решаются с помощью простых в использовании моделей, таких как матричные факторизации или эвристики, основанные на количестве общих друзей. Затем кандидаты, полученные на первом уровне, отправляются на второй уровень, где на модель больше не распространяются строгие ограничения скорости. Его основная задача — обеспечить максимальную точность предсказания и создать список, который увидит пользователь. В этой статье мы рассмотрим только первый этап — поиск.

Прежде всего сформулируем постановку задачи. Для каждого пользователя нам нужно найти k кандидатов, которых они с наибольшей вероятностью добавят в друзья. Метрика, на которой мы сосредоточимся, — это отзыв@k. Для этой задачи идеально подходит, так как нас интересует не порядок кандидатов, а важна их релевантность.

Давайте рассмотрим базовые, но до сих пор актуальные решения, придуманные десятки лет назад. Первый метод, который приходит на ум, самый логичный: эвристика, основанная на количестве общих друзей. Для каждого пользователя выбираются кандидаты с наибольшим значением. Этот подход прост в реализации и обеспечивает достойное качество результатов.

Еще одним важным методом рекомендации друзей является Adamic/Adar. Он также основан на анализе общих друзей, хотя и модифицированном: авторы предлагают учитывать количество друзей, которые есть у «общего» друга. Чем больше это значение, тем меньше релевантной информации оно несет.

Недавно наши коллеги из Google+ предложили новый подход к рекомендациям друзей, основанный на эго-сетях. В своей статье авторы предложили кластеризовать эго-сети пользователей. В качестве меры релевантности они использовали значение 9.0206 показатель дружбы , который представляет собой количество общих друзей в одном кластере эго-сетей.

Помимо методов, основанных на анализе общих друзей, довольно распространены рекомендации на основе встраивания. В Лаборатории искусственного интеллекта ВК МФТИ мы провели исследование, в котором сравнили эффективность разных подходов к задаче предсказания дружбы в ВК. Результаты совпали с нашим опытом. Решения, основанные на встраивании графов, нам не подходят. Помня об этом, мы начали разрабатывать систему отбора кандидатов на основе анализа общих друзей.

Общая схема нашего метода расширяет идеи числа общих друзей и Адамика/Адара. Конечная мера релевантности E(u, v) , с помощью которой мы будем отбирать кандидатов, также раскладывается на сумму общих друзей u и v . Ключевое отличие заключается в форме слагаемого под суммой. В нашем случае это мера ez_c(u, v) .

Сначала попробуем понять «физический» смысл меры ez_c(u, v) . Представьте, что мы взяли пользователя c и спросили его: «Насколько вероятно, что два ваших друга, и и и , станут друзьями?» Чем больше информации этот пользователь учитывает для своего прогноза, тем точнее он будет. Например, если c может вспомнить только количество своих друзей, его рассуждения могут выглядеть так: «Чем больше у меня друзей, тем меньше вероятность того, что два случайных человека узнают друг друга». Тогда оценка «вероятности» дружбы u и v (с точки зрения c ) могут выглядеть как 1/log(n) , где n — количество друзей. Вот как работает Адамик/Адар. Но что, если c учитывает больше контекста?

Прежде чем ответить на этот вопрос, давайте разберемся, почему ez_c(u, v) важно определить через пользователя c . Дело в том, что в таком виде очень удобно решать задачу распределённо. Представьте, что мы разослали всем пользователям платформы анкету с просьбой оценить вероятность того, что каждая пара их друзей дружит друг с другом. Получив все ответы, мы можем подставить значения в формулу Э(и,в) . Вот как выглядит вычисление E(u, v) с помощью MapReduce:

• Подготовка . Для каждого c выделен контекст, который он будет учитывать для проведения оценок. Например, в Adamic/Adar это будет просто список друзей.
• Карта . «Спросите» каждого c , что они думают о возможности дружбы для каждой пары своих друзей. Мы вычисляем ez_c(u, v) и сохраняем его как (u, v) → ez_c(u, v) для всех u , v в N(c) . В случае Адамика/Адара: (u, v) → 1 / log|N(c)| .
• Уменьшить . Для каждой пары (u, v) суммируем все соответствующие значения. Их будет ровно столько, сколько общих друзей у и и и .

Таким образом, мы получаем все ненулевые значения E(u, v) . Примечание: необходимое условие для E(u, v) > 0 есть наличие хотя бы одного общего друга u и v .

Контекст пользователя c в случае меры ez_c будет тот же список друзей, но дополненный информацией об отношениях внутри этого списка. Научный термин для такой структуры — «эго-сеть». Более формально эго-сеть вершины x является подграфом исходного графа, все вершины которого являются соседями вершины x 9.0207 и x , ребра которого являются всеми ребрами исходного графа между этими вершинами.

Основная идея показателя ez_c заключается в том, что его можно сделать обучаемым. Для каждого пользователя с , его эго-сети и всех пар пользователей u, v внутри нее мы можем насчитать множество различных признаков. Например:

• количество общих друзей u и v внутри эго-графа c
• количество общих друзей u и c
• интенсивность взаимодействия между v и c
• время, прошедшее с момента последней дружбы между u и кем-то из эго-графа c
• плотность графа эго c
• и другие

Таким образом, мы получим набор данных с функциями. Но нам также нужны метки для обучения. Рассмотрим набор данных, построенный из состояния графа в момент времени T . Тогда в качестве положительных примеров возьмем те пары пользователей, которые не были друзьями на момент T , но подружились с T + △T . И как минус, все остальные пары пользователей, которые не являются друзьями. Примечание: поскольку мы решаем задачу прогнозирования новых дружеских отношений, те пары пользователей, которые уже являются друзьями в момент времени T , не нужно учитывать ни в обучении, ни на практике.

В итоге получаем следующий набор данных:

• для каждой пары пользователей u и v , а также их общий друг c , характеристики рассчитываются внутри эго-сети c
• пара пользователей u и v встречается в наборе данных ровно столько раз, сколько у них есть общие друзья
• все пары пользователей в наборе данных не друзья во времени T
• для каждой пары u и v метка равна 1, если они стали друзьями в течение времени △T начиная с T и 0 иначе

Мы будем использовать этот набор данных для обучения нашей меры ez_c . В качестве модели мы выбрали градиентный бустинг с функцией парных потерь, где ID группы — user u .

