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    注：这里的CF=collaborativefiltering而这两种类型的协同过滤都是要基于用户行为来进行。而除了协同过滤之外，还有基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐等方式。物以类聚，人以群分。这句话很好地解释了协同过滤这种方法的思想。亚马逊网站上对图书的推荐-基于Item-CF前一阵参加pmcaff的人工智能产品经理的活动，主讲人香港中文大学的汤晓鸥教授（目前人工智能视觉方面的前列专家）说，目前机器视觉领域可以通过社交网络照片或者个人相册中的图片的学习，可以做到预测个人征信。与谁的合影，在什么地方拍照都成为了机器预测个人特征的判断因素。这也是利用了“人以群分"的常识，只是加上了高大上的机器视觉技术而已。机器学习与个性化推荐的关系什么是机器学习？《集群智慧编程》这本书里是这么解释的：机器学习是人工智能领域中与算法相关的一个子域，它允许计算机不断地进行学习。大多数情况下，这相当于将一组数据传递给算法，通用数据挖掘功能，并由算法推断出与这些数据的属性相关的信息－借助这些信息，算法就能够预测出未来有可能出现的其他数据。这种预测是完全有可能的，通用数据挖掘功能，因为几乎所有非随机数据中，通用数据挖掘功能，都会包含这样或那样的“模式（patterns）”。基于帕累托价值分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的极少数。通用数据挖掘功能

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数据挖掘在金融行业的应用：金融行业是数据挖掘技术的重要应用领域之一。通过对客户信用评估、风险管理等数据进行分析，可以帮助金融机构更好地了解客户需求，提高风险控制能力，优化投资决策等。同时，数据挖掘还可以帮助金融机构预测市场趋势，优化资产配置，提高投资回报率。数据挖掘在医疗行业的应用：医疗行业是数据挖掘技术的重要应用领域之一。通过对患者病历、医疗记录等数据进行分析，可以帮助医疗机构更好地了解患者病情，提高诊断准确率，优化治疗方案等。同时，数据挖掘还可以帮助医疗机构预测疾病流行趋势，提高公共卫生管理能力。

    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：@。我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。

    然后针对不同价格区间的汽车销量与相应合成指数进行建模预测且平均***误差百分数均不超过4%，但是同一价格区间内包含众多不同品牌车型，预测结果无法提供有价值的决策支持；文献［6］、文献［7］针对大众途观和宝马汽车销量进行预测研究，通过人工方式进行网络数据关键词的选取，发现加入百度关键词作为解释变量的模型相比传统的ARMA模型，预测精度有了一定程度的提高；文献［8］利用经济变量和谷歌在线搜索数据建立预测月度汽车**的多变量模型，结果表明包括谷歌搜索数据在内的模型在统计上超过了大多数预测领域的传统模型；文献［9］提出了一种搜索数据关键特征选取方法，但是该选取方法**终**保留了相关性**高的一个关键特征，难免会造成有效信息的损失。综上所述，目前的研究存在的问题包括研究对象与时间粒度选择不当，网络数据特征分析及选取的科学体系暂未形成，传统模型预测性能具有局限性。本文拟基于网络搜索数据，将品牌汽车销量作为研究对象，时间粒度选取为月度，将传统相关性分析与基于LASSO的特征选择方法相结合，筛选出**优的关键特征数据，然后应用多种机器学习算法建立品牌汽车销量的预测模型。基于自动建模技术建立回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值。通用数据挖掘潜在客户挖掘

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如何使用数据挖掘来判断足球队中关键人物的角色，即球星。团队合作是许多人类活动的基本方面，从商业到艺术，从体育到科学。近的研究表明，团队合作对于前沿科学研究至关重要，但人们对此知之甚少。团队合作如何激发更大的创造力。事实上，对于很多团队行动来说，并没有一个准确的方法来计算如何在玩家之间分配信任。在数学中，极坐标系是一个二维坐标系。在这个坐标系中的任何位置都可以用夹角和与原极点的距离来表示。极坐标用于的领域，包括数学、物理、工程、导航、航空和机器人技术。当两点之间的关系很容易用它们之间的角度和距离表示时，极坐标系特别有用，而在平面直角坐标系中，这种关系只能用三角函数表示。对于许多类型的曲线，极坐标方程是简单的表达形式，甚至对于某些曲线，也只能用极坐标方程表示。通用数据挖掘功能

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