#用户消费行为预测比赛代码 第二届中国大数据技术创新大赛 电商赛题-用户消费行为预测 包含比赛用到的所有代码。

时间序列分析可以定义为在给定先前值的情况下预测随机过程的未来值。 建模的一个重要部分是决定应该使用多少先行值来预测未来。 自相关函数显示两个系列之间的相关系数，原始系列和滞后系列。 AC 系数通常会慢慢消失。 假设中间值已知，PACF 确定原始序列和滞后序列之间的相关系数。 注意：这两个应该作为建模的第一步。 有关其他信息和保修，请参阅自述文件。 对于两个过程，还添加了互相关和部分互相关。

2016-ccf-data-mining-competition text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880 2016-ccf-data-mining-competition 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 竞赛简介 在现代广告投放系统中，多层级成体系的用户画像构建算法是实现精准广告投放的基础技术之一。其中，基于人口属性的广告定向技术是普遍适用于品牌展示广告和精准竞价广告的关键性技术。人口属性包括自然人的性别、年龄、学历等基本属性。 在搜索竞价广告系统中，用户通过在搜索引擎输入具体的查询词来获取相关信息。因此，用户的历史查询词与用户的基本属性及潜在需求有密切的关系。 举例如下： 1、 年龄在19岁至23岁区间的自然人会有较多的搜索行为与大学生活、社交等主题有关 2、 男性相比女性会在军事、汽车等主题有更多的搜索行为 3、 高学历人群会更

CCF计算机资格认证;Java;历年真题;都通过测试用例;全部都是100分通过

CCF CSP 考试和 PAT 顶级甲级乙级考试题解 本仓库是书籍《算法详解（C++11 语言描述）》（预计 2021 年 5 月左右出版）的配套仓库，主要负责更新 CCF CSP 和 PAT 顶级甲级乙级题解代码。由于 CCF CSP 和 PAT 考试都已支持 C++14 标准，本仓库的所有题解代码均将基于 C++14 语法编写。在编译本仓库的代码之前，最好选择支持 C++14 的编译环境。 有关 CCF CSP 考试的简介可参考，有关 PAT 考试的简介可参考。本仓库的代码会一直维护，每次考试后都会尽快更新新的题解，希望这一工作能够给予算法初学者们一定的帮助。 如果发现本仓库的代码有问题，欢迎通过提 issue 方式发送 bug report，最好附上错误的输入数据或正确的题解代码。 题解目录 为方便查阅，在文件夹下附上了本仓库中题解的汇总链接： 相关推荐 为了更好地浏览本仓库，建议使

2016 搜狗 CCF 异常用电检测的数据集

Total Commander 8.51a 中英绿色美化CCF版 Total Commander（原名Windows Commander）是强大的windows资源管理器终结者。以其使用方便、功能强大、设计体贴、稳定可靠征服了无数电脑老鸟。在接触、了解这个完美的工具后，相信你会和我一样有相见恨晚的感觉。软件的最大特点是由两个列表窗口组成，这种设计避免了windows资源管理器目录树在文件操作的一系列弊端。CCF版在官方版本的基础上，不但对操作界面进行了美化，而且增加了一些常见的功能插件。

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简要介绍 我是竞赛选手rebornZH，很高兴在2019 CCF BDCI大赛中拿下3个NLP竞赛TOP，在这里我主要分享金融信息负面及主体判定赛题的解决方案和自己对另外两个NLP赛题的一些解题思路，希望能与大家一起学习，一起进步，同时如果有NLP方向的朋友愿意和我一起交流学习NLP技术我也是非常欢迎的，可以加我QQ联系，后面有联系方式。最后希望大家多给下star，毕竟整理这些也挺花时间的，在这里先谢谢大家了。 比赛链接 金融信息负面及主体判定： “技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型： 互联网金融新实体发现： 特别说明 上面的开源代码是在我最终版代码上修改而来的baseline，因为有些代码涉及到我队友，不方便全部开源，因此我特地整理一个比较好的基线给大家作为参考，这个基线的分数应该是该赛题开源的基线中分数最好的，并且距离最终版代码差别不是特别大。 GPU最低要求：2080Ti

中国计算机学会推荐中文科技期刊目录 + 国际学术会议和期刊目录，两个PDF文件。