1. 算法全周期分析：

算法设计：51job职位推荐算法基于用户在系统中填写的简历、招聘者发布的职位，以及用户的行为信息，通过聚合这些信息，获得计算职位与简历匹配度的模型。

算法开发：算法运用了深度学习技术，通过训练，获得预估用户对职位产生兴趣行为的概率的能力。同时，算法还会使用求职者的近期行为信息作为模型训练的辅助信息。

信息内容安全和信息源安全：在算法运行过程中，会收集和使用求职者的简历信息、行为信息，因此需要保证这些信息的安全，避免泄露。

算法安全监测：在收集和使用用户信息的过程中，需要对数据进行安全监测，防止数据泄露。同时，还需要对算法运行的结果进行监测，及时发现和解决可能存在的问题。

算法测试：在算法上线前，需要进行详细的测试，包括功能测试、性能测试和安全测试。

算法上线：在算法上线后，需要持续监测算法的运行情况，收集用户反馈，及时进行调整和优化。

算法运行：在算法运行过程中，通过用户的行为数据和简历信息，找到最符合用户的职位进行推荐。

2. 产品独特性及市场分析：

51job职位推荐算法的独特性在于，它不仅考虑了用户的简历信息，还考虑了用户的行为信息，从而提高了职位推荐的精准度。
该算法可以帮助求职者更快速、更准确地找到适合的职位，从而提高求职效率，这是其主要的价值和用途。同时，对于招聘者来说，也可以更准确地找到符合职位需求的求职者。
在当前数字化的求职市场中，职位推荐算法的市场潜力是巨大的。这种算法可以给求职者和招聘者带来很大的便利，提高求职和招聘的效率。
在开发这种算法的过程中，可能会遇到的难点包括如何准确地理解用户的求职需求，如何从海量的职位中找到最适合的职位，以及如何保证用户信息的安全性。
类似的产品有智联招聘、拉勾网等，它们也都有自己的职位推荐算法。
3. 重新开发该算法的产品，需求分析、设计思路、产品定位、宣传策略：

需求分析：希望能帮助求职者快速找到满足他们需求的职位，同时帮助招聘者找到满足职位需求的求职者。
设计思路：设计一个能够综合考虑用户的简历信息和行为信息，进行实时职位推荐的算法。
产品定位：定位为一个基于深度学习的智能职位推荐平台。
宣传策略：宣传该产品的智能推荐能力，通过案例分享、用户体验故事等方式，让求职者和招聘者了解产品的优点和效果。