基于关联规则的电子商务智能推荐服务--实例讲解

学习目标

了解网站如何记录用户的访问数据，深入了解在网站如何根据用户的历史访问数据进行关联规则分析，解决网页智能推荐问题，同时在访问数据中提取用户的访问特征，对用户群体进行划分，针对不同用户群进行推荐。

课程目标：了解网站如何记录用户的访问数据，深入了解网站如何根据用户的历史访问数据进行关联规则分析，解决网页智能推荐问题，同时在           访问数据中提取用户的访问特征，对用户群体进行划分，针对不同用户群进行推荐。 课程特色：网站智能推荐实用案例讲解 适用人群：数学专业，数据挖掘专业，数模专业，IT行业 优惠方式：无 课程详情：网站可以使用用户浏览记录，分析出用户在访问某些页面的前提下，可能访问的页面，网站可针对这类规则进行网页推荐；同时从用户           浏览记录中可以分析客户的关注偏好,根据各个客户群的特征，可采取一些营销手段和策略。           帮助客户的同时也提高了顾客对商务活动的满意度。本课程首先对用户的访问数据进行简单介绍，再从关联规则和聚类两个角度分析用           户访问数据，得出推荐结果。主要分析软件为Matlab，同时部分模型也会使用SAS和SPSS实现

课程目录(共3节)

• 01基于关联规则的电子商务智能推荐服务
• 02基于关联规则的电子商务智能推荐服务
• 03基于关联规则的电子商务智能推荐服务

老师介绍

云老师

中山大学理学硕士，从事用户数据分析和数据挖掘工作多年，对用户行为分析方法、市...

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