身处大数据时代，企业有更多的机会去了解消费者，甚至会比消费者自己还要了解自己的需求。但事实上鲜有顾客真正获得精准、贴心的个性化服务，是企业不够用心还是顾客太挑剔？个性化服务落地难的个中缘由到底是什么？身处在数据时代，企业如何快速把握消费者的个性化需求和心理预期？有了庞大数据的支撑，企业的个性化服务会变得更加靠谱、更接地气吗？ 大数据的迅速增长及相关技术的发展…

“啤酒＋尿布”的关联规则是怎么来的？

牛奶可以搭配哪些商品？

众所周知，数据挖掘算法并非十全十美，在某些情况下他们也会失效。 使用 K 均值算法（K-Means）时就可能会出现这种情况，当然此时你可以尝试一下另一种方法—— K 中心聚类算法（K-Medoids），也许效果会更好。

摘要：如何成为数据挖掘“高手”?先把最基础的概念操作学好，之后还要多参与实际项目，数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

摘要：如何建立电商平台的标签系统？ 期待该问题的优质回答，给所有需要设计标签系统的童鞋一个很好的指引，简要说明一下要做的事情： 1.电商系统的标签，可以支持前台分类的搜索（或者叫查询？） 2.电商系统的标签，可以支持某个关键词搜索出的产品的筛选 3.电商系统的标签，可以支持给商品、用户、供应商、产品、评价等多个维度大标签。 ▍陆志亚 上海商米科技 产品经理 …

洛杉矶警局与加州大学洛杉矶分校合作，采集分析了80年来1300万起犯罪案件，用于进行犯罪行为的大型研究，通过算法预测成功将相关区域的犯罪率降低了36个百分点。

为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。

下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR） 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（…

在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。

这篇突出资料性，先说三十年的十大算法，看数据挖掘的史上辉煌，再叙七年前提出的十大问题，证数据挖掘专家不是砖家；

想用趣味的方式给《趣味数据挖掘系列》做一个哲学的总结，哲学常较深奥，深则难得有趣。因为选题含原生态冲突，写起来就费思量。拟借用一个交通肇事频率分析的例子，又百语千言，颇难开头。硬着头皮Try，还是从故事讲起，很久很久以前，It was long long ago…

我们将一个对象的一个属性扩展到多个对象的多个属性，就形成了矩阵。 上面就是一个矩阵的示例。 相异性矩阵： 相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性，表现形式是一个n×n维的矩阵。d(i,j)是对象i和j之间相异性的量化表示，通常为非负值，两个对象越相似或“接近”，其值越接近0，越不同，其值越大，且d(i,j)= d(j,i)，d(i,i)=0。 相异度矩阵是对…

协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based col…

一个推荐系统，如果片面优化用户的喜好，很可能导致千篇一律的推荐结果。文中曾经用了一节来讨论为什么使用Exploitation & Exploration (E & E)结果可能依然不能“免俗”。其实，E & E是推荐系统里很有意思，但也非常有争议的一个算法。一方面，大家都基本明白这类算法的目的，每年有很多相关论文发表。另一方面，这是工…

前一阵子，有一篇新闻文章叫“雅虎记者的困扰：与卡戴珊的屁股竞争”，讲的是雅虎公司的一群高级记者所写的文章与推荐系统所推荐的文章相互竞争协调的事情，里面提到的现象可能很多做推荐系统开发的人都感同身受，似曾相识。那么今天，我们不谈具体的公司具体的案例，而来聊一下推荐系统开发中遇到“推荐结果和自己的直觉不相符合怎么办”这个事情该怎么办。 记者和编辑的抱怨 你是一个…

数据挖掘中的决策树算法是一个广泛应用的判别方法，可以将一个决策流程映射到一个树形结构上，同时满足特征属性描述的简洁性和分类结果预测的准确性。

最近做了一个交叉销售的项目，梳理了一些关键点，分享出来希望对大家有所启发

协同过滤推荐算法基于内容的推荐算法混合推荐算法流行度推荐算法