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課程介紹

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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

　本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的算法如何創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值培訓(xùn)課程-以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗(yàn)、技巧。線(xiàn)上/線(xiàn)下/上門(mén)皆可,大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的算法如何創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值培訓(xùn)課程-專(zhuān)家,課程可定制,熱線(xiàn):4008699035。

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精品課程班級(jí)列表

大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的算法如何創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值培訓(xùn)課程

培訓(xùn)特色

本次培訓(xùn)主要結(jié)合電商的實(shí)際應(yīng)用，闡述了自然語(yǔ)言處理（NLP），數(shù)據(jù)挖掘（DM）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法的落地和產(chǎn)出過(guò)程

目標(biāo)收益

對(duì)于在大數(shù)據(jù)處理方面的技巧和變現(xiàn)能力會(huì)有很大的提升。

課程大綱

主題	內(nèi)容
關(guān)聯(lián)規(guī)則（Apriori）算法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化該單元介紹基本關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在電商實(shí)際訂單數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，以及對(duì)于問(wèn)題空間預(yù)估保證提升空間的前提下，優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的過(guò)程。	1、傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 2、“最佳拍檔”中的關(guān)聯(lián)規(guī)則講述了基本的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 3、問(wèn)題發(fā)現(xiàn)與分析（1）訂單數(shù)據(jù)反作弊（2）數(shù)據(jù)+算法融合的角度（3）badcase實(shí)例印證 4、效果空間預(yù)估 5、算法改進(jìn) 6、效果的衡量（1）上線(xiàn)前：Debug工具（2）上線(xiàn)：ABtest系統(tǒng) 7、ROI分析 8、案例啟示&下一步嘗試
第二單元商品評(píng)論排序?qū)τ谟脩?hù)購(gòu)買(mǎi)的影響該單元介紹了如何處理用戶(hù)產(chǎn)生的商品評(píng)論，將其按照價(jià)值由大到小進(jìn)行排序，評(píng)論的價(jià)值取決于影響用戶(hù)快速?zèng)Q策購(gòu)買(mǎi)商品的信息量。	1、背景介紹 2、評(píng)論排序因素 3、內(nèi)容相關(guān)性計(jì)算（1）商品內(nèi)容表示（2）評(píng)論內(nèi)容表示（3）商品和評(píng)論的相似性計(jì)算 4、排序模型 5、效果評(píng)估（1）測(cè)試方法（2）衡量指標(biāo) （3）效果對(duì)比及分析 6、作弊與反作弊 7、評(píng)論智能排序-ROI分析
第三單元商品“冷啟動(dòng)” -基于語(yǔ)義主題的新品推薦該單元以電商商品推薦為例，講述了在沒(méi)有用戶(hù)行為的情況下，如何將小眾或新上市的商品進(jìn)行準(zhǔn)確的展現(xiàn)，提高用戶(hù)體驗(yàn)的同時(shí)帶來(lái)更多的流量。	1、馬太效應(yīng) 2、商品的冷啟動(dòng) 3、基于內(nèi)容的主題特征抽取（1）語(yǔ)義主題特征（2）特征關(guān)聯(lián) 4、正負(fù)樣本形成 5、CTR預(yù)估模型 6、效果衡量與分析
第四單元用戶(hù)行為分析根據(jù)不同場(chǎng)景的用戶(hù)行為，挖掘潛在有價(jià)值信息或者用戶(hù)意圖。	1、商品互補(bǔ)類(lèi)識(shí)別? 1、優(yōu)質(zhì)用戶(hù)挖掘? 2、品牌相似性計(jì)算? 3、用戶(hù)點(diǎn)擊商品行為建模? 4、用戶(hù)新聞興趣建模 5、長(zhǎng)尾query的智能糾錯(cuò)?

聯(lián)系曙海客服

學(xué)員動(dòng)態(tài)

錢(qián)串子123 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) LEFT、RIGHT和REPL...

遐想lw9 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 多張工作表中篩選不重復(fù)值

zzzzaaa 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 按類(lèi)別合并 and 按位置合并

zzzzaaa 學(xué)完了課時(shí) 初識(shí)合并計(jì)算

zzzzaaa 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 初識(shí)合并計(jì)算

主題	內(nèi)容
關(guān)聯(lián)規(guī)則（Apriori）算法在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化該單元介紹基本關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在電商實(shí)際訂單數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，以及對(duì)于問(wèn)題空間預(yù)估保證提升空間的前提下，優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的過(guò)程。	1、傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 2、“最佳拍檔”中的關(guān)聯(lián)規(guī)則講述了基本的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 3、問(wèn)題發(fā)現(xiàn)與分析（1）訂單數(shù)據(jù)反作弊（2）數(shù)據(jù)+算法融合的角度（3）badcase實(shí)例印證 4、效果空間預(yù)估 5、算法改進(jìn) 6、效果的衡量（1）上線(xiàn)前：Debug工具（2）上線(xiàn)：ABtest系統(tǒng) 7、ROI分析 8、案例啟示&下一步嘗試
第二單元商品評(píng)論排序?qū)τ谟脩?hù)購(gòu)買(mǎi)的影響該單元介紹了如何處理用戶(hù)產(chǎn)生的商品評(píng)論，將其按照價(jià)值由大到小進(jìn)行排序，評(píng)論的價(jià)值取決于影響用戶(hù)快速?zèng)Q策購(gòu)買(mǎi)商品的信息量。	1、背景介紹 2、評(píng)論排序因素 3、內(nèi)容相關(guān)性計(jì)算（1）商品內(nèi)容表示（2）評(píng)論內(nèi)容表示（3）商品和評(píng)論的相似性計(jì)算 4、排序模型 5、效果評(píng)估（1）測(cè)試方法（2）衡量指標(biāo) （3）效果對(duì)比及分析 6、作弊與反作弊 7、評(píng)論智能排序-ROI分析
第三單元商品“冷啟動(dòng)” -基于語(yǔ)義主題的新品推薦該單元以電商商品推薦為例，講述了在沒(méi)有用戶(hù)行為的情況下，如何將小眾或新上市的商品進(jìn)行準(zhǔn)確的展現(xiàn)，提高用戶(hù)體驗(yàn)的同時(shí)帶來(lái)更多的流量。	1、馬太效應(yīng) 2、商品的冷啟動(dòng) 3、基于內(nèi)容的主題特征抽取（1）語(yǔ)義主題特征（2）特征關(guān)聯(lián) 4、正負(fù)樣本形成 5、CTR預(yù)估模型 6、效果衡量與分析
第四單元用戶(hù)行為分析根據(jù)不同場(chǎng)景的用戶(hù)行為，挖掘潛在有價(jià)值信息或者用戶(hù)意圖。	1、商品互補(bǔ)類(lèi)識(shí)別? 1、優(yōu)質(zhì)用戶(hù)挖掘? 2、品牌相似性計(jì)算? 3、用戶(hù)點(diǎn)擊商品行為建模? 4、用戶(hù)新聞興趣建模 5、長(zhǎng)尾query的智能糾錯(cuò)?