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Python基于协同过滤算法进行电子商务网站用户行为分析及
服务智能推荐
Python基于协同过滤算法进行电子商务网站用户行为分析及
服务智能推荐
: 1.项目背景 2.项目目标 3.项目流程说明 4.项目步骤与流程 5.数据获取 6.探索性数据分析 7.数据预处理 8.构建智能推荐模型 9.模型评价
2021-12-17 18:02:25
230.05MB
python
机器学习
协同过滤算法
服务智能推荐
基于关联规则的气象
服务智能推荐
针对气象公众服务存在的专业化程度不高、针对性不强等问题,提出了一种使用关联规则向用户推荐气象服务产品的方法。将用户访问的Web日志数据经过清洗、转换后进行关联规则挖掘,同时设计了一种基于气象产品浏览总次数计算产品相似度的算法,对挖掘出来的关联规则进行筛选。共进行了5组实验,并对用户浏览产品的行为进行了简单预测。实验结果表明,挖掘出的规则在降水天气和雾霾天气中的正确率比较高,结合气象服务产品的相似度能过滤掉10%的无效规则,从而提升规则的正确性。
2021-11-21 14:23:08
1.37MB
智能推荐
关联规则
Web日志
气象公众服务
并行计算
相似度
协同过滤
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