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推荐系统

推荐系统那点事
推荐系统那点事
推荐系统的误区回想起来,我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了,最近和人聊天,觉得不少人对推荐系统有所误解,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,我只想说我经常说的那句话【不是这样的】,所以有了这篇 ...
大数据使精准营销成为可能
大数据使精准营销成为可能
随着计算机技术和网络的不断发展,业务数据持续快速增长。IDC公司的研究结果表明,2011年全球产生的数据量高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据;而未来几年全球数据量将以40+%的速度增长,2020年全球数据 ...
如何做好精准营销
如何做好精准营销
美国最大的连锁超市之一Target的数据挖掘营销很厉害。最著名的例子就是那个《How Target Figured Out A Teen Girl Was Pregnant Before Her Father Did》,(digitalminimalism.com/2012... ),一个父亲质问Target的 ...
百度南开协同技术成果“索引缓存算法”交付应用
百度南开协同技术成果“索引缓存算法”交付应用
据了解,如何提升数据处理效率这一课题是由百度公司提出的。调查显示,如果搜索引擎提交搜索结果的时间放缓0.4秒,一天的搜索量就会减少800万次。而百度每天要接受数十亿次搜索请求,如何给用户提供最快的响应、最准 ...
关于互联网电子商务数据挖掘,推荐引擎算法的基本论述
关于互联网电子商务数据挖掘,推荐引擎算法的基本论述
一、关于互联网/电子商务的数据挖掘智能推荐的概述 采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法,推荐引擎常用Content-Based 推荐算法及协同过滤算法(Item-Based 、User-based ...
社会网络分析:探索人人网好友推荐系统
社会网络分析:探索人人网好友推荐系统
最近四五年间,互联网行业似乎总是绕不开社交网络这个概念。无论是旗舰级别的传说中的facebook、LinkedIn,还是如雨后春笋般冒出来的各种团购和微博网站,全都或多或少地体现着SNS(社会网络服务)的特色。这些五花八 ...
推荐系统:割裂还是拉近用户
推荐系统:割裂还是拉近用户
计算机驱动的推荐系统旨在帮助消费者在海量选择中提供导航,随着推荐系统的兴起,各种问题也开始不断涌现,信息来源的超个性化是否会让整个社会形成割裂? 在对消费者购买模式进行的一项全新调查发现,情况是截然相反 ...
史上代码最少的协同过滤推荐引擎
史上代码最少的协同过滤推荐引擎
R实现的item-based CF推荐算法。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 # 读入数据,原数据是user-subject的收藏二元组 data = read.table('data.dat', sep=',', header=TRUE) # 标识use ...
个性化、精准营销等数据挖掘论文汇集
个性化、精准营销等数据挖掘论文汇集
共27篇,目录如下:Web 上的数据挖掘技术和工具设计Web 使用模式挖掘的研究Web数据挖掘与个性化搜索引擎综述Web挖掘在基于标签的个性化推荐中的应用点击流:一种研究网上消费者的新范式电子政务系统中面向公众的个性 ...
个性化推荐产品研究:谈微博内容的信息过滤
个性化推荐产品研究:谈微博内容的信息过滤
个性化推荐本来是一个技术性很强的话题,但本文重点仅仅讨论推荐过程中的“道理”,不涉及任何深邃难懂的技术。本文的讨论主要以Zite和当前几款微博过滤产品基本特征作为参照。
“推荐搜索”井喷需闯7道关
“推荐搜索”井喷需闯7道关
全球互联网用户超过10亿,每个用户每次在进行互联网互动时都会产生大量的数据。从这些数据中找到信息之间的联系,分析出来其中规律,从规律中挖掘出用户需求,并根据需求向用户推荐满足他需求的信息,这是推荐引擎做 ...
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