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推薦系統(tǒng)的**思想：集群智慧凱文凱利曾經在《失控》中曾經說到蜂群的故事：蜜蜂看到一條信息：“去那兒，那是個好地方”。它們去看過之后回來舞蹈說，“是的，真是個好地方?！蓖ㄟ^這種重復強調，所屬意的地點吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成一個大的群舞，成為舞曲終章的主宰，**大的蜂群獲勝。動物的集群智慧凱文凱利用超級有機體可以來形容蜂群。同樣，這個詞也可以來形容整個互聯(lián)網上的人群。他們在網絡上留下的痕跡可以說是無意識的，但是也帶有了某種“集群的意識”。扯遠了，還是來看看互聯(lián)網集群智慧的例子：Wikipedia-用戶貢獻內容：Wikipedia是一件集群智慧的典型產物，它完全由用戶來維護，因為每一篇文章都會有大量的用戶去進行修改，所以**終的結果很少出現問題，而那些惡意的操作行為也會因為有海量的用戶的維護而被盡快地修復。Google-利用海量數據進行判斷：Google的Pagerank算法的**思想是通過其他網頁對當前網頁的引用數來判斷網頁的等級，這種算法需要通過海量的用戶數據來進行。協(xié)同過濾說到個性化推薦**常用的設計思想，不得不說說協(xié)同過濾。新型數據挖掘組合與推薦安全可靠：只做技術服務，所有數據結果將在分析完畢后定時清理。
以“大眾”為例展示各模型測試集的預測值與實際值對比如圖2所示。其中可以看出LASOO線性回歸模型（圖（b））及支持向量回歸模型（圖（c））的預測精度明顯優(yōu)于ARIMA模型（圖（a）），ARIMA模型雖然能夠預測銷量的基本趨勢，但整體預測效果比較差，而且以上三種模型的峰值敏感度都較低，即對峰值的預測誤差均比較大。通過與隨機森林模型（圖（d））進行對比，可以清晰直觀地看出，隨機森林模型與其他模型相比在峰值預測準確度上有明顯差異，顯然隨機森林模型對于峰值和整體預測的結果都更精確。由此可以得出結論，針對汽車品牌粒度的月度銷量預測問題，建立基于網絡搜索數據關鍵特征的隨機森林模型是一種切實可行的方案。3結論本文以品牌汽車銷量為研究對象，通過關鍵詞的選取及拓展，將相關性分析與基于LASSO的特征選擇相結合，**終篩選出針對不同品牌汽車的網絡搜索數據關鍵特征，在解決多重共線性及減少過擬合的基礎上保留**有效的數據，然后分別建立了傳統(tǒng)時間序列模型及三種機器學習模型，通過對實驗結果進行分析，發(fā)現機器學習模型的預測效果均有***優(yōu)勢，其中隨機森林模型預測性能**優(yōu)。
然后圍繞選取的初始關鍵詞綜合使用了長尾關鍵詞拓展法、站長工具以及網頁相關搜索推薦等方法拓展出數量更多的關鍵詞，剔除重復或者有歧義的關鍵詞后建立了一個包含276個關鍵詞的初始詞庫。關鍵詞搜索指數相關性分析首先利用網絡爬蟲工具獲取初始詞庫中各關鍵詞相同時間段內月度搜索數據，針對關鍵詞搜索數據進行預處理（剔除缺失數據超過6個月或者搜索指數過低的關鍵詞數據），**后得到118個符合要求的關鍵詞搜索數據。但是并不是每個關鍵詞搜索數據都與實際銷量存在相關關系。所以本文首先應用傳統(tǒng)相關性分析方法通過判定各個關鍵詞搜索數據與大眾品牌汽車銷量的Spearman秩相關系數，篩選出相關系數大于（***相關），共計37個。然后采用時差相關分析確定上一步篩選出的關鍵詞搜索指數與大眾品牌汽車銷量的時滯階數均處于滯后1~3階的范圍（網絡搜索行為是一種即時性行為，而購買汽車作為重大經濟決策，消費者一般都會在做出購買決策前幾個月就開始搜索相關的信息）。現有研究針對相關性分析結果一般有兩種處理方法:***種是直接選取相關性**高的作為***的解釋變量；第二種是利用指數合成方法將合成后的關鍵指數作為解釋變量。兩種方法難免都會造成有效信息的損失。一目了然：圖文并茂的報告，可直接打印并下載。
某外賣app需要根據早中晚人們的用餐習慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食物更符合用戶的習慣。另外根據地點的上下文說的是，如果你在辦公室用某外賣app點一份外賣，那么推薦給你的外賣餐廳是要離你較近的，而不是推送十公里以外的餐廳?；趦热莸耐扑]與熱度算法我們要知道個性化推薦一般會有兩種通用的方法，包括基于內容的個性化推薦，和基于用戶行為的個性化推薦?；谟脩粜袨榈耐扑]，會有基于物品的協(xié)同過濾（Item-CF)與基于用戶的協(xié)同過濾(User-CF)兩種。而協(xié)同過濾往往都是要建立在大量的用戶行為數據的基礎上，在產品發(fā)布之初，沒有那么大量的數據。所以這個時候就要依靠基于內容的推薦或者熱度算法?；趦热莸耐扑]一般來說，基于內容的推薦的意思是，會在產品初期打造階段引入**的知識來建立起商品的信息知識庫，建立商品之間的相關度。比如，汽車之家的所有的車型，包括了汽車的各種性能參數；電商網站中的女裝也包括了各種規(guī)格。在內容的推薦過程中，只需要利用用戶當時的上下文情況：例如用戶正在看一個20萬左右的大眾轎車，系統(tǒng)就會根據這輛車的性能參數，來找到另外幾輛與這輛車相似的車來推薦給用戶。一般來說。基于RFM客戶價值分析器，衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利益的能力。新零售數據挖掘預測
難以置信，怎么知道有沒有忽悠我？同時輸出建模結果和測試結果，并同時輸出各種建模指標。傳統(tǒng)零售數據挖掘費用是多少
0引言近年來，我國汽車產銷呈現較快增長，產銷總量屢創(chuàng)歷史新高，據中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數據，2016年中國汽車產銷均超2800萬輛，連續(xù)八年蟬聯(lián)全球***［1］。據車主之家網站提供的數據顯示，2009~2016年我國銷量排名**的品牌汽車占比高達，對于我國汽車消費者而言，品牌效應十分***。但是汽車生產廠商追求規(guī)模效應時存在一定的盲目性，導致產能過剩的問題日益凸顯。在嚴峻的形勢下，汽車生產企業(yè)應認真分析市場未來的需求量和可能存在的變化趨勢，合理規(guī)劃生產計劃，采用以銷定產的生產策略。因此如何準確地預測銷量，對于汽車生產企業(yè)研究市場行情及時調整生產經營策略有著極其重要的意義。隨著人工智能的出現以及基于網絡數據的預測研究的***開展，將網絡搜索數據應用于汽車銷量的預測已成為研究的熱點。傳統(tǒng)的汽車銷量預測研究采用的主要方法有灰色系統(tǒng)理論［2］、時間序列模型［3］以及人工神經網絡［4］等，但這些研究采用的數據時間粒度比較大，研究對象大都集中于我國汽車年度總銷量的預測，研究成果難以應用推廣。文獻［5］在建立網絡關鍵詞搜索數據與汽車銷量理論框架的基礎上，使用自動推薦技術選取關鍵詞并進行關鍵詞合成。傳統(tǒng)零售數據挖掘費用是多少
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