По существу, мера ez_c (u, v) определяется как предсказание модели, описанной выше. Но есть один нюанс: при парном обучении распределение предсказаний модели похоже на нормальное. Следовательно, если мы возьмем «сырой» прогноз в качестве определения меры ez_c(u, v) , у нас может возникнуть ситуация, когда мы оштрафуем окончательную меру E(u, v) для общих друзей, поскольку значения прогнозов отрицательны. Это не совсем понятно, так как мы не хотим, чтобы мера E(u, v) уменьшалась с увеличением числа общих друзей. Итак, в дополнение к предсказанию модели мы решили взять показатель степени:

Этот подход хорошо работает на небольших графиках. Но чтобы применить его к реальным данным, нам нужно выполнить еще одно действие. Суть проблемы такова: мы не можем рассчитать признаки и применить модель для каждой пары пользователей всех эго-сетей, так как это заняло бы слишком много времени. Чтобы решить эту проблему, мы придумали специальный трюк. Представим, что наше повышение градиента обучено так, что каждое дерево использует атрибуты только одного пользователя: либо и или и . Тогда мы могли бы разделить весь ансамбль на две группы: к группе A мы бы отнесли деревья, которые используют только атрибуты пользователя u , к B , пользователя v . Предсказание такой модели может быть представлено как:

С помощью такой модели мы могли бы быстрее получать предсказания для всех пар пользователей одной и той же эго-сети. Все, что нам нужно сделать, это применить модели A и B для каждого пользователя, а затем сложить прогнозы, соответствующие парам. Таким образом, для эго-сети из n вершин мы могли бы уменьшить количество применений модели с O(n²) до O(n) .

Но как нам получить модель, в которой каждое дерево зависит только от одного пользователя? Вот как:

1. Исключите из набора данных все признаки, которые одновременно зависят как от u , так и от v . Например, атрибут «количество общих друзей х и х внутри графа эго с» придется удалить.
2. Модель поезда A , использующая только функции, основанные на u , c и эго-сеть c .
3. Для обучения модели B оставьте только признаки, основанные на v , c и ego-net c . Передайте прогнозы модели A в качестве базовых прогнозов.

Если мы объединим модели A и B , мы получим то, что нам нужно: первая часть использует функции u , вторая использует функции v . Набор моделей имеет смысл, потому что B был обучен «исправлять» Предсказания A . Такая оптимизация позволяет ускорить расчеты в сотни раз и делает подход применимым на практике. Окончательный результат ez_c(u, v) и E(u, v) выглядит следующим образом:

Обратите внимание, что E(u, v) можно представить как:

Эта формула является скалярным произведением разреженных векторов, индексы которых являются пользователями, а значения — показателями прогнозов модели. Ненулевые значения здесь только для друзей u — по сути, это просто списки друзей с дополнительными значениями.

При построении рекомендаций мы уже рассчитали прогнозы модели для всех существующих дружеских отношений. Поэтому для каждого пользователя мы можем собрать векторы и поместить их в доступное онлайн-хранилище ключей-значений. После этого мы можем получить значение 90 206 E(u, v) 90 207 для любой пары пользователей онлайн с помощью простой операции умножения векторов. Это позволяет использовать E(u, v) в качестве легкой функции релевантности в высоконагруженных частях системы или в качестве дополнительного признака итоговой модели ранжирования.

В результате система EGOML позволяет:

1. Подбирать кандидатов для каждого пользователя офлайн в распределенных настройках. Асимптотическая сложность оптимизированного алгоритма составляет O(|E|) вычислений признаков и модельных приложений, где |E| — количество подключений в графе.

Мой аккаунт в вк: ВКонтакте заблокировали аккаунт без причины и не идут на диалог — Приёмная на vc.ru

ВКонтакте заблокировали аккаунт без причины и не идут на диалог — Приёмная на vc.ru

Представьте себе, что вы активно пользуетесь VK, практически с самого его создания, с интересом относитесь к каждой новой фиче, оплачиваете все возможные подписки (VK Donut, VK музыку, хотя уже давно перешли на сервисы Яндекса), используете рекламный кабинет, безвозмездно тестируете их продукты и мини-приложения, но в один чудный день вам говорят, что вы используете социальную сеть не по назначению. Представили? Именно в такой ситуации я оказался чудесным осенним утром. Начинаю свой рассказ о том, как потерял контакты со многими людьми, очень важные диалоги, аудиозаписи и прочее по причине «Ай зачем сохранять, все ведь есть Вконтакте).
Заранее предупреждаю, ITшник не писатель, в тексте могут быть проблемы.

4551 просмотров

Доброе утро от ВКонтакте

12:10, начинается сильнейший поток сообщений в телеграмм о том, что у меня пропала страница в VK, от этого же потока я просыпаюсь и сразу же лечу узнавать что произошло. Каково было моё удивление, когда я обнаружил, что мою страницу действительно заблокировали, указав на то причину с невероятным количеством интерпретаций — «подозрительная активность».

Я начинаю перебирать варианты. Может быть, меня взломали и заспамили что-то? Вдруг я сам что натворил, но вроде как все, что я делал за последний день — работал с рекламной компанией, общался с друзьями и периодически листал видео. Очевидно — необходимо писать в тех. поддержку.

Сказать что тех. поддержка не только меня удивила, но и высосала нервы — ничего не сказать. Оказывается, вести паблики с относительно нормальной аудиторией, платить VK за таргет и подписки, общаться — это цели которые идут вразрез с правилами платформы.

После нудного диалога с поддержкой, я осознал, что дальнейший разговор ни к чему не приведёт и решил найти причину «праведной блокировки» самостоятельно. Я принялся читать список правил сей замечательной площадки(vk.com/terms) и обнаружил несколько интересных противоречий.

9.3. В случае возникновения любых споров или разногласий, связанных с исполнением настоящих Правил, Пользователь и Администрация Сайта приложат все усилия для их разрешения путем проведения переговоров между ними. В случае, если споры не будут разрешены путем переговоров, споры подлежат разрешению в порядке, установленном действующим законодательством Российской Федерации.

Пользовательское соглашение VK.

То есть, мой диалог с модераторами был таким, что они наотрез отказываются как-либо комментировать мое нарушение и называть мою ошибку, даже примерно, но при том в их же пользовательском соглашении описано, что Администрация сайта приложит все усилия для разрешения споров/разногласий путем проведения переговоров.

