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  • 基于关联规则的电子商务智能推荐服务--实例讲解

    学习目标

    了解网站如何记录用户的访问数据,深入了解在网站如何根据用户的历史访问数据进行关联规则分析,解决网页智能推荐问题,同时在访问数据中提取用户的访问特征,对用户群体进行划分,针对不同用户群进行推荐。

     

    课程目标:了解网站如何记录用户的访问数据,深入了解网站如何根据用户的历史访问数据进行关联规则分析,解决网页智能推荐问题,同时在           访问数据中提取用户的访问特征,对用户群体进行划分,针对不同用户群进行推荐。 课程特色:网站智能推荐实用案例讲解 适用人群:数学专业,数据挖掘专业,数模专业,IT行业 优惠方式:无 课程详情:网站可以使用用户浏览记录,分析出用户在访问某些页面的前提下,可能访问的页面,网站可针对这类规则进行网页推荐;同时从用户           浏览记录中可以分析客户的关注偏好,根据各个客户群的特征,可采取一些营销手段和策略。           帮助客户的同时也提高了顾客对商务活动的满意度。本课程首先对用户的访问数据进行简单介绍,再从关联规则和聚类两个角度分析用           户访问数据,得出推荐结果。主要分析软件为Matlab,同时部分模型也会使用SAS和SPSS实现

    课程目录(共3节)

    • 01基于关联规则的电子商务智能推荐服务
    • 02基于关联规则的电子商务智能推荐服务
    • 03基于关联规则的电子商务智能推荐服务

    老师介绍

    云老师
    云老师

    中山大学理学硕士,从事用户数据分析和数据挖掘工作多年,对用户行为分析方法、市...

     

    报名地址:http://ke.qq.com/cgi-bin/courseDetail?course_id=63369&from=32

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    2020.10.22
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liumingjun/p/4415031.html
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