在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，銀行業(yè)面臨著巨大的轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)對(duì)銀行業(yè)的重要性日益突出，尤其是大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，為銀行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
銀行作為金融行業(yè)的重要組成部分，擁有大量客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、種類繁多，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)無(wú)法勝任。銀行大數(shù)據(jù)具有三大特點(diǎn)：
銀行大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域，主要包括客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)控制、營(yíng)銷(xiāo)推廣等。
銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶的消費(fèi)行為、偏好和需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和個(gè)性化服務(wù)。通過(guò)挖掘客戶數(shù)據(jù)，銀行可以更好地了解客戶，提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度。
銀行利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的違約情況，從而制定有效的風(fēng)險(xiǎn)控制策略。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，銀行可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，降低不良貸款率。
銀行可以通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶的行為軌跡和偏好，精準(zhǔn)推送相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)，提高營(yíng)銷(xiāo)效率和轉(zhuǎn)化率。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，銀行可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，降低營(yíng)銷(xiāo)成本。
盡管銀行大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來(lái)了諸多好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。主要包括數(shù)據(jù)安全、技術(shù)門(mén)檻、人才短缺等。
銀行數(shù)據(jù)涉及客戶的隱私信息和機(jī)密交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致巨大的經(jīng)濟(jì)損失和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，如何保障銀行數(shù)據(jù)的安全性是大數(shù)據(jù)挖掘面臨的重要挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需要龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高性能計(jì)算能力，銀行需要投入大量資金進(jìn)行技術(shù)設(shè)備和平臺(tái)的建設(shè)。同時(shí)，技術(shù)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)也是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。
具備大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和金融業(yè)務(wù)知識(shí)的人才比較稀缺，銀行難以招聘到符合要求的人才。因此，銀行需要加大對(duì)人才的培訓(xùn)和引進(jìn)力度，以滿足大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用需求。
銀行大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成為銀行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要驅(qū)動(dòng)力，為銀行提供了更多商業(yè)機(jī)會(huì)和發(fā)展空間。在面對(duì)挑戰(zhàn)的同時(shí)，銀行需要加強(qiáng)技術(shù)研究和人才培養(yǎng)，不斷提升大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用水平，實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)效益和客戶體驗(yàn)。
銀行五筆考試是銀行招聘中的一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)。它是考察應(yīng)聘者在輸入法上的能力，尤其要求熟練掌握五筆輸入法。為了幫助應(yīng)聘者取得優(yōu)異成績(jī)，我們準(zhǔn)備了一份綜合性的題目解析與復(fù)習(xí)指南。
1. 了解基本概念：五筆輸入法是一種基于漢字筆畫(huà)順序來(lái)輸入文字的輸入法，由于其高效、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于電腦輸入領(lǐng)域。弄清楚五筆輸入法的基本原理和規(guī)則是復(fù)習(xí)的首要任務(wù)。