Конечно же, я бы с радостью написал об этом же пункте в тех. поддержку VK, может быть после этого они решатся мне поведать о моем нарушении и выдвинут условия для разблокирования аккаунта, but, VK и тут придумали интересную фичу.

Заблокированный пользователь VK может оставлять сообщение 2 раза в сутки. Не важно какой промежуток времени, 2 раза в сутки.

До этого момента я думал что ждать ответа модерации долго, на деле долго ждать возможности написать им снова

Итоги

Кого мне в этой ситуации проклинать и осуждать? Неизвестно. Модерация ВКонтакте работает по скрипту, у них есть регламент которого они придерживаются, возможно не совсем правильно его понимания, но все же. Ребята выше модерации ВКонтакте не следят за этим, их тоже не за что трогать.

На что я надеюсь в этой ситуации? Изначально, направить тебя, читателя, первым же делом сохранить все важные свои контакты, сообщения, аудиозаписи, фото в любом другом месте кроме VK, потому что как мы выяснили, в любой момент ты можешь получить блокировку навсегда, а модерация всего-лишь будет пожимать плечами и говорить о том что косяк твой и дурак ты. Перенеси важное на локалку, продублируй в другие мессенджеры дабы иметь дубликаты.

Надеюсь эта статья дойдёт до «эффективных» менеджеров VK и заставит их раскрыть глаза на вопиющую халатность модерации в отношении добросовестных пользователей.

UPD 12:32 07.11

— Уже как 2 дня заблокирован доступ в тех поддержку. То есть, я не могу писать что-либо новое в уже созданные топики или создавать новые.

UPD 15:26 07.11

— Посредством знакомых, которые имеют хоть какой-то коннект с ребятами из соц.сети, выяснилось что обсудить блокировку пользователя возможно только с самим пользователем. Каким образом, если мне заблокирована возможность писать в поддержку новые сообщения? Может, хотят обсудить лично в Зингере?)) Я без проблем готов приехать из Москвы в Питер и обсудить.

UPD 14:53 08.11

— Собственно, прошли уже сутки с поста, VK все равно, в тех. поддержку за 3 дня я так и не могу обратиться из-за ограничений со стороны модерации. Аккаунт в данный момент все еще полностью мертвый, находится в блокировке, с него невозможно написать в тех. поддержку или создать новый тикет.

UPD 04:11 10.11

— Как и ожидалось, PR отдел чудной соц. сети решил просто пропустить эту тему и сделать вид, что тема будет незамеченная. Если есть какие-либо предложения по связи с VK, жду отклик в комментариях. К данному времени я все еще не могу писать в тех. поддержку в связи с тем, что «Нельзя оставлять комментарии настолько часто».

UPD 14:53 11.11

— Вот это да, но мне разблокировали возможность писанины в тех. поддержку. Написал сообщение (его же прикрепляю), но не факт что на что-то повлияет и через сколько я смогу написать новое.

Моя страница Вконтакте — войти прямо сейчас. Вход в ВК

Чтобы начать пользоваться всеми функциями социальной сети Вконтакте, Вам необходимо войти на свою страницу. Ниже вы найдете ссылки на страницу входа, а также пошаговую инструкцию для всех устройств — компьютера и телефона.

Содержание

1. Войти на свою страницу Вконтакте
2. Вход в ВК с компьютера и телефона через браузер
3. Процесс авторизации на странице Вконтакте, через мобильное приложение
4. Часто задаваемые вопросы
5. Видео гид. Три варианта входа на свою страницу Вконтакте: с компьютера, телефона и через приложение

Войти на свою страницу Вконтакте

Для перехода к форме входа, нажмите на кнопку ниже.

Войти на страницу ВК

Перед вами будет форма для входа. Необходимо заполнить два поля — логин и пароль. Введите ваши персональные данные, а затем нажмите на кнопку «Войти«.

Обращайте внимание на регистр букв и язык ввода, чтобы не допустить ошибку. Напоминаю Вам, в поле «Логин«, могут быть использованы следующие данные:

• Номер вашего мобильного телефона
• E-mail адрес

Вы получаете и настраиваете эти данные, на этапе регистрации страницы.

Вход в ВК с компьютера и телефона через браузер

Вы всегда можете зайти в социальную сеть, открыв сайт Вконтакте через браузер. Это можно делать с компьютера и мобильного телефона. Достаточно набрать в адресной строке ссылку:

https://vk. com

Либо найти сайт ВК, через любую поисковую систему.

Если Вы работаете с компьютера, то после перехода на главную страницу, откроется полная версия сайта. В правой части экрана размещена форма для входа. Здесь вводим учетные данные, и нажимаем кнопку «Войти«. Если все было указано правильно, вы авторизуетесь на своей странице.

Где получить инн в красноярске: Где и как получить ИНН физическому лицу самостоятельно через интернет или Госуслуги в Красноярске — 3 июня 2019

Как получить ИНН в Красноярске в 2022 году

Идентификационный номер налогоплательщика (ИНН) — это персональный номер гражданина в налоговых органах РФ. Он нужен для учета сведений о налогооблагаемых доходах гражданина.

ИНН — двенадцатизначный цифровой код, включающий в себя порядковый номер записи о физическом лице в территориальном разделе Единого государственного реестра налогоплательщиков.

Независимо от вашего желания вас поставят на учет в налоговом органе Красноярска, если вы являетесь собственником недвижимого имущества или на ваше имя зарегистрировано транспортное средство.

Например, если в собственности гражданина находится недвижимость или транспортное средство, то этот гражданин (в т.ч. несовершеннолетний ребенок) признается плательщиком налога на имущество физических лиц или транспортного налога. Это значит, что на него уже открыто учетное дело, и вполне возможно, что налоговые органы уже присвоили ему ИНН.

Как узнать свой ИНН

Узнать свой ИНН вы можете, обратившись с паспортом в налоговый орган Красноярска.

Также ИНН можно узнать через Интернет на сайте ФНС России (www.nalog.ru) или на Едином портале госуслуг (www.gosuslugi.ru) через онлайн-сервис «Узнай свой ИНН». Для этого достаточно заполнить форму запроса о наличии постановки на учет с присвоением ИНН. Если вы состоите на учете в налоговых органах с присвоением ИНН, ваш ИНН появится в строке результата.

