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为什么需要个性化推荐？科技进步带来的是更大程度地提高效率和生产力已经是无可争辩的事实。随着时代变迁的广告业，从广播、电视业广告的辉煌，到互联网门户时代的banner广告和狂轰乱炸的edm，再到了搜索引擎和移动互联网时代的推荐位广告，随着人们的数据可被记录并且计算，也随之产生了计算广告学这门新兴学科。从广撒网的广告形式到精细地捕捉到用户的需求，并且呈现给用户更加恰当的广告，给互联网公司带来了巨额的广告收入，这中间推荐系统功不可没。早期的门户网站充斥着banner广告,并没有精细触达用户电商的推荐系统则帮助电商网站**提高销售额，亚马逊通过个性化推荐系统能够提高35%的销售量。在2016年，推荐算法能够为Netflix节省每年10亿美元。让其中的冷门内容也能够发挥作用，需要依赖基于用户习惯数据的个性化推荐系统——利用个性化推荐，相比简单展示**受欢迎清单，观看率提升3-4倍。而近两年兴起的内容分发类产品更是基于内容推荐的个性化推荐收获了大量用户的注意力。今日头条、一点资讯，或是百度的feed流产品，已经成为了除了微信之外的“时间***”。让用户愿意沉浸其中的原因，除了产品内容本身的建设，也有来自于个性化推荐的重要力量。贴近业务实际、聚焦业务痛点，金融数据挖掘销售，金融数据挖掘销售，专注于难、痛，金融数据挖掘销售、愁、急的问题。金融数据挖掘销售
也是很多创业公司遇到的较为棘手的问题。在早期团队资金有限的情况下，如何更好地提升用户体验？如果给用户的推荐千篇一律、没有亮点，会使得用户在一开始就对产品失去了兴趣，放弃使用。所以冷启动的问题需要上线新产品认真地对待和研究。在产品刚刚上线，新用户到来的时候，如果没有他在应用上的行为数据，也无法预测其兴趣。另外，当新商品上架也会遇到冷启动的问题，没有收集到任何一个用户对其浏览，点击或者购买的行为，也无从判断将商品如何进行推荐。所以在冷启动的时候要同时考虑用户的冷启动和物品的冷启动。我总结了并延伸了项亮在《推荐系统实践》中的一些方法，可以参考：a.提供热门内容，类似刚才所介绍的热度算法，将热门的内容优先推给用户。b.利用用户注册信息，可以收集人口统计学的一些特征，如性别、国籍、学历、居住地来预测用户的偏好，当然在极度强调用户体验的***，注册过程的过于繁琐也会影响到用户的转化率，所以另外一种方式更加简单且有效，即利用用户社交网络账号授权登陆，导入社交网站上的好友信息或者一些行为数据。c.在用户登录时收集对物品的反馈，了解用户兴趣，推送相似的物品。d.在一开始引入**知识，建立知识库、物品相关度表。新型数据挖掘报表工具基于组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！
数据挖掘依赖于（1）基于统计的抽样、估计和假设检验的思想；（2）基于人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模方法和学习理论。数据挖掘也迅速吸收了其他领域的思想，包括优化、演化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。其他一些领域也发挥着重要的支撑作用。特别是，数据库系统必须提供高效的存储、索引和查询处理支持。在处理海量数据集时，基于高性能计算的方法通常很重要。分布式技术还可以帮助处理大量数据，并且在无法集中处理数据时更为重要。数据挖掘和OLAP的区别在于，数据挖掘不是用来检查预期的模型是否正确，而是在数据库中查找模型本身。基本上，这是一个归纳过程。例如，使用数据挖掘工具的分析师想要找到导致违约的风险因素。数据挖掘工具可以帮助他发现高负债和低收入的影响因素，甚至可以发现一些分析师从未想过或尝试过的其他因素，例如年龄。
数据挖掘在医疗行业的应用，随着医疗技术的不断发展，数据挖掘技术在医疗行业中的应用也越来越。数据挖掘可以通过分析患者的病历、诊断记录、药物使用记录等数据，为医疗机构提供更加的诊断和治疗方案。同时，数据挖掘还可以帮助医疗机构进行疾病预测和流行病监测，为公共卫生提供更加科学的决策依据。数据挖掘在教育行业的应用，教育行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。数据挖掘可以通过分析学生的学习记录、考试成绩、行为记录等数据，为教育机构提供更加的学生评估和教学方案。同时，数据挖掘还可以帮助教育机构进行教学质量评估和课程设计，为教育提供更加科学的决策依据。我们知道你的数据是金矿，我们丝毫不会试图占有。
177.［10］赵东波.线性回归模型中多重共线性问题的研究［D］.锦州：渤海大学,2017.［11］李锋,盖玉洁,卢一强.测量误差模型的自适应LASSO变量选择方法研究［J］.中国科学:数学,2014,44(9):983-1006.［12］刘晓宁.基于Lasso特征选择的方法比较［J］.安徽电子信息职业技术学院学报,2014,13(1):26-30.［13］李春红,吴英,覃朝勇.基于LASSO变量选择方法的网络广告点击率预测模型研究［J］.数理统计与管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元涛.基于LASSO回归模型与百度搜索数据构建的流感**预测系统［J］.中国卫生统计,2017,34(2):186-191.［15］崔东佳.大数据时代背景下的品牌汽车销量预测的实证研究［D］.开封：河南大学,2014.［16］田锐锋.用季节**乘模型预测奥迪汽车在华销量［J］.统计与管理,2016(8):70-71.（收稿日期：2018-04-03）作者简介：谢天保（1966-），男，博士，副教授，主要研究方向：数据挖掘、电子商务与决策支持。崔田（1991-），通信作者，男，硕士研究生，主要研究方向：数据挖掘、电子商务。E-mail：@。基于个性化推荐引擎，帮您为顾客推荐正确的商品。线上数据挖掘收费
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以“大众”为例展示各模型测试集的预测值与实际值对比如图2所示。其中可以看出LASOO线性回归模型（图（b））及支持向量回归模型（图（c））的预测精度明显优于ARIMA模型（图（a）），ARIMA模型虽然能够预测销量的基本趋势，但整体预测效果比较差，而且以上三种模型的峰值敏感度都较低，即对峰值的预测误差均比较大。通过与随机森林模型（图（d））进行对比，可以清晰直观地看出，随机森林模型与其他模型相比在峰值预测准确度上有明显差异，显然随机森林模型对于峰值和整体预测的结果都更精确。由此可以得出结论，针对汽车品牌粒度的月度销量预测问题，建立基于网络搜索数据关键特征的随机森林模型是一种切实可行的方案。3结论本文以品牌汽车销量为研究对象，通过关键词的选取及拓展，将相关性分析与基于LASSO的特征选择相结合，**终筛选出针对不同品牌汽车的网络搜索数据关键特征，在解决多重共线性及减少过拟合的基础上保留**有效的数据，然后分别建立了传统时间序列模型及三种机器学习模型，通过对实验结果进行分析，发现机器学习模型的预测效果均有***优势，其中随机森林模型预测性能**优。金融数据挖掘销售
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