2. 學(xué)習(xí)常用詞匯：五筆編碼是五筆輸入法的核心，它定義了每個(gè)漢字對(duì)應(yīng)的碼表。熟悉常用詞匯的五筆編碼有助于提高輸入速度和準(zhǔn)確性。我們推薦使用五筆輸入法工具進(jìn)行實(shí)際操作和練習(xí)。
3. 熟悉常見(jiàn)場(chǎng)景題型：字詞聯(lián)想、雙拼、快速打字等都是銀行五筆考試的常見(jiàn)題型。在復(fù)習(xí)過(guò)程中，注意理解每個(gè)題型的要求，并進(jìn)行分類練習(xí)，提高應(yīng)對(duì)能力。
在如下的五筆編碼中找出你認(rèn)為正確的詞語(yǔ)：
解析：正確答案為2) 擴(kuò)大：mggm。從字母和筆畫(huà)對(duì)應(yīng)的角度來(lái)看，dm表示"大"，"gg"表示"擴(kuò)"。掌握常用詞匯的五筆編碼是正確答題的關(guān)鍵。
（建議使用五筆輸入法工具進(jìn)行嘗試）
在雙拼模式下，通過(guò)輸入聲母和韻母來(lái)構(gòu)成漢字，下面是一些常見(jiàn)的雙拼漢字，請(qǐng)嘗試將其用五筆輸入法輸入：
解析：請(qǐng)使用五筆輸入法工具將以上漢字嘗試輸入，檢查是否正確。熟練掌握雙拼模式下的五筆編碼是高效輸入的關(guān)鍵。
在規(guī)定時(shí)間內(nèi)，盡快找出問(wèn)題句子中的錯(cuò)誤，并糾正之：
1) 目標(biāo)庫(kù)房位置優(yōu)勢(shì)鮮明，我們應(yīng)充分利用。
2) 請(qǐng)?jiān)谶€書(shū)幾天前提前續(xù)借圖書(shū)。
3) 銀行業(yè)務(wù)操作緊密相關(guān)，要確保準(zhǔn)確性。
解析：?jiǎn)栴}句子中的錯(cuò)誤和糾正如下：
此類題目主要考察應(yīng)聘者的綜合能力和快速反應(yīng)能力。通過(guò)多次練習(xí)，提高對(duì)錯(cuò)誤的敏感度，準(zhǔn)確迅速地進(jìn)行修改。
五筆輸入法作為常用輸入法之一，被廣泛應(yīng)用于銀行等行業(yè)。參加銀行五筆考試需要應(yīng)聘者具備一定的五筆輸入能力。通過(guò)本文整理的銀行五筆考試題及答案解析，相信能夠幫助應(yīng)聘者了解考試內(nèi)容、熟悉常見(jiàn)題型，從而在考試中取得好成績(jī)。
大數(shù)據(jù)挖掘面試題
大數(shù)據(jù)挖掘是利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息和知識(shí)的過(guò)程。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和建模，大數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式、關(guān)系和趨勢(shì)，從而為業(yè)務(wù)決策提供更加精準(zhǔn)和可靠的支持。
大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括但不限于：
在大數(shù)據(jù)挖掘中，常見(jiàn)的技術(shù)包括但不限于：
在進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)，包括但不限于：
為了應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘面試題，可以采取以下幾點(diǎn)準(zhǔn)備：
以下是一些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)挖掘面試題示例：
大數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要分支，正在逐漸滲透到各行各業(yè)的業(yè)務(wù)中。對(duì)于從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作的專業(yè)人士來(lái)說(shuō)，掌握大數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)和技能至關(guān)重要。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)、實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積累，相信你能在大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域取得更上一層樓。
數(shù)據(jù)挖掘能挖掘以下七種不同事情：
分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的定義是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
去哪找數(shù)據(jù)，不如自己造數(shù)據(jù)，這里所說(shuō)的"造數(shù)"，并不是讓我們數(shù)據(jù)分析師去胡編亂造數(shù)據(jù)，而是在日常數(shù)據(jù)分析過(guò)程中我們需要模擬生成一些數(shù)據(jù)用于測(cè)試，也就是測(cè)試數(shù)據(jù)。
本文所使用的Faker庫(kù)就是一個(gè)很好的模擬生成數(shù)據(jù)的庫(kù)，在滿足數(shù)據(jù)安全的情況下，使用Faker庫(kù)最大限度的滿足我們數(shù)據(jù)分析的測(cè)試需求，可以模擬生成文本、數(shù)字、日期等字段，下面一起來(lái)學(xué)習(xí)。
示例工具：anconda3.7本文講解內(nèi)容：Faker模擬數(shù)據(jù)并導(dǎo)出Excel適用范圍：數(shù)據(jù)測(cè)試和脫敏數(shù)據(jù)生成