По вашему желанию любой налоговый орган может внести отметку об ИНН в ваш паспорт гражданина РФ.

Как встать на учет и получить ИНН в Красноярске

Если ИНН вам не присвоен, то вы можете получить его в любое время:

• обратившись в налоговый орган либо в МФЦ Красноярска;
• отправив необходимые документы по почте;
• обратившись в электронной форме через Единый портал госуслуг или сайт ФНС России.

Для получения ИНН в Красноярске придерживайтесь следующего алгоритма.

Шаг 1. Подайте заявление и необходимые документы в налоговый орган. Если вы обращаетесь в налоговый орган Красноярска лично, вам потребуются документы:

а) для лиц старше 14 лет:

• заявление о постановке на учет в налоговом органе;
• паспорт или иной документ, удостоверяющий личность.

б) для ребенка до 14 лет:

• заявление, заполненное от лица законного представителя ребенка;
• паспорт гражданина, от имени которого заполнено заявление;
• свидетельство о рождении ребенка.

Если вы направляете документы по почте, вам надо заполнить заявление и приложить к нему заверенную копию документа (копии документов), удостоверяющего личность и подтверждающего регистрацию по месту жительства.

Если вы направляете заявление через Интернет, вам надо заполнить заявление о постановке на учет на официальном сайте ФНС при помощи сервиса «Подача заявления физического лица о постановке на учет». Чтобы воспользоваться такой возможностью, зарегистрируйтесь на сайте.

Заявление можно направить через Единый портал госуслуг. В онлайн-сервисе в каталоге услуг для граждан необходимо выбрать «Налоги и финансы», далее — «Налоговый учет физических лиц».

Шаг 2. Дождитесь постановки на учет (с присвоением вам ИНН) и получите свидетельство о постановке на учет.

Налоговый орган Красноярска поставит вас на учет и присвоит вам ИНН, в течение 5 рабочих дней со дня получения заявления.

Если вы направляли заявление по почте или в электронной форме через Интернет, то налоговый орган сначала проведет проверку содержащихся в заявлении сведений: обратится в органы, осуществляющие регистрацию физических лиц по месту жительства, регистрацию актов гражданского состояния, в органы опеки и попечительства, органы, осуществляющие выдачу и замену документов, удостоверяющих личность гражданина. Налоговый орган поставит вас на учет и присвоит вам ИНН, в течение 5 рабочих дней со дня получения подтверждения правильности всех сведений.

Факт постановки на учет подтверждается свидетельством о постановке на учет физического лица в налоговом органе, в котором указывается присвоенный ИНН.

Шаг 3. Получите новое (повторное) свидетельство при наличии определенных обстоятельств.

Если вы меняете место жительства, свидетельство менять не надо.

Если вы изменяете Ф.И.О., пол, дату рождения, место рождения, а также если вы потеряли свидетельство, вам выдадут новое свидетельство о постановке на учет физического лица с указанием в нем присвоенного вам ранее ИНН.

Для получения нового свидетельства вам придется обратиться в налоговый орган Красноярска с заявлением о постановке на учет.

Повторно выданное свидетельство — это документ, воспроизводящий содержание первичного свидетельства. Оно выдается в случае утраты первичного свидетельства. При этом необходимо уплатить госпошлину.

Выдача нового свидетельства не является повторной выдачей первичного свидетельства, так как новое свидетельство не является одинаковым с первичным свидетельством по содержанию. Госпошлина за выдачу нового свидетельства в случаях изменения Ф.И.О., пола, даты рождения, места рождения гражданина не взимается.

Также можно бесплатно скачать электронное свидетельство о постановке на учет, подписанное усиленной квалифицированной электронной подписью, в личном кабинете налогоплательщика. Документ имеет такую же юридическую силу, как и бумажная копия, подписанная должностным лицом налогового органа и заверенная печатью. Чтобы скачать ИНН, необходимо через раздел «Жизненные ситуации» направить заявление о постановке физического лица на учет в налоговом органе. После чего в разделе «Профиль» появится возможность скачать ИНН неограниченное количество раз.

Куда обращаться в Красноярске

В 2022 году в Красноярске Красноярского края для получения ИНН Вы можете обратиться в следующие службы.

ИФНС по Октябрьскому району Красноярска

Полное название

Инспекция Федеральной налоговой службы по Октябрьскому району города Красноярска (улица Спартаковцев)

Название

ИФНС по Октябрьскому району Красноярска

Район

Октябрьский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 234-01-00 (приемная/факс)
+7 (391) 234-01-99 (телефон доверия)

Руководитель

Сподынский Виталий Петрович (и. о.)

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Спартаковцев, 47а

Режим работы

инспекция
понедельник-четверг: с 08:30 до 17:30
пятница: с 08:30 до 16:15
операционный зал
понедельник, среда: с 09:00 до 18:00
вторник, четверг: с 09:00 до 20:00
пятница: с 09:00 до 16:45

Сайт

https://www.nalog.ru/rn24

ИФНС по Центральному району Красноярска

Полное название

Инспекция Федеральной налоговой службы по Центральному району города Красноярска

Название

ИФНС по Центральному району Красноярска

Район

Центральный

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 227-84-55 (приемная)
+7 (391) 212-37-25 (телефон доверия)
+7 (391) 265-28-85 (факс)

Руководитель

Ермолаева Зоя Викторовна

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Парижской Коммуны, 39б

Режим работы

инспекция
понедельник-четверг: с 08:30 до 17:30
пятница: с 08:30 до 16:15
операционный зал (2 и 4 суббота месяца)
понедельник, среда: с 09:00 до 18:00
вторник, четверг: с 09:00 до 20:00
пятница: с 09:00 до 16:45
суббота: с 09:00 до 18:00

Сайт

https://www. nalog.ru/rn24

ИФНС по Железнодорожному району Красноярска

Полное название

Инспекция Федеральной налоговой службы по Железнодорожному району города Красноярска

Название

ИФНС по Железнодорожному району Красноярска

Район

Железнодорожный

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (39126) 5-20-78 (приемная)
+7 (39126) 5-22-62

