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  要说明的是,虽然可以通过用户的行为、购买、兴趣数据来理解用户的基本信息,但是如何建模仍不清楚?使用什么样的语言模型?实际上,与 spark相比,其它不同之处在于 spark,但是 spark还有很多分类,包括逻辑回归、线性支持向量机、朴素贝叶斯模型和决策树