RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 上面的三个标签通过字面意思比较好理解,顾名思义RFM模型中的,R=Recency,F=Frequency,M=Monetary RFM模型客户细分 1.数据筛选分组 为了得到客户最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monet

视频分析的需求 人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了,已经到了势在必行的一个程度了,尤其是对于流媒体音视频行业来说,这基本上是人工智能重中之重的领域,视频人工智能,也就是视频视觉分析的应用方式大体上可以分为两种: 中心计算:所有视频图像数据都以图片或者视频编码流的形式传输到中心服务,再由中心服务进行视频数据的分析,这种模式比较考验中心服务的网络能力和中心硬件的算力: 边缘计算:将大部分的计算工作都在边缘设备中完成,比如人脸.车牌.物体.行为等的分析和比对,这种做法相比于中心计算的优势是不不

链接分析算法之:主题敏感PageRank     前面的讨论提到.PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别.例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画.理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行.所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank(Topic-Sensitive PageRank 

写在前面: 这段时间一直都在看一些机器学习方面的内容,其中又花了不少时间在推荐系统这块,然后自己做了一套简单的推荐系统,但是跑下来的结果总觉得有些差强人意,我在离线实验中得到Precision,Recall一般都只有15%左右,比起通常的机器学习算法动不动就90%以上的指标,这个我觉得显然是太低了,我觉得可能有如下理由导致的: 数据不完整,目前能拿到的数据也就是ERP里面的交易数据和各种主数据,但是在我看来,交易数据的权重在各种其他类型的数据中应该是最重要的,至少也是排在前列的,可能也是我的一厢

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5),后续还补充了二篇微软数据挖掘算法:结果预测篇(4).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6),看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每

  链接分析算法之:HillTop算法     Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的.只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的. 在与PageRank算法相比之下,Google意识到这个算法的进步会为他们的搜索排名带来非常重要的功能.Google的HillTop算法现在已经能更好的与旧的算法(PR算法)联合起来工作

链接分析算法之:SALSA算法 SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景.由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一. 从整体计算流程来说,可以将SALSA划分为两个大的阶段:首先是确定计算对象集合的阶段,这一阶

链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.

目录 拼多多笔试题0805_统计用户数据 笔试题描述 表格构建 数据观察 题目分析 一.合并表格 二.CASE表示(0,1) 三.同理复制FORK表 题目解答 拼多多笔试题0805_统计用户数据 笔试题描述 本题来自2018年8月5日拼多多笔试题 给定两张表buy和fork分别记录用户的购买记录.收藏记录 返回状态"已收藏已购买""已收藏未购买""未收藏已购买",以(0,1)表示 表格构建 create table buy(user_id int

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能

在java中是通过引用来和对象进行关联的,也就是说如果要操作对象,必须通过引用来进行.那么很显然一个简单的办法就是通过引用计数来判断一个对象是否可以被回收.不失一般性,如果一个对象没有任何引用与之关联,则说明该对象基本不太可能在其他地方被使用到,那么这个对象就成为可被回收的对象了.这种方式成为引用计数法. 这种方式的特点是实现简单,而且效率较高,但是它无法解决循环引用的问题,因此在Java中并没有采用这种方式(Python采用的是引用计数法).看下面这段代码: public class Main

转自http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法,1个是PageRank算法,还有1个是HITS算法,说白了,都是做链接分析的.具体是怎么做呢,继续

微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态. 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列. 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子. 决策树

借助AGC的云数据库.云托管.应用内消息.App Linking等服务,您可以给不同价值用户设置不同的优惠套餐活动,引导用户持续购买,增强用户黏性.判断用户价值,发送营销短信,引导用户参与营销活动,提升用户留存率. 实现流程 序号 步骤 详情 1 配置预测服务,用于预测流失用户 首先,您需要配置预测服务,设置预测流失用户的任务.用于判断用户是否符合要求. 2 配置应用内消息服务,用于引导用户参与活动 您需配置应用内消息服务.配置完成后,当您的用户在登录客户端时,应用会自动调用应用内消息Andro

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

Python之路,Day22 - 网站用户访问质量分析监测分析项目开发   做此项目前请先阅读 http://3060674.blog.51cto.com/3050674/1439129  项目实战之:网站用户访问质量分析监测分析项目开发 为什么做这个项目? 我想讲,当你身处一家上市公司,公司老板又创业明星,大家都认识他,用户一访问不了你的网站就会蛋疼的@你老板,即使是他自己在拉屎时不小心把网线扯掉了,想想老板的微博天天收到的都是你家网站挂了的消息时那种一脸黑线的感觉 吧.他想,我是花钱养了一堆

SURF分析算法 一个.整体形象     这个概念是积分图像Viola和Jones建议.随机位积分图像(i.j)的值原始图象的左上角随机点(i,j)级配相应的重点领域值的总和,其数学公式如图1所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ1hQMjIwNTQ1NTI1Ng==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="

转自:https://blog.csdn.net/tjiyu/article/details/53982412 1-1.为什么需要了解垃圾回收 目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟,但为什么还需要去了解内存分配与GC呢? 1.当需要排查各种内存溢出.内存泄漏问题时: 2.当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时: 我们就需要对这些"自动化"技术实话必要的监控和调节: 1-2.垃圾回收需要了解什么 思考GC完成的3件事: 1.哪些内存需要回收?即如何判断对象已经死亡: 2.什么时

Oracle 12c新建用户登录问题分析1 用sys用户新建用户,提示公用用户名或角色名无效.原因:Oracle 12c中,在容器中建用户(或者应该称为使用者),须在用户名前加c##.默认登录连接的就是CDB.查看当前是否处于容器CDB的方法:通过命令 show con_name; 如果结果为CDB&ROOT,则为容器状态.想直接新建不带“c##”开头的用户的解决方法:切换pdb具体先通过命令show pdbs;查看容器中数据库名称,选择需要连接的数据库(pdb),通过命令alter sessi

一.对用户访问session进行分析 1.可以根据使用者指定的某些条件,筛选出指定的一些用户(有特定年龄.职业.城市): 2.对这些用户在指定日期范围内发起的session,进行聚合统计,比如,统计出访问时长在0~3s的session占总session数量的比例: 3.按时间比例,比如一天有24个小时,其中12:00~13:00的session数量占当天总session数量的50%,当天总session数量是10000个,那么当天总共要抽取1000个session,ok,12:00~13:00的