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提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。其目的也和其他的开源项目一样,Mahout避免了在机器学习算法上重复造轮子。推荐系统的数据来源众所周知,对推荐系统的个性化推荐算法需要运用来自用户的数据,那么这些数据都是来自于哪里,为我们所用呢?基于用户行为数据:举个好玩的例子:通过GPS信号,可以测得手机速度以及位置,当用户的手机在早上8点由高速变成低速,可以判断是从地铁出来,就可以向他推荐附近的麦当劳早餐优惠券了。另外,运营商是可以得到用户手机访问过的网页数据的,通过文本挖掘,可以了解用户的偏好,如看过很多足球类的文章,可以了解用户为喜欢足球的用户,而喜欢足球的用户很大的可能性是男性,则可以多推送一些相关的体育新闻内容,甚至男性用品(比如剃须刀)广告给他。基于社交网络数据:通过用户的社交网络数据可以基于好友关系,推荐朋友给用户。当小红和小明同时有10个朋友,那就说明他们在一个朋友圈子。他们共同好友越多,就更有可能在两个人之间做相互推荐。基于上下文的数据:上下文的数据又可以分为两种,时间上下文与地点上下文。举一个栗子,在时间上下文的情况下。个性化数据挖掘是什么我们的原则始终如一:不仅是数据挖掘,更是价值挖掘。
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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:@。帕累托数据挖掘挖掘
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