常規(guī)數(shù)據(jù)模擬，比如我們生成一組范圍在100到1000的31個(gè)數(shù)字，就可以使用一行代碼np.random.randint(100,1000,31)，如下就是我們使用隨機(jī)數(shù)字生成的sale隨日期變化的折線圖。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(100,1000,31),
index=pd.date_range(datetime.datetime(2022,12,1),periods=31),
columns=['sale']).plot(figsize=(9,6))Faker模擬數(shù)據(jù)
使用Faker模擬數(shù)據(jù)需要提前下載Faker庫(kù)，在命令行使用pip install Faker命令即可下載，當(dāng)出現(xiàn)Successfully installed的字樣時(shí)表明庫(kù)已經(jīng)安裝完成。
!pip install Faker -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple導(dǎo)入Faker庫(kù)可以用來(lái)模擬生成數(shù)據(jù)，其中，locale="zh_CN"用來(lái)顯示中文，如下生成了一組包含姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、出生年月日、郵箱、地址、公司、職位這幾個(gè)字段的數(shù)據(jù)。
#多行顯示運(yùn)行結(jié)果
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
from faker import Faker
faker=Faker(locale="zh_CN")#模擬生成數(shù)據(jù)
faker.name()
faker.phone_number()
faker.ssn()
faker.ssn()[6:14]
faker.email()
faker.address()
faker.company()
faker.job()除了上面的生成字段，F(xiàn)aker庫(kù)還可以生成如下幾類常用的數(shù)據(jù)，地址類、人物類、公司類、信用卡類、時(shí)間日期類、文件類、互聯(lián)網(wǎng)類、工作類、亂數(shù)假文類、電話號(hào)碼類、身份證號(hào)類。
#address 地址
faker.country() # 國(guó)家
faker.city() # 城市
faker.city_suffix() # 城市的后綴,中文是：市或縣
faker.address() # 地址
faker.street_address() # 街道
faker.street_name() # 街道名
faker.postcode() # 郵編
faker.latitude() # 維度
faker.longitude() # 經(jīng)度#person 人物
faker.name() # 姓名
faker.last_name() # 姓
faker.first_name() # 名
faker.name_male() # 男性姓名
faker.last_name_male() # 男性姓
faker.first_name_male() # 男性名
faker.name_female() # 女性姓名#company 公司
faker.company() # 公司名
faker.company_suffix() # 公司名后綴#credit_card 銀行信用卡
faker.credit_card_number(card_type=None) # 卡號(hào)#date_time 時(shí)間日期
faker.date_time(tzinfo=None) # 隨機(jī)日期時(shí)間
faker.date_time_this_month(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本月的某個(gè)日期
faker.date_time_this_year(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年的某個(gè)日期
faker.date_time_this_decade(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年代內(nèi)的一個(gè)日期
faker.date_time_this_century(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本世紀(jì)一個(gè)日期
faker.date_time_between(start_date="-30y", end_date="now", tzinfo=None) # 兩個(gè)時(shí)間間的一個(gè)隨機(jī)時(shí)間
faker.time(pattern="%H:%M:%S") # 時(shí)間（可自定義格式）
faker.date(pattern="%Y-%m-%d") # 隨機(jī)日期（可自定義格式）#file 文件
faker.file_name(category="image", extension="png") # 文件名（指定文件類型和后綴名）
faker.file_name() # 隨機(jī)生成各類型文件
faker.file_extension(category=None) # 文件后綴#internet 互聯(lián)網(wǎng)
faker.safe_email() # 安全郵箱
faker.free_email() # 免費(fèi)郵箱
faker.company_email() # 公司郵箱
faker.email() # 郵箱#job 工作
faker.job()#工作職位#lorem 亂數(shù)假文
faker.text(max_nb_chars=200) # 隨機(jī)生成一篇文章
faker.word() # 隨機(jī)單詞
faker.words(nb=10) # 隨機(jī)生成幾個(gè)字
faker.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True) # 隨機(jī)生成一個(gè)句子
faker.sentences(nb=3) # 隨機(jī)生成幾個(gè)句子
faker.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True) # 隨機(jī)生成一段文字(字符串)
faker.paragraphs(nb=3) # 隨機(jī)生成成幾段文字(列表)#phone_number 電話號(hào)碼
faker.phone_number() # 手機(jī)號(hào)碼
faker.phonenumber_prefix() # 運(yùn)營(yíng)商號(hào)段，手機(jī)號(hào)碼前三位#ssn 身份證
faker.ssn() # 隨機(jī)生成身份證號(hào)(18位)模擬數(shù)據(jù)并導(dǎo)出Excel
使用Faker庫(kù)模擬一組數(shù)據(jù)，并導(dǎo)出到Excel中，包含姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、出生日期、郵箱、詳細(xì)地址等字段，先生成一個(gè)帶有表頭的空sheet表，使用Faker庫(kù)生成對(duì)應(yīng)字段，并用append命令逐一添加至sheet表中，最后進(jìn)行保存導(dǎo)出。
from faker import Faker
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()#生成workbook 和工作表
sheet=wb.active
title_list=["姓名","手機(jī)號(hào)","身份證號(hào)","出生日期","郵箱","詳細(xì)地址","公司名稱","從事行業(yè)"]#設(shè)置excel的表頭
sheet.append(title_list)
faker=Faker(locale="zh_CN")#模擬生成數(shù)據(jù)
for i in range(100):
sheet.append([faker.name(),#生成姓名
faker.phone_number(),#生成手機(jī)號(hào)
faker.ssn(), #生成身份證號(hào)
faker.ssn()[6:14],#出生日期
faker.email(), #生成郵箱
faker.address(), #生成詳細(xì)地址
faker.company(), #生成所在公司名稱
faker.job(), #生成從事行業(yè)
])
wb.save(r'D:\系統(tǒng)桌面(勿刪)\Desktop\模擬數(shù)據(jù).xlsx')以上使用Faker庫(kù)生成一組模擬數(shù)據(jù)，并且導(dǎo)出到Excel本地，使用模擬數(shù)據(jù)這種數(shù)據(jù)創(chuàng)建方式極大方便了數(shù)據(jù)的使用，現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來(lái)越多的企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)分析能力要求越來(lái)越高，這也意味著數(shù)據(jù)分析能力成為職場(chǎng)必備能力，還在等什么，想要提升個(gè)人職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力就在這里，點(diǎn)擊下方卡片了解吧~
數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含的、人們事先未知的、但又潛在有用的信息和知識(shí)的非平凡過(guò)程。也稱數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discivery in data,KDD)，它是一門(mén)涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、信息檢索、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)等相關(guān)技術(shù)，在商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場(chǎng)分析、科學(xué)探索等許多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中獲取有用信息和知識(shí)的過(guò)程，并利用統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘方法包括以下幾種：1. 分類：將數(shù)據(jù)樣本分類為已知類別，建立一個(gè)分類模型，再用該模型預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。
2. 聚類：將數(shù)據(jù)樣本分為相似的群組，建立一個(gè)聚類模型，再用該模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及如何在數(shù)據(jù)集中使用它們。
4. 預(yù)測(cè)建模：使用數(shù)據(jù)樣本建立模型，再用模型預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的目標(biāo)變量值。
5. 異常檢測(cè)：檢測(cè)數(shù)據(jù)樣本中的異常值。
6. 文本挖掘：從文本數(shù)據(jù)中提取信息和知識(shí)，例如情感分析、主題建模和實(shí)體抽取等。
以上方法通常需要通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理（數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換）和特征選擇（選擇最相關(guān)的特征用于模型訓(xùn)練）來(lái)優(yōu)化模型的性能。數(shù)據(jù)挖掘可以用于各種應(yīng)用場(chǎng)景，如金融、醫(yī)學(xué)、營(yíng)銷(xiāo)、社交網(wǎng)絡(luò)等。
1、分類：找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買(mǎi)趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。
2、回歸分析：反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。
3、聚類分析：把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能的小。
4、關(guān)聯(lián)規(guī)則：描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可到處另一些項(xiàng)在同一事物中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。
5、特征分析：從數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。
6、變化和偏差分析：偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。
7、Web頁(yè)挖掘：隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無(wú)比豐富，通過(guò)對(duì)Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集有關(guān)的信息。
數(shù)據(jù)挖掘論文可以參考范文：基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶重復(fù)購(gòu)買(mǎi)行為預(yù)測(cè)探討
自 1990 年起，電子商務(wù)開(kāi)始進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，經(jīng)過(guò)將近三十年的發(fā)展，伴隨著智能手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)的迅速崛起，電子商務(wù)也由原先的無(wú)人問(wèn)津，到如今的空前盛況，中國(guó)電商行業(yè)的網(wǎng)購(gòu)用戶規(guī)模和電商公司數(shù)目以及交易規(guī)模均呈現(xiàn)出持續(xù)攀升的現(xiàn)象，電商涉及領(lǐng)域也逐漸擴(kuò)大，天貓、京東、拼多多等各大電商平臺(tái)相繼崛起，爭(zhēng)奪商家與用戶資源，隨著電商平臺(tái)支付便捷性的發(fā)展以及商品種類與規(guī)模的完善，越來(lái)越多的人開(kāi)始加入網(wǎng)購(gòu)大軍。
碩博論文網(wǎng)_專業(yè)的碩士畢業(yè)論文網(wǎng)站MBA畢業(yè)論文范文大全-碩博論文網(wǎng)基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶重復(fù)購(gòu)買(mǎi)行為預(yù)測(cè)探討-碩博論文網(wǎng)協(xié)作過(guò)濾技術(shù)是最成熟和最常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)方式。協(xié)同過(guò)濾通過(guò)識(shí)別其他具有相似品味的用戶來(lái)推薦項(xiàng)目，使用他們的意見(jiàn)來(lái)給正在處于活動(dòng)狀態(tài)的用戶推薦項(xiàng)目。協(xié)作推薦系統(tǒng)已經(jīng)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)了。GroupLens 是一種基于新聞的架構(gòu)，它使用了協(xié)作的方法來(lái)幫助用戶從海量新聞數(shù)據(jù)庫(kù)[13]找到文章。Ringo 是一個(gè)在線社會(huì)信息過(guò)濾系統(tǒng)，它使用協(xié)作過(guò)濾來(lái)根據(jù)用戶對(duì)音樂(lè)專輯的評(píng)級(jí)建立用戶配置文件。亞馬遜使用主題多樣化算法來(lái)改進(jìn)其推薦系統(tǒng)[14]。該系統(tǒng)使用協(xié)同過(guò)濾方法，通過(guò)生成一個(gè)類似的表來(lái)克服可擴(kuò)展性問(wèn)題，通過(guò)使用項(xiàng)目對(duì)項(xiàng)目的矩陣進(jìn)行調(diào)整。然后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史記錄，推薦其他類似的在線產(chǎn)品，另一方面，基于內(nèi)容的技術(shù)將內(nèi)容資源與用戶特性匹配。
6 、A （至多有2^(k-1)個(gè)節(jié)點(diǎn)。k為深度）
7、A（簡(jiǎn)單排一下，就發(fā)現(xiàn)父節(jié)點(diǎn)就是編號(hào)/2）
8、B（隊(duì)列先進(jìn)先出）
9、B（
結(jié)點(diǎn)的權(quán)：在一些應(yīng)用中，賦予樹(shù)中結(jié)點(diǎn)的一個(gè) 有某種意義的實(shí)數(shù)。
結(jié)點(diǎn)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度：結(jié)點(diǎn)到樹(shù)根之間的路徑長(zhǎng)度與該結(jié)點(diǎn)上權(quán)的乘積。
樹(shù)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度：為樹(shù)中所有葉結(jié)點(diǎn)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度之和）
10、B（先訪問(wèn)根節(jié)點(diǎn)、再訪問(wèn)左子樹(shù)，最后右子樹(shù)）
11、C（首先肯定是線性結(jié)構(gòu)，排除D，其次，隊(duì)列和棧，順序存儲(chǔ)、鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)皆可。A、B顯然不對(duì)）
