内容挖掘

这本由Michigan State University的Pang-Ning Tan和University of Minnesota的Michael Steinbach合著的书籍，详细阐述了数据挖掘的四大核心部分：可视化、相关性分析、分类和聚类分析的概念及其相关算法。同时，本书也是斯坦福大学数据挖掘课程(Stats 202 Data Mining)的教材。该书以英文PDF版本发布，使用了快速压缩技术。

基于背景和内容的微博用户兴趣挖掘方法，挺适合做用户建模和推荐系统的小伙伴参考。文章不光用静态背景信息建兴趣图谱，还结合了用户发的内容动态更新兴趣点。尤其是对冷启动用户的思路——通过关注对象来推兴趣，这点蛮实用。整个方法用在微博上做实验，覆盖了时尚、教育、军事等不同领域，表现还不错。想优化个性化推荐？这篇文章可以看看，思路清晰，操作性也强。

内容推荐的底层算法逻辑，挺多人都听过，但要说清楚，还真得有点料。今日头条的推荐系统就是个典型的例子，既有复杂的算法，又考虑用户行为，挺实战的。里面讲到怎么通过用户点击、兴趣标签来筛内容，听起来高大上，其实就是把你爱看的推你面前。 推荐逻辑的核心是内容理解和用户画像的组合拳。比如一个用户老刷健身类的内容，系统就会在标签上打“健身”“运动”这些标识，算法就根据这些标签做匹配推荐，嗯，算是挺聪明的做法。 文末还给了几个延伸阅读资源，像今日头条推荐系统的技术架构，讲架构拆解的，建议一起看；还有像oCPM 出价优化策略这种广告推荐优化的内容，做商业化推荐的可以重点关注。 如果你在做推荐系统，或者想搞明白

光盘内容 | 章节 | 文件夹名 | 内容 ||-----------|----------------|----------------------------------------------|| 第 1 章 | 第1章_ASP基础 | 第 1 章全部基础实例代码 || 第 3 章 | 第3章_Access基础 | 第 3 章全部基础实例代码 || 第 4 章 | Vote

使用 MATLAB 软件求解一元和多元函数的泰勒多项式和泰勒级数。 了解 MATLAB 函数 taylor 和 Maple 函数 mtaylor 求泰勒多项式的调用格式和用法。

在本节中，我们将深入探讨R语言在数据挖掘领域的应用，特别关注于“R数据挖掘第四章”的内容。R语言作为一种强大的统计分析工具，在数据挖掘中具有不可替代的地位，不仅因其开源特性，还因其丰富的数据分析包和可视化工具。本章将重点介绍R在数据预处理、模型构建、结果评估等关键技术，以及使用dplyr和tidyr包进行数据操作和整理的方法。同时，还将涵盖机器学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树等的应用，并介绍ggplot2包在数据可视化中的重要性。通过本章的学习，您将能够更好地利用R语言挖掘数据的潜在价值。

11212123232444564

本章内容涵盖了回归分析的基础概念，包括一元线性回归、多元线性回归以及非线性回归分析。

这是数据挖掘课程的第二部分内容，适合正在学习数据挖掘的同学们参考。通过这部分内容，可以更深入地了解数据挖掘的各个方面，提高实践能力。

本章内容包括地理信息系统及其类型，地理信息系统的构成，地理信息系统的功能概述，地理信息系统与相关学科的关系，地理信息系统的发展，地理信息系统的应用，以及主流GIS软件介绍。