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某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現推薦時遇到的挑戰(zhàn)，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節(jié)中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統的目標和效用函數，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節(jié)。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統問題與電商和全渠道商業(yè)在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。帕累托數據挖掘是什么基于線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。
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該問題典型的應用有推薦系統， 個性化搜索結果， 和定向廣告。 此外還有一些其他重要的應用： 廠商贊助折扣可以歸為這類問題，因為零售商對激勵的成本不關心（由廠商覆蓋這部分成本）, 他們關心有效的定向。廠商贊助的活動被的應用在很多零售細分領域，如雜貨店或者百貨商店，因為這些廠商市場份額的提升有很重的依賴。交叉銷售的營銷能也夠從推薦模型中獲益，因為一些推薦技術能夠揭示出客戶畫像中的隱含維度，如生活方式。這些能力對于跨類之間的推薦是特別有用的，可以基于客戶服飾方面的消費行為向客戶推薦家居或者廚具。推薦系統可以將用戶的購買和瀏覽歷史概括為心心理學畫像，因此乏味的著裝品味或者運動型的生活方式能夠量化測量。同樣的技術也可以根據競爭者銷售產品的來對競爭者畫像，就像根據客戶購買來對客戶畫像?；赗FM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。北京數據挖掘的工具
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從古至今，行業(yè)服務型發(fā)展的過程、進步的過程，從本質上來講，都是技術更新迭代的一個過程。新的技術，注定會替代舊的技術，從而產生出超出預想的發(fā)展動能，促進社會的發(fā)展。而技術的發(fā)展，也是多元化的。目前，不少行業(yè)中低端企業(yè)依托于服務型飛速發(fā)展，不但確定了自身在市場的優(yōu)勢地位，還借助行業(yè)變革的動力，利用無數小技術的發(fā)展，成為該行業(yè)中的拔尖企業(yè)。暖榕敏捷數據挖掘系統，數據分析SaaS工具，數據挖掘解決方案行業(yè)的基本功能是實現產品從生產商向消費者的轉移過程。近年來，隨著3C產品的高速發(fā)展，市場日漸成熟，產品種類和規(guī)模不斷擴大，分銷行業(yè)呈現多元化、縱深化的發(fā)展趨勢，但也伴隨著著制造商和分銷商渠道矛盾不斷等問題。目前我國的銷售市場已經呈現扁平化的特點，伴隨著日益激烈的市場競爭，扁平化的分銷趨勢在行業(yè)的未來發(fā)展過程中亦將愈發(fā)明顯。銷售的扁平化將使零售終端位置突出，但也會帶來管理的困難和成本的增加。北京數據挖掘大牛
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