提供一些可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典算法的實(shí)現(xiàn)，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應(yīng)用程序。其目的也和其他的開源項(xiàng)目一樣，Mahout避免了在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上重復(fù)造輪子。推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源眾所周知，對(duì)推薦系統(tǒng)的個(gè)性化推薦算法需要運(yùn)用來自用戶的數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數(shù)據(jù)：舉個(gè)好玩的例子：通過GPS信號(hào)，可以測(cè)得手機(jī)速度以及位置，當(dāng)用戶的手機(jī)在早上8點(diǎn)由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當(dāng)勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運(yùn)營商是可以得到用戶手機(jī)訪問過的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足球的用戶，而喜歡足球的用戶很大的可能性是男性，則可以多推送一些相關(guān)的體育新聞內(nèi)容，甚至男性用品（比如剃須刀）廣告給他。基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以基于好友關(guān)系，推薦朋友給用戶。當(dāng)小紅和小明同時(shí)有10個(gè)朋友，那就說明他們?cè)谝粋€(gè)朋友圈子。他們共同好友越多，就更有可能在兩個(gè)人之間做相互推薦?；谏舷挛牡臄?shù)據(jù)：上下文的數(shù)據(jù)又可以分為兩種，時(shí)間上下文與地點(diǎn)上下文。舉一個(gè)栗子，在時(shí)間上下文的情況下。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內(nèi)部關(guān)系！在線數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用
建立這樣的數(shù)據(jù)庫需要專業(yè)人士、編輯等通過手動(dòng)完成，有一定的工作量，但對(duì)于冷啟動(dòng)階段的產(chǎn)品來說，是一個(gè)相對(duì)有效的方法。汽車之家網(wǎng)站在用戶查看一輛車的同時(shí)推薦與其相似的車另外一種情況是純文本的內(nèi)容沒有明確的參數(shù)特征，在這種情況下，需要通過文本分析技術(shù)來自動(dòng)提取文本的關(guān)鍵詞(通過自然語言技術(shù)的進(jìn)行分詞），通過數(shù)據(jù)挖掘來找到文本與文本之間的聯(lián)系和相似性。熱度算法左：微博右：今日頭條另外，由于各種社會(huì)熱點(diǎn)話題普遍是人們關(guān)注較高的，以及由于在產(chǎn)品發(fā)展初期，沒有收集到大量用戶數(shù)據(jù)的情況下，“熱度算法”也是一種慣常使用的方式。“熱度算法“即將熱點(diǎn)的內(nèi)容優(yōu)先推薦給用戶。這里值得注意的是，熱點(diǎn)不會(huì)永遠(yuǎn)是熱點(diǎn)，而是具有時(shí)效性的。所以發(fā)布初期用熱度算法實(shí)現(xiàn)冷啟動(dòng)，積累了一定量級(jí)以后，才能逐漸開展個(gè)性化推薦算法。而熱度算法在使用時(shí)也需要考慮到如何避免馬太效應(yīng)：毋庸置疑的是，在滾雪球的效應(yīng)之下，互聯(lián)網(wǎng)民的消費(fèi)&觀點(diǎn)&行為會(huì)趨同，就像前一陣《戰(zhàn)狼2》的熱映一樣，**的票房成績完全取決于鋪天蓋地式的宣傳，而群體將會(huì)成為烏合之眾。產(chǎn)品的冷啟動(dòng)每個(gè)有推薦功能的產(chǎn)品都會(huì)遇到冷啟動(dòng)（coldstart）的問題。咨詢數(shù)據(jù)挖掘公司前沿技術(shù)和優(yōu)秀人才，保證技術(shù)先進(jìn)性；
數(shù)據(jù)挖掘在能源行業(yè)的應(yīng)用：能源行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對(duì)能源消耗記錄、能源生產(chǎn)效率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助能源企業(yè)更好地了解能源消耗情況，提高能源利用效率，優(yōu)化能源生產(chǎn)方案等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助能源企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，提高能源供應(yīng)管理能力。數(shù)據(jù)挖掘在社交媒體行業(yè)的應(yīng)用：社交媒體行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。通過對(duì)用戶行為、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以幫助社交媒體平臺(tái)更好地了解用戶需求，提高用戶體驗(yàn)，優(yōu)化廣告投放等。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助社交媒體平臺(tái)預(yù)測(cè)用戶趨勢(shì)，提高社交媒體管理能力。