Руководитель

Бессонова Елена Дмитриевна

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Маерчака, 18а

Режим работы

инспекция
понедельник-четверг: с 08:00 до 17:00
пятница: с 08:00 до 15:45
операционный зал (2 и 4 суббота месяца)
понедельник, среда: с 09:00 до 18:00
вторник, четверг: с 09:00 до 20:00
пятница: с 09:00 до 16:45
суббота: с 10:00 до 15:00

Сайт

https://www.nalog.ru/rn24

Межрайонная ИФНС России № 22 по Красноярскому краю

Полное название

Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы России № 22 по Красноярскому краю

Название

МИФНС России № 22

Район

Свердловский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 213-95-50 (приемная)
+7 (391) 213-95-98 (телефон доверия)
+7 (391) 213-95-75 (факс)

Руководитель

Федорова Лариса Николаевна

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица 60 лет Октября, 83а

Режим работы

инспекция
понедельник-четверг: с 08:00 до 17:00
пятница: с 08:00 до 15:45
операционный зал (2 и 4 суббота месяца)
понедельник, среда: с 09:00 до 18:00
вторник, четверг: с 09:00 до 20:00
пятница: с 09:00 до 16:45
суббота: с 10:00 до 15:00

Сайт

https://www. nalog.ru/rn24

ИФНС по Советскому району Красноярска

Полное название

Инспекция Федеральной налоговой службы по Советскому району города Красноярска (дополнительный офис)

Название

ИФНС по Советскому району Красноярска

Район

Советский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 222-43-50 (приемная)
+7 (391) 224-00-56 (телефон доверия)
+7 (391) 224-00-25 (факс)

Руководитель

Подымов Руслан Викторович

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица 9 Мая, 69

Режим работы

понедельник-четверг: с 08:30 до 17:30
пятница: с 09:00 до 18:00

Сайт

https://www.nalog.ru/rn24

Межрайонная ИФНС России № 23 по Красноярскому краю

Полное название

Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы России № 23 по Красноярскому краю

Название

МИФНС России № 23 для юрлиц и ИП

Район

Советский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)

Руководитель

Каленский Анатолий Витальевич

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Партизана Железняка, 46

Режим работы

Инспекция
понедельник-четверг: с 08:30 до 17:00
пятница: с 08:30 до 16:15
Операционный зал
понедельник-четверг: с 08:30 до 17:30
пятница: с 08:30 до 16:15

Сайт

https://www. nalog.ru/rn24

Межрайонная ИФНС по крупнейшим налогоплательщикам

Полное название

Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы по крупнейшим налогоплательщикам по Красноярскому краю

Название

МИФНС России по крупнейшим налогоплательщикам

Район

Советский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 263-90-00 (приемная)
+7 (391) 263-92-52 (телефон доверия)
+7 (391) 262-89-38 (факс)

Руководитель

Заблоцкая Елена Васильевна

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Партизана Железняка, 46

Режим работы

2 и 4 суббота месяца
понедельник, среда: с 09:00 до 18:00
вторник, четверг: с 09:00 до 20:00
пятница: с 09:00 до 18:00
суббота: с 09:00 до 18:00

Сайт

https://www.nalog.ru/rn24

УФНС России по Красноярскому краю

Полное название

Управление Федеральной налоговой службы России по Красноярскому краю

Название

УФНС по Красноярскому краю

Район

Советский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 263-91-01 (приемная)
+7 (391) 262-94-70 (факс)

Руководитель

Бураков Дмитрий Сергеевич

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Партизана Железняка, 46

Режим работы

понедельник-четверг: с 08:30 до 17:30
пятница: с 08:30 до 16:15

Сайт

https://www. nalog.ru

ИФНС по Советскому району Красноярска

Полное название

Инспекция Федеральной налоговой службы по Советскому району города Красноярска

Название

ИФНС по Советскому району Красноярска

Район

Советский

E-mail

нет данных

Телефон

8 (800) 222-22-22 (единый номер по бесплатному информированию)
+7 (391) 222-43-50 (приемная)
+7 (391) 224-00-56 (телефон доверия)
+7 (391) 224-00-25 (факс)

Руководитель

Подымов Руслан Викторович

Адрес

Красноярский край, Красноярск, улица Сергея Лазо, 4г

Режим работы

инспекция
понедельник-четверг: с 08:30 до 17:30
пятница: с 08:30 до 16:15
операционный зал (2 и 4 суббота месяца)
понедельник, среда: с 09:00 до 18:00
вторник, четверг: с 09:00 до 20:00
пятница: с 09:00 до 16:45
суббота: с 09:00 до 18:00

Сайт

https://www.nalog.ru/rn24

Отзывы

Получить КЭП в Красноярске для ИП и ООО – усиленная квалифицированная электронная подпись в банке ВТБ

Получить квалифицированную электронную подпись для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в Красноярске

Получить КЭП

Получить КЭП

КЭП для ООО и ИП в Красноярске

Квалифицированная электронная подпись (КЭП)

Это цифровой аналог собственноручной подписи индивидуального предпринимателя или руководителя юридического лица

• Подходит для всех электронных сервисов

• Действует 1 год и 3 месяца

Для чего нужна электронная подпись

Вести электронный документооборот

Подписывать договоры, обращения и другие документы в цифровом виде

Пользоваться сервисами госорганов

Работать на Госуслугах и других порталах, которые принимают квалифицированную электронную подпись

Отправлять отчетность в ФНС

Подавать отчетность и декларации в личном кабинете налогоплательщика

Участвовать в электронных торгах

Использовать подпись на любых площадках, в том числе для госзакупок

Как получить КЭП в Красноярске

1

Оставьте заявку на выдачу КЭП

Нужен только номер телефона

1

Оставьте заявку на выдачу КЭП

Нужен только номер телефона

2

Поможем открыть расчетный счет для бизнеса

При открытии счета для бизнеса в банке ВТБ вы получаете КЭП бесплатно

2

Поможем открыть расчетный счет для бизнеса

При открытии счета для бизнеса в банке ВТБ вы получаете КЭП бесплатно

3

Бесплатно выдадим КЭП за 20 минут

Будем ждать вас в одном из доступных офисов

3

Бесплатно выдадим КЭП за 20 минут

Будем ждать вас в одном из доступных офисов

Оставьте заявку прямо сейчас

Оставьте номер телефона и мы проконсультируем вас в ближайшее время

1

Оставьте заявку на получение КЭП

Нужен только номер телефона

1

Оставьте заявку на получение КЭП

Нужен только номер телефона

2

Позвоним и проконсультируем

Ответим на все вопросы

2

Позвоним и проконсультируем

Ответим на все вопросы

3

Бесплатно выдадим КЭП за 20 минут

Будем ждать вас в одном из доступных офисов

3

Бесплатно выдадим КЭП за 20 минут

Будем ждать вас в одном из доступных офисов

Оставьте заявку прямо сейчас

Оставьте номер телефона и мы проконсультируем вас в ближайшее время

Полезная информация о КЭП

Для юрлиц

Для ИП

Брендированный токен банка

Токен, предоставленный клиентом

Что ещё необходимо знать о получении электронной подписи

Другие предложения для вашего бизнеса

Для начала бизнеса

Получить КЭП в городах

Если Вы не нашли своего города, просто оставьте заявку.

