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大數據應用中的算法如何創造商業價值培訓

 
  班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
  實驗設備
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  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 培訓特色
    本次培訓主要結合電商的實際應用,闡述了自然語言處理(NLP),數據挖掘(DM)和機器學習(ML)算法的落地和產出過程
  • 目標收益
    對于在大數據處理方面的技巧和變現能力會有很大的提升。
  • 課程大綱
  • 主題 內容
    關聯規則(Apriori)算法在實際應用中的優化
  • 該單元介紹基本關聯規則算法在電商實際訂單數據中的問題,以及對于問題空間預估保證提升空間的前提下,優化關聯規則模型的過程。
  • 1、 傳統關聯規則算法
    2、“最佳拍檔”中的關聯規則
    講述了基本的關聯規則算法
    3、問題發現與分析
    (1)訂單數據反作弊
    (2)數據+算法融合的角度
    (3)badcase實例印證
    4、效果空間預估
    5、算法改進
    6、效果的衡量
    (1)上線前:Debug工具
    (2)上線:ABtest系統
    7、ROI分析
    8、案例啟示&下一步嘗試
  • 第二單元
    商品評論排序對于用戶購買的影響
  • 該單元介紹了如何處理用戶產生的商品評論,將其按照價值由大到小進行排序,評論的價值取決于影響用戶快速決策購買商品的信息量。
  • 1、背景介紹
    2、評論排序因素
    3、內容相關性計算
    (1)商品內容表示
    (2)評論內容表示
    (3)商品和評論的相似性計算
    4、排序模型
    5、效果評估
    (1)測試方法
    (2)衡量指標
    (3)效果對比及分析
    6、作弊與反作弊
    7、評論智能排序-ROI分析
  • 第三單元
    商品“冷啟動” -基于語義主題的新品推薦
  • 該單元以電商商品推薦為例,講述了在沒有用戶行為的情況下,如何將小眾或新上市的商品進行準確的展現,提高用戶體驗的同時帶來更多的流量。
  • 1、馬太效應
    2、商品的冷啟動
    3、基于內容的主題特征抽取
    (1)語義主題特征
    (2)特征關聯
    4、正負樣本形成
    5、CTR預估模型
    6、效果衡量與分析
  • 第四單元
    用戶行為分析
  • 根據不同場景的用戶行為,挖掘潛在有價值信息或者用戶意圖。
  • 1、商品互補類識別
    1、 優質用戶挖掘
    2、 品牌相似性計算
    3、 用戶點擊商品行為建模
    4、 用戶新聞興趣建模
    5、 長尾query的智能糾錯
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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