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    它一种在做个性化推荐时候的方法论。因为如果**按照单一的热门推荐，网络的马太效应(指强者愈强、弱者愈弱的现象)就会明显；且长尾中物品较难被用户发现，造成了资源浪费。而协同过滤问题恰恰解决了用户的个性化需求（用户更愿意打开自己感兴趣或者熟悉的内容），使得长尾上的物品有了被展示和消费的可能性，也使得马太效应相对弱化。协同过滤包括两种类型：(基于物品的协同过滤)：小明在网站上看了《超人归来》的电影，系统就会推荐与这部电影的相似的电影，比如《蜘蛛侠2》给小明。这是基于电影之间的相似性做出的推荐。(注意：两部电影之间的是否相似是由大量用户是否同时都看了这两部电影得到的。如果大量用户看了A电影，同时也看了B电影，即可认为这两部的电影是相似的，所以Item-CF仍然是基于用户行为的。)腾讯视频中，当观看《超人归来》时系统推送的电影(基于用户的协同过滤）：小明在购物网站上买了一副耳机，系统中会找出与小明相似的“近邻好友”他们除了买耳机之外，还买了什么。如果与小明相似的“近邻”小华还买过音箱，而这件东西小明还没买过，系统就会给小明推荐音箱。这是基于用户之间的相似性做出的推荐。新零售数据挖掘SaaS使用非常简单，拖拖拽拽就能搞定！ 智能化自动建模，无需懂技术。

挖掘技术来自于机器学习，但是机器学习研究并没有把海量数据作为处理对象。所以数据挖掘需要对算法进行改造，使算法性能和空间占用实用化。同时，数据挖掘有其独特的内容关联分析。关于数据挖掘和模式识别，从概念上来说的话，是可分，数据挖掘重在发现知识，模式识别重在理解事物。考虑到数据本身，数据挖掘的建模过程通常需要六个步骤：了解业务、了解数据、准备数据、建立模型、评估模型、部署模型。必须在机器学习领域进一步研究。

企业的目标是提高效率。知道是一回事，会做又是另一回事，真正去做的都成了明星企业。比如百度提升了用户获取信息的效率，美团外卖提升了用户购买一日三餐的效率，微信等即时通讯提升了用户沟通的效率……同样的逻辑也适用于物流行业，行业内所有企业都在挑战中前行，过去有双碳目标的要求，未来有运营高成本的现实。前几年给运输物流装备行业带来不少困难，有一家地面铁路公司旨在解决这个问题。2015年起，开始为新能源物流车全价值链提供一站式服务和解决方案。环保低碳货运进入新能源物流车市场，为大型快递物流企业、城市配送企业提供租赁、销售及运营配套服务，成为重用型公司新能源物流车服务商运营。对于城市配送物流企业来说，车辆的使用和购置成本一直是需要重点考虑的问题，随着市场需求的增长，地面铁路可以为企业提供灵活充足的车辆租赁服务，辅以多功能辅助车辆。服务租赁确定后，陆路铁路还将提供一系列服务，包括车辆检测、收费指导、车辆维修等，将降低城市配送物流企业在物流问题上的成本和精力投入“用车”。数据挖掘需要专业的人才和技术支持，因此在企业中建立数据科学团队非常重要。

我们是一家算法与数据挖掘解决方案提供商，成立于2019年12月。团队关键成员毕业于清华、上海交大、哈工大等名校，曾供职于阿里巴巴、蚂蚁金服、国家信息中心、中国电信、中国移动研究院等公司。我们致力于前沿数据和算法技术的研发落地，满足客户对业务增长、数据驱动、智能化及行业升级的需求。支持SaaS、私有部署、个性化定制、API调用等多种服务方式。?触手可及的数据挖掘服务。“暖榕”云计算服务，让广大小微用户轻松享受到前沿大数据和AI技术带来的好处，为业务优化、预测、营销规划、行业升级提供支持。?定制化部署的数据挖掘系统。个性化定制及私有部署，可为用户提供一揽子解决方案，以及数据挖掘系统的整体落地。实现业务需求、数据源、平台环境的深度融合，符合您对费用、效能、计算力和私密性的期望。弹性成本：按需使用，不需运维、不养团队、节省高额咨询费！工业数据挖掘报价

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    也就是模型MAE**低时的Lambda取值，此时非零系数的变量个数*为12个，相比之**7个关键词特征数据已经大幅度地缩减。通过查看coefficients参数可以得到模型的Intercept为5479632，所选取的关键词变量及其所对应的参数估计如表1所示。至此，本文首先进行关键词的选取及拓展，然后将传统相关性分析与基于LASSO的特征选择相结合应用于搜索数据关键词选取，**终选出针对“大众”品牌汽车的12个网络搜索数据关键特征。使用同样的方法，筛选得出“本田”及“奥迪”品牌汽车对应的网络搜索数据关键特征分别为12个和13个。2实验分析与讨论通过LASSO算法的应用有效地解决了解释变量多重共线性的问题，同时在特征选择的过程中也得到了LASSO线性回归模型参数估计，但是该模型及现有研究大都使用基于**小二乘法的线性回归模型，都无法解决异方差性及解释变量与被解释变量非线性关系的问题，这就会增加系数估计值的方差，结果造成系数估计值不稳定，对异常值非常敏感，继而会严重影响回归线，**终影响预测值的准确度［14］。所以本文又选取了两种非线性的机器学习算法建立模型并进行详细的对比分析。本文选取2011年1月~2016年12月的数据作为训练集，将2017年12个月的数据作为测试集。线上零售数据挖掘产品

上海暖榕智能科技有限责任公司一直专注于人工智能理论与算法软件开发，大数据服务，软件即服务（SaaS），数据分析与挖掘整体解决方案，经营性互联网文化信息服务，信息系统集成和物联网技术服务，信息技术咨询服务，社会经济咨询【依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。】，是一家数码、电脑的企业，拥有自己独立的技术体系。公司目前拥有专业的技术员工，为员工提供广阔的发展平台与成长空间，为客户提供高质的产品服务，深受员工与客户好评。上海暖榕智能科技有限责任公司主营业务涵盖暖榕敏捷数据挖掘系统，数据分析SaaS工具，数据挖掘解决方案，坚持“质量保证、良好服务、顾客满意”的质量方针，赢得广大客户的支持和信赖。公司深耕暖榕敏捷数据挖掘系统，数据分析SaaS工具，数据挖掘解决方案，正积蓄着更大的能量，向更广阔的空间、更宽泛的领域拓展。