• Москва
• Санкт-Петербург
• Новосибирск
• Краснодар
• Екатеринбург
• Волгоград
• Нижний Новгород
• Казань
• Самара
• Воронеж
• Иркутск

• Саратов
• Челябинск
• Тюмень
• Ростов-на-Дону
• Барнаул
• Калининград
• Владивосток
• Ижевск
• Ярославль
• Оренбург

Рекламируемая услуга по выдаче квалифицированных сертификатов электронной подписи (далее — Услуга) предлагается юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям. Услугу оказывает Федеральная налоговая служба (ФНС России), Банк ВТБ (ПАО) (далее — Банк) является доверенным лицом Удостоверяющего центра ФНС России. Вознаграждение по Услуге взимается в соответствии с действующими тарифами Банка. Более подробную информацию о действующих тарифах и полные условиях предоставления Услуги уточняйте по телефону 8 (800) 200-77-99, а также в офисах Банка, обслуживающих юридических лиц (кроме кредитных организаций). Подробные тарифы с полным перечнем услуг указаны на сайте vtb.ru. Банк ВТБ (ПАО).

°ОТЕЛЬ ХИЛТОН ГАРДЕН ИНН КРАСНОЯРСК 4* (Россия) — от € 58

Perfect1818 отзывов10

Hilton Garden Inn Красноярск

56.035755, 92.897491

Красноярск, Россия

58 €

65 Фотографии

65 Фотографии

65 Фотографии

65 Фотографии

65 Фотографии

Адрес

37 MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица MOLOKOVA, улица. Красноярск, Россия, 660135, Урал Сибирь и Дальний Восток

Посмотреть карту

Обзор

4-звездочный отель Hilton Garden Inn Krasnoyarsk предлагает стильные номера в нескольких минутах езды от часовни Параскевы Пятницы. Гости, остановившиеся в этом современном отеле, могут припарковать свой автомобиль на территории.

Расположение

Гости могут найти MagicLand в 25 минутах ходьбы от отеля, а памятник губернатору Эндрю Дубенскому — примерно в 5 минутах езды на машине. Гости могут добраться до центра Красноярска, который находится в 4 км.

Этот дизайнерский отель расположен в 54 минутах езды от международного аэропорта Емельяново.

Номера

Номера отеля Hilton Garden Inn Krasnoyarsk состоят из складского помещения и гостиной, оснащены спутниковым телевидением и Wi-Fi. В некоторых номерах есть ванные комнаты с душем, подходящие для гостей с ограниченными физическими возможностями. Спальни оборудованы регулируемыми кроватями с постельным бельем и стеганым одеялом.

Еда и напитки

Завтрак «шведский стол» подается в баре в теплой атмосфере. Это размещение приглашает гостей в лаунж-бар, чтобы расслабиться с любимым напитком. В «Пивном клубе» подают блюда европейской кухни и есть 950 футов.

Полноценный завтрак по цене 900 руб. с человека в сутки.

Досуг и бизнес

Этот стильный отель предлагает фитнес-центр, а также спа-комплекс для приятного отдыха. Эта роскошная гостиница также предоставляет конференц-залы и бизнес-центр для тех, кто прибывает по делам.

Интернет

Беспроводной доступ в Интернет предоставляется на территории всего отеля бесплатно.

Гостевая парковка

На территории имеется бесплатная общественная парковка.

Количество этажей:   18. Количество комнат:   259.

— Меньше

Объекты

Наиболее популярные объекты

Бесплатный Wi-Fi

Бесплатный Wi-Fi в номерах

Бесплатная парковка

Камера хранения

Круглосуточная служба

Круглосуточная стойка регистрации

Круглосуточная охрана

Еда/напитки

Бар/зона отдыха

Ресторан

Фитнес/тренажерный зал

Фитнес-центр

Спа и отдых

Джакузи

Прачечная

Общий

• Бесплатный Wi-Fi
• Бесплатная парковка
• Камера хранения багажа
• Круглосуточные услуги
• Еда/напитки
• Фитнес/тренажерный зал
• Спа и отдых
• Прачечная

Программа субсидирования начинающих предпринимателей: Госпрограммы поддержки малого бизнеса в 2022 — СКБ Контур

Меры поддержки — Инвестиционный портал Курганской области

Меры поддержки

Антикризисные меры поддержки малого и среднего бизнеса

Региональные и федеральные меры поддержки — презентации.

В условиях, когда страна столкнулась с колоссальным санкционным давлением, требуются быстрые и эффективные решения для поддержки бизнеса.

В Курганской области сохранены все региональные меры поддержки, принятые за два прошедших года. Более того, ежедневно к ним добавляются новые, антикризисные.
Подробнее обо всех мерах поддержки в условиях санкций.

Одним окном в регионе выступает Фонд «Инвестиционное агентство Курганской области», который уполномочен на работу по привлечению инвестиций и взаимодействие с инвесторами.Обеспечивая единую «точку входа» для российских и зарубежных инвесторов, Корпорация развития помогает компаниям получить всю необходимую информацию о возможных мерах поддержки, обратиться за содействием в решении возникающих вопросов и привлечении дополнительного финансирования, снизить издержки инвестора при создании предприятия, как временные, так и финансовые.

Сопровождение инвестиционных проектов по принципу «одного окна» позволяет оказывать оперативное информационно-консультационное и организационное содействие инвесторам и предпринимателям.

Финансовая поддержка

Для развития бизнеса в Курганской области есть возможность получать льготное финансирование через федеральные и региональные институты развития.

