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    推荐系统的**思想：集群智慧凯文凯利曾经在《失控》中曾经说到蜂群的故事：蜜蜂看到一条信息：“去那儿，那是个好地方”。它们去看过之后回来舞蹈说，“是的，真是个好地方。”通过这种重复强调，所属意的地点吸引了更多的探访者，由此又有更多的探访者加入进来。按照收益递增的法则，得票越多，反对越少。渐渐地，以滚雪球的方式形成一个大的群舞，成为舞曲终章的主宰，**大的蜂群获胜。动物的集群智慧凯文凯利用超级有机体可以来形容蜂群。同样，这个词也可以来形容整个互联网上的人群。他们在网络上留下的痕迹可以说是无意识的，但是也带有了某种“集群的意识”。扯远了，还是来看看互联网集群智慧的例子：Wikipedia-用户贡献内容：Wikipedia是一件集群智慧的典型产物，它完全由用户来维护，因为每一篇文章都会有大量的用户去进行修改，所以**终的结果很少出现问题，互联网数据挖掘师，而那些恶意的操作行为也会因为有海量的用户的维护而被尽快地修复。Google-利用海量数据进行判断：Google的Pagerank算法的**思想是通过其他网页对当前网页的引用数来判断网页的等级，这种算法需要通过海量的用户数据来进行。协同过滤说到个性化推荐**常用的设计思想，互联网数据挖掘师，不得不说说协同过滤，互联网数据挖掘师。基于组合与推荐引擎，帮您深度挖掘商品的内部关系！互联网数据挖掘师

    这些模式的存在使机器得以据此进行归纳。为了实现归纳，机器会利用它所认定的出现数据中的重要特征对数据进行“训练”，并借此得到一个模型。机器学习本质上是从数据中构建模型来进行“数据预测”或者“下决定”的事儿，而个性化推荐系统的本质，也是预测用户可能感兴趣的事儿。机器学习可以用来做个性化推荐系统，也可以做其他类型的预测，比如金融**侦测、安防、**市场分析、垃圾email过滤等等。这张图很好地解释了机器学习的工作过程。机器学习分为无监督学习和有监督学习两种，也有延伸出增强学习和半监督学习的方法。Hadoop与Mahout那些推荐算法这里不再赘述，但是大数据技术方面的基础知识，作为小白还是需要要有所了解。众所周知，推荐系统的数据处理往往是海量的，所以处理这些数据的时候要用到像Hadoop这样的分布式处理软件框架。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop是一个生造出来的词，而Mahout中文意思就是象夫，可以看出，如果把大数据比作一只大象的话，那mahout就是就是指挥大数据进行运算的指挥官。Mahout是ApacheSoftwareFoundation（ASF）旗下的一个开源项目。零售数据挖掘功能全凭经验、直觉和眼光，怎能在智能时代赢得未来？

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”。

    采用R语言针对“大众”、“本田”、“奥迪”品牌汽车的销量预测建立了支持向量回归模型及随机森林模型，按照MAE值**小原则应用网格搜索法（GridSearch）进行模型参数调优，同时针对三个品牌建立传统的时间序列预测模型——自回归积分滑动平均模型（ARIMA）进行综合比较分析。为了有效和直观地衡量不同模型的预测能力，本文选取均方根误差(RMSE)、平均***百分比误差(MAPE)两个指标来评估预测结果，各模型测试集预测结果如表2所示。从表2可以看出，无论从RMSE还是MAPE来说，机器学习模型的预测效果均有***优势，相比传统的时间序列ARIMA模型大幅度提高了预测准确度，而且从MAPE指标结果来看，ARIMA模型对于不同品牌汽车销量预测差异非常大（奥迪比本田高了近15%），机器学习模型预测性能比较稳定。所有模型中性能**优的是随机森林模型，预测平均误差为，比ARIMA模型降低了，相比文献［15］、［16］对大众及奥迪相同品牌汽车月度销量预测的MAPE分别降低了，预测精度有了***提升。从本质上分析，网络搜索数据与对应品牌汽车销量之间的关系并不是单纯的线性关系，其中非线性关系的程度应该大于线性关系的程度，因而两种非线性机器学习模型的预测更为精确。基于智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。

    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。挖掘不同因素之间的关联性和耦合性。新型数据挖掘产品

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数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是人工智能和数据库研究的热点，所谓数据挖掘是指用常用的分析技术从大量数据中揭示隐藏的、以前未知的、具有潜在价值的信息数据挖掘使用数据挖掘主要包括分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和方差分析、网页挖掘等，它们从不同的角度提取数据。首先简单介绍一下什么是数据挖掘。数据挖掘是指从大量数据中发现特定信息和模式的过程，很多人将此过程视为知识发现。数据挖掘中常用的算法包括回归、分类、聚类和模式检测。在工程中，数据挖掘通常与大数据技术联系在一起。在行业实践中，从业者还必须对数据中包含的主题领域有合理的理解。行业分析方法常用于用户画像、商业智能、社区发现等场景。数据挖掘是从大量不完整的、嘈杂的、模糊的和随机的数据中提取隐藏的、未知的但可能有用的信息和知识的过程。互联网数据挖掘师

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