帕累托數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦

來源: 發(fā)布時間:2023-06-09

數(shù)據(jù)挖掘依賴于(1)基于統(tǒng)計的抽樣、估計和假設檢驗的思想;(2)基于人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模方法和學習理論。數(shù)據(jù)挖掘也迅速吸收了其他領域的思想,包括優(yōu)化、演化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索。其他一些領域也發(fā)揮著重要的支撐作用。特別是,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必須提供高效的存儲、索引和查詢處理支持。在處理海量數(shù)據(jù)集時,基于高性能計算的方法通常很重要。分布式技術還可以幫助處理大量數(shù)據(jù),并且在無法集中處理數(shù)據(jù)時更為重要。數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的區(qū)別在于,數(shù)據(jù)挖掘不是用來檢查預期的模型是否正確,而是在數(shù)據(jù)庫中查找模型本身?;旧希@是一個歸納過程。例如,使用數(shù)據(jù)挖掘工具的分析師想要找到導致違約的風險因素。數(shù)據(jù)挖掘工具可以幫助他發(fā)現(xiàn)高負債和低收入的影響因素,甚至可以發(fā)現(xiàn)一些分析師從未想過或嘗試過的其他因素,例如年齡。建立任意一個洞察,都只需3步:上傳數(shù)據(jù)、設置參數(shù)、查看結果。帕累托數(shù)據(jù)挖掘個性化推薦

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