Новые меры поддержки

• Возмещение части затрат промышленных предприятий на оплату услуг ресурсоснабжающих организаций (техническому присоединению)
• Возмещение части затрат промышленных предприятий, связанных с приобретением нового оборудования
• Возмещение части затрат, на возведение быстровозводимых производственных помещений модульного и арочного типа
• Софинансирование логистических затрат при транспортировке продукции по территории РФ, предназначенной для экспорта на внешние рынки

Гранты

• Грант на компенсацию части затрат на уплату процентов по кредитным договорам, заключенным в целях пополнения оборотных средств (Постановление Правительства РФ №686 в ред. от 01.07.2022)
• Грант молодым инноваторам
• Гранты на реализацию инновационных проектов
• Поддержка инновационных стартапов
• Грант на создание и развитие крестьянского (фермерского) хозяйства
• Грант «Агростартап»
• Грант «Развитие семейных ферм»
• Грант для субъектов малого и среднего предпринимательства

Субсидии

• Компенсация по договорам лизинга
• Поддержка туристической отрасли (порядок предоставления)
• Социальный контракт

Займы, льготные кредиты

• Микрозаймы под льготный процент
• Займы в сфере промышленности

Поручительства и гарантии по кредитам

• Предоставление поручительства по кредитам, займам, договорам лизинга и банковским гарантиям

Статистика за 2021 год — Финансовая поддержка

Услуги корпорации МСП

Найти:

Лукояновский муниципальный район

https://lukoyanov. 52gov.ru/ переход на новый портал Лукояновский район

Об ОМСУ НОВОСТИ Единый сигнал гражданской обороны «Внимание всем!» Поддержка экономики в условиях санкций Совет депутатов Земское собрание Контрольно-счётная инспекция Политика персональных данных Общественное обсуждение Муниципальная служба Жилищная политика Противодействие коррупции Контрольно-надзорная деятельность ОНФ. Народный фронт Общественный помощник Уполномоченных по правам человека и ребёнка Общественный совет Финансы МФЦ. Многофункциональный центр Жилье для российской семьи Оценка деятельности Архитектура и градостроительство ЖКХ Муниципальное имущество и Земельные ресурсы Государственные и муниципальные услуги Госучреждения, правоохранительные организации и территориальные органы Экономика Развитие конкуренции Оценка регулирующего воздействия правовых актов Предпринимательство Сельское хозяйство Образование Отдел опеки и попечительства Культура и Спорт НПА и документы ОМСУ. Гражданская оборона. Пожарная безопасность. 112 Муниципальный архив Отчёты Контакты Фотогалерея Ссылки Развитие телерадиовещания. ЦЭТВ Противодействие экстремизму и терроризму Ссылки Новости района 05.10.2022 В соответствии со статьей 219 Трудового кодекса Российской Федерации, все работники. в том числе руководители организаций, а также работодатель — индивидуальные предприниматели, обязаны проходить обучение по охране труда 05.10.2022 Засветись 05. 10.2022 Уважаемые педагоги, работники образовательных учреждений, ветераны педагогического труда! Примите самые искренние поздравления с Днем учителя! 04.10.2022 Ожидаются кратковременные перерывы трансляции эфирных телерадиопрограмм 04.10.2022 03.10.2022 О включении новых категорий участников в национальный проект «Демография» 03.10.2022 Почта России предлагает оформить подписку со скидкой до 30% 03.10.2022 01. 10.2022 Предупреждение сильный дождь 30.09.2022 Всероссийская премия «Экопозитив — 2022» 27.09.2022 Предупреждение сильные ливни 23.09.2022 В рамках федерального проекта «Современная школа» национального проекта «Образование» в Тольскомайданской основной школе состоялось торжественное открытие образовательного центра «Точка роста» 27.09.2022 О ВЫДАЧЕ КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ СЕРТИФИКАТОВ КЛЮЧЕЙ ПРОВЕРКИ ЭЛЕКТРОННЫХ ПОДПИСЕЙ УДОСТОВЕРЯЮЩИЙ ЦЕНТР ФНС РОССИИ 27. 09.2022 Пройдет прием граждан, прибывших с приграничных Российской Федерации территорий 22.09.2022 Проактивная рассылка уведомлений о пенсии коснулась более 140 тысяч нижегородцев 22.09.2022 Более 27 000 нижегородцев перешли на электронные трудовые книжки с начала года 22.09.2022 Нижегородским студентам напомнили: необходимо сообщить в Пенсионный фонд о своем зачислении в учебное заведение 21.09.2022 О ходе уборки урожая зерновых и зернобобовых культур в Нижегородской области на 1 сентября 2022 года 21. 09.2022 20.09.2022 О ПРОВЕДЕНИИ ТЕМАТИЧЕСКОГО ПРИЕМА ГРАЖДАН ПО ВОПРОСАМ РЕАЛИЗАЦИИ ПРАВ В СФЕРЕ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА ОБ ИСПОЛНИТЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ 18.09.2022 сильный дождь ветер 16.09.2022 16.09.2022 Государственная бесплатная юридическая помощь по Нижегородской области 15.09.2022 ОПФР по Нижегородской области: пенсию можно оформить через работодателя 15. 09.2022 О формировании нового состава Общественного совета при ОМВД России по Лукояновскому району 15.09.2022 Пройдут 13 октября 2022 года в приемной граждан Губернатора и Правительства Нижегородской области 15.09.2022 12 октября 2022 г. с 13:00 до 15:00 в приемной граждан Губернатора и Правительства Нижегородской области будет организован личный прием граждан заместителем Губернатора Нижегородской области С.Э. Морозовым 14.09.2022 5 класс пожароопасности 13.09.2022 Лукояновцы выбрали депутатов 09. 09.2022 Прогнозируется увеличение количества очагов и площадей при- родных пожаров, распространение огня на населенные пункты, линии электропередач и связи 09.09.2022 По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», в ночные и утренние часы в период с 10 по 12 сентября 2022 г. местами по Нижегородской области ожидаются заморозки в воздухе и на поверхности почвы 0…-4°С. 09.09.2022 Репортаж о лукояновской росписи и местной гильдии мастеров скоро можно будет увидеть в программе «Доброе утро» на Первом канале. 08.09.2022 С этого года в российских школах появился ряд нововведений. Лукояновские педагоги прокомментировали их реализацию в общеобразовательных учреждениях района. 07.09.2022 Лукояновские полицейские рассказали о мужественной профессии 06.09.2022 Бесплатные юридические консультации Все новости

Гранты и поощрения для стартапов в США

В Соединенных Штатах существует бесчисленное множество грантов и поощрений для новых стартапов, от федеральных и государственных грантов до грантов, предлагаемых корпорациями победителям конкурсов. В этом посте мы познакомим вас с некоторыми из лучших поощрений для стартапов, доступных в 2022 году, а также дадим краткое руководство о том, что обычно влечет за собой получение стартового гранта.