推薦系統(tǒng)的**思想：集群智慧凱文凱利曾經(jīng)在《失控》中曾經(jīng)說到蜂群的故事：蜜蜂看到一條信息：“去那兒，那是個(gè)好地方”。它們?nèi)タ催^之后回來舞蹈說，“是的，真是個(gè)好地方?！蓖ㄟ^這種重復(fù)強(qiáng)調(diào)，所屬意的地點(diǎn)吸引了更多的探訪者，由此又有更多的探訪者加入進(jìn)來。按照收益遞增的法則，得票越多，反對(duì)越少。漸漸地，以滾雪球的方式形成一個(gè)大的群舞，成為舞曲終章的主宰，**大的蜂群獲勝。動(dòng)物的集群智慧凱文凱利用超級(jí)有機(jī)體可以來形容蜂群。同樣，這個(gè)詞也可以來形容整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上的人群。他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上留下的痕跡可以說是無意識(shí)的，但是也帶有了某種“集群的意識(shí)”。扯遠(yuǎn)了，還是來看看互聯(lián)網(wǎng)集群智慧的例子：Wikipedia-用戶貢獻(xiàn)內(nèi)容：Wikipedia是一件集群智慧的典型產(chǎn)物，它完全由用戶來維護(hù)，因?yàn)槊恳黄恼露紩?huì)有大量的用戶去進(jìn)行修改，所以**終的結(jié)果很少出現(xiàn)問題，而那些惡意的操作行為也會(huì)因?yàn)橛泻Ａ康挠脩舻木S護(hù)而被盡快地修復(fù)。Google-利用海量數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷：Google的Pagerank算法的**思想是通過其他網(wǎng)頁對(duì)當(dāng)前網(wǎng)頁的引用數(shù)來判斷網(wǎng)頁的等級(jí)，這種算法需要通過海量的用戶數(shù)據(jù)來進(jìn)行。協(xié)同過濾說到個(gè)性化推薦**常用的設(shè)計(jì)思想，不得不說說協(xié)同過濾。使用個(gè)性化推薦引擎，幫您為顧客推薦正確的商品。
描述性的，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，描述性分析是指分析具有多種屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式并進(jìn)行分類。描述性分析是一個(gè)無監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法沒有參考指標(biāo)，需要結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)來判斷數(shù)據(jù)分類是否正確。無監(jiān)督學(xué)習(xí)耗時(shí)長，對(duì)建模者的專業(yè)素質(zhì)要求較高。在數(shù)據(jù)挖掘建模中，定義標(biāo)簽是主題視角。比如營銷預(yù)測(cè)模型中客戶是否回復(fù)，是建模者自己設(shè)定的規(guī)則。這個(gè)規(guī)則可能是在收到營銷消息后的三天內(nèi)注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)并生成訂單。基于智能擬合引擎引擎擬合影響因素并預(yù)測(cè)未知。RFM數(shù)據(jù)挖掘
掌握營銷轉(zhuǎn)化的細(xì)節(jié)，如轉(zhuǎn)化鏈路數(shù)量和長短，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展中的堵點(diǎn)和瓶頸。在線數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用
注：這里的CF=collaborativefiltering而這兩種類型的協(xié)同過濾都是要基于用戶行為來進(jìn)行。而除了協(xié)同過濾之外，還有基于內(nèi)容的推薦、基于知識(shí)的推薦、混合推薦等方式。物以類聚，人以群分。這句話很好地解釋了協(xié)同過濾這種方法的思想。亞馬遜網(wǎng)站上對(duì)圖書的推薦-基于Item-CF前一陣參加pmcaff的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理的活動(dòng)，主講人香港中文大學(xué)的湯曉鷗教授（目前人工智能視覺方面的前列**）說，目前機(jī)器視覺領(lǐng)域可以通過社交網(wǎng)絡(luò)照片或者個(gè)人相冊(cè)中的圖片的學(xué)習(xí)，可以做到預(yù)測(cè)個(gè)人征信。與誰的合影，在什么地方拍照都成為了機(jī)器預(yù)測(cè)個(gè)人特征的判斷因素。這也是利用了“人以群分"的常識(shí)，只是加上了高大上的機(jī)器視覺技術(shù)而已。機(jī)器學(xué)習(xí)與個(gè)性化推薦的關(guān)系什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？《集群智慧編程》這本書里是這么解釋的：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中與算法相關(guān)的一個(gè)子域，它允許計(jì)算機(jī)不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)。大多數(shù)情況下，這相當(dāng)于將一組數(shù)據(jù)傳遞給算法，并由算法推斷出與這些數(shù)據(jù)的屬性相關(guān)的信息－借助這些信息，算法就能夠預(yù)測(cè)出未來有可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這種預(yù)測(cè)是完全有可能的，因?yàn)閹缀跛蟹请S機(jī)數(shù)據(jù)中，都會(huì)包含這樣或那樣的“模式（patterns）”。在線數(shù)據(jù)挖掘費(fèi)用
上海暖榕智能科技有限責(zé)任公司是我國暖榕敏捷數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分析SaaS工具，數(shù)據(jù)挖掘解決方案專業(yè)化較早的有限責(zé)任公司之一，公司位于聯(lián)航路1588弄(浦江鎮(zhèn)481街坊6/2丘)1幢技術(shù)中心主樓108室，成立于2019-12-11，迄今已經(jīng)成長為數(shù)碼、電腦行業(yè)內(nèi)同類型企業(yè)的佼佼者。公司主要提供人工智能理論與算法軟件開發(fā)，大數(shù)據(jù)服務(wù)，軟件即服務(wù)（SaaS），數(shù)據(jù)分析與挖掘整體解決方案，經(jīng)營性互聯(lián)網(wǎng)文化信息服務(wù)，信息系統(tǒng)集成和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)，信息技術(shù)咨詢服務(wù)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)咨詢【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動(dòng)。】等領(lǐng)域內(nèi)的業(yè)務(wù)，產(chǎn)品滿意，服務(wù)可高，能夠滿足多方位人群或公司的需要。產(chǎn)品已銷往多個(gè)國家和地區(qū)，被國內(nèi)外眾多企業(yè)和客戶所認(rèn)可。