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目前，传感器、多媒体、数据库和无线网络技术得到了迅速发展和普及，并应用于工业生产中。由此，工业生产监控系统、工业设备维护系统、工业生产过程处理系统等。这些自动化系统在运行中积累了大量的数据资源。为了提高数据资源的利用效果，发现数据中潜在的有价值的信息，迫切需要引入大数据挖掘技术，包括K-means算法、BP神经网络，线上零售数据挖掘组合与推荐，线上零售数据挖掘组合与推荐、遗传算法、关联规则等，从而提高工业大数据挖掘的分析能力，建立先进的数据挖掘模式，线上零售数据挖掘组合与推荐，拥有强大的应用环境。我们知道你的数据是金矿，我们丝毫不会试图占有。线上零售数据挖掘组合与推荐

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某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非畅销产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广畅销的商品不能有效利用非畅销商品的潜力，这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。

大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。百万级数据挖掘，数分钟即出结果。

项目经验 工业及制造业： ? 神华集团黑岱沟露天煤矿设备健康状态智能评估系统 ? 黑龙江某部边防巡逻艇柴油机状态监测与故障诊断系统（总 装备部） ? 美国密歇根大学智能维护中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大应用智能实验室搬运机械手状态监测与故障诊断系统 ? 哈电集团汽轮机叶片性能监测与剩余寿命预测 ? 新奥集团危化品运输路线优化与用时预测 市政： ? 上海市人口区域洞察（上海统计局） ? 上海浦东公安报案报警预测分析（上海公安浦东分局） ? 上海电信用户停机预警及欠费预测模型（上海电信账户中心） ? 上海12345市民热线工单自动分类及热点追踪（上海市民热线） ? 上海电信增值业务（流量包、语音包、假日包）潜在客户挖掘 金融： ? 淘宝店铺反洗钱行为挖掘 ? 万达金融集团智能投顾系统 ? 万达金融集团量化交易系统 ? 快钱（快易花）潜在用户挖掘 ? 快钱（快易花）用户评级与风险识别基于二八法则或ABC法则，挖掘关键客户、关键产品、关键因素。自媒体数据挖掘工具

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