Что такое стартовый грант?

Гранты для стартапов — это, по сути, форма финансирования от частной фирмы или государства, направленная на помощь предприятиям в развитии и внедрении инноваций. Иногда финансирование сопровождается некоторой формой наставничества и поддержки.

Государственные гранты гораздо более распространены, чем частные гранты. Оба включают процесс подачи заявки и строгий процесс отбора. В этой статье мы сосредоточимся на некоторых из наиболее известных государственных грантов и поощрений, а также на кратком обзоре некоторых наиболее известных частных грантов.

Лучшие государственные гранты США и поощрения для стартапов 2022

Программа грантов для исследования инноваций в малом бизнесе (SBIR) поиск и развитие страны (НИОКР), которые могут принести пользу государственным органам и федеральным агентствам.

Грант контролируется Управлением по делам малого бизнеса США (SBA), которое также известно тем, что контролирует кредиты SBA.

Чтобы иметь право на получение гранта, вы должны соответствовать следующим критериям:

• Быть коммерческой организацией

• Находиться в США

• Находиться в штате не менее 50% жителей США

• Иметь в общей сложности не более 500 сотрудников

Программа передачи технологий малого бизнеса (STTR)

Программа передачи технологий малого бизнеса (STTR) во многом похожа на программу SBIR. На самом деле, его мотивы точно такие же: финансировать малые и средние предприятия, которые могут внести свой вклад в исследования и разработки, которые могут помочь федеральным агентствам в будущем.

Основное отличие от программы STTR, однако, заключается в том, что кандидаты должны работать в некоммерческом исследовательском учреждении.

Программа Управления экономического развития (EDA) Build to Scale (B2S)

Управление экономического развития (EDA) является частью Министерства торговли США и предлагает гранты стартапам и МСП в рамках своей программы Build to Scale (B2S). Программа состоит из двух отдельных наград, присуждаемых победителям Venture Challenge и Capital Challenge. Помимо финансового вознаграждения, грант также помогает победителям приобретать офисные помещения и нанимать новых сотрудников.

Чтобы принять участие в любом из конкурсов, вы должны сначала связаться с местным правительством штата.

Программы Центров развития малого бизнеса (SBDC)

Центры развития малого бизнеса имеют несколько программ, разработанных в партнерстве с Администрацией малого бизнеса (SBA) и, по большей части, совместно с академическим учреждением.

Эти программы включают в себя наставничество, предложение бесплатного маркетинга, щедрое финансирование и возможность пройти образовательные курсы, связанные с бизнесом.

Подать заявку может любой стартап или малый и средний бизнес, расположенный в США. Для этого свяжитесь с агентством экономического развития вашего штата и узнайте о программе SBDC.

Налоговая льгота на исследования и разработки (НИОКР)

Налоговая льгота на НИОКР представляет собой федеральную налоговую льготу для корпораций, позволяющую МСП компенсировать часть своих корпоративных налогов расходами на исследования и разработки (НИОКР).

В прошлом налоговый кредит США на НИОКР можно было применять только в отношении корпоративных налогов. Однако недавно он стал доступен для стартапов, малого и среднего бизнеса.

Частные гранты и льготы США для стартапов

Конкурс грантов FedEx для малого бизнеса

Грант FedEx предоставляется на крупную сумму в размере от 15 000 до 50 000 долларов США, плюс дополнительные 1 000–7 500 долларов США на услуги печати в офисе FedEx. Он доступен для предприятий с менее чем 99 сотрудниками, которые работают не менее 6 месяцев.

Dare to Dream

Dare to Dream Грант на сумму от 300 до 5000 долларов США. Однако он доступен исключительно студентам Мичиганского университета.

Грант Холстеда

Грант Холстеда составляет до 7500 долларов стартового капитала плюс дополнительные 1000 долларов на товары. Однако этот грант предназначен исключительно для ювелирных предприятий, работающих с серебром.

Мы можем помочь

GoCardless поможет вам автоматизировать сбор платежей, сократив количество администраторов, с которыми ваша команда должна иметь дело при получении счетов. Узнайте, как GoCardless может помочь вам со спонтанными или регулярными платежами.

Программы финансирования бизнеса | Мэриленд открыт для бизнеса

Предлагаемые:

Здания и объекты

Рабочая сила

Поощрения

Бизнес-ресурсы

Программы финансирования в Мэриленде

Найдите программы, которые помогут вам финансировать свой бизнес в Мэриленде.

State Financial Incentives

Компании штата Мэриленд могут воспользоваться различными программами финансирования и стимулирования, предлагаемыми Министерством торговли Мэриленда и другими агентствами штата. Используйте этот инструмент поиска финансовых поощрений , чтобы узнать, какие программы доступны для предприятий Мэриленда.

Другие источники финансирования

• TEDCO (Maryland Technology Development Corporation) предоставляет помощь в предпринимательстве и начальное финансирование для развития начинающих компаний в Мэриленде в рамках различных программ. Ознакомьтесь с программами TEDCO здесь .
• Программы исследований инноваций для малого бизнеса (SBIR) и передачи технологий для малого бизнеса (STTR) представляют собой высококонкурентные программы, которые поощряют отечественные малые предприятия к участию в федеральных исследованиях/исследованиях и разработках с потенциалом коммерциализации. Находясь в непосредственной близости от федерального правительства, многие предприятия Мэриленда пользуются этими программами. Узнайте о SBIR/STTR и изучите возможности .
• Округ, университет, венчурный капиталист и др. — Центр предпринимателей Мэриленда предоставляет исчерпывающий список различных возможностей финансирования для предпринимателей Мэриленда. Посетите Центр предпринимателей Мэриленда.