400-688-0112
本進(jìn)階課程聚焦數(shù)據(jù)挖掘核心領(lǐng)域,特別針對(duì)多維數(shù)據(jù)處理需求設(shè)計(jì)。學(xué)員將通過(guò)工業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)踐,掌握數(shù)據(jù)降維、模式發(fā)現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù),為構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
| 算法類型 | 關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn) | 應(yīng)用場(chǎng)景 |
|---|---|---|
| 聚類分析 | Kmeans優(yōu)化策略 輪廓系數(shù)評(píng)估 | 用戶畫(huà)像構(gòu)建 新聞分類系統(tǒng) |
| 關(guān)聯(lián)規(guī)則 | Aprior算法優(yōu)化 FP-growth高效實(shí)現(xiàn) | 購(gòu)物籃分析 跨品類推薦 |
運(yùn)用Kmeans算法對(duì)百萬(wàn)級(jí)用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,建立RFM價(jià)值模型,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷策略制定。
基于FP-growth算法分析千萬(wàn)級(jí)新聞點(diǎn)擊流,實(shí)時(shí)檢測(cè)突發(fā)新聞事件,構(gòu)建熱點(diǎn)追蹤系統(tǒng)。