【原创】R语言逻辑回归预测分析付费用户数据分析报告论文（代码数据）.docx
2021-08-26 09:01:18
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题目2: 电子商务网站用户行为分析及服务推荐
随着互联网和信息技术的快速发展，用户想要从海量信息中快速准确地寻找到自己感兴趣的信息已经变得越来越困难，在电子商务领域这点显得更加突出。
推荐系统无需用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动向用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。在电商领域，推荐技术可以起到以下作用：1)帮助用户发现其感兴趣的物品，节省用户时间、提升用户体验；2)提高用户对电商网站的忠诚度，建立稳定的企业忠实客户群。
2021-08-17 15:27:52
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使用python爬取音乐评论的数据，并将数据存入csv文件中。本资源适合新手小白和在校学生，可根据具体需求更改，使用前请务必查看说明文档
#资源达人分享计划#
2021-08-15 22:02:25
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超大规模用户数据挖掘和推荐算法 最新进展
（1）数据规模、挑战；
（2）KDD-CUP 2012；
（3）KDD-CUP 2012 Solution 剖析；
（4）数据挖掘和推荐的新趋势；
2021-08-12 09:16:12
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该资源为学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中分为7个属性， 原始数据集每列说明：
GRE 成绩 (290 to 340)
TOEFL 成绩(92 to 120)
学校等级 (1 to 5)
自身的意愿 (1 to 5)
推荐信的力度 (1 to 5)
CGPA成绩 (6.8 to 9.92)
是否有研习经验 (0 or 1)
读硕士的意向 (0.34 to 0.97)
2021-08-10 23:35:25
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20210801-华创证券-传媒行业深度研究报告：当我们讨论用户数据保护时我们在讨论什么？.pdf
2021-08-03 09:19:00
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