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1.
采用基于协同过滤和基于内容的混合推荐技术,为新用户和老用户提供了不同的推荐策略.构建了基于移动Agent的物流商推荐模型,通过所设计的不同Agent间的交互机制及Agent知识库,为用户自动化地推荐低成本、高效率物流配送.解决了C2C电子商务平台无法向用户提供高质量物流服务的需求问题.
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2.
针对现有话务预测模型变量单一、预测误差大等问题引入了逐步回归分析法;结合海河银行信用卡呼叫中心实际需求,对话务数据进行了抽取集成等预处理操作;随之建立了各影响因素的一元回归模型,并在此基础上得到了多元逐步回归的话务预测模型;最后将此建模方法与其他分析法进行了综合比较并给出评价。
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3.
针对目前在线学习系统中存在的不足,探讨如何有效地运用数据挖掘技术建立智慧的在线学习系统.从大量的用户数据中挖掘出关联关系,用以提供全面个性化、定制化的学习过程序列.利用数据挖掘着重发现用户与课程之间、课程与课程之间、用户与用户间的关联,形成一个多维度的网络.利用多维度推荐为用户推荐有价值的课程.实验表明多维度推荐具有良好的准确性和良好的用户体验.
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