第一章:引言(2学时) 第二章:文本特征提取技术(4学时) 第三章:文本检索技术(6学时) 第四章:文本自动分类技术(3学时) 第五章:文本自动聚类技术(3学时) 第六章:话题检测与追踪(3学时) 第七章:文本过滤技术(1.5学时) 第八章:关联分析技术(1.5学时) 第九章:文档自动摘要技术(3学时) 第十章:信息抽取(3学时) 第十一章:智能问答(QA)技术(1.5学时) 第十二章:Ontology(1.5学时) 第十三章:半结构化文本挖掘方法(1.5学时) 第十四章:文本挖掘工具与应用(1.5学时)
第一章:引言(2学时) 第二章:文本特征提取技术(4学时) 第三章:文本检索技术(6学时) 第四章:文本自动分类技术(3学时) 第五章:文本自动聚类技术(3学时) 第六章:话题检测与追踪(3学时) 第七章:文本过滤技术(1.5学时) 第八章:关联分析技术(1.5学时) 第九章:文档自动摘要技术(3学时) 第十章:信息抽取(3学时) 第十一章:智能问答(QA)技术(1.5学时) 第十二章:Ontology(1.5学时) 第十三章:半结构化文本挖掘方法(1.5学时) 第十四章:文本挖掘工具与应用(1.5学时)
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数据挖掘关于机器学习 协同过滤 分类算法 聚类算法
2021-06-27 11:00:04 26.96MB 机器学习
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21个ppt,非常详细的介绍了数据挖掘。
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一、客户关系管理 二、数据挖掘是CRM成功的保障 三、数据挖掘技术 四、结论:数据挖掘是CRM的前提和基础,CRM是数据挖掘的延续和创新
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社交运营数据挖掘.ppt
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数据挖掘课程PPT,简单介绍几种聚类算法;举例说明实际应用。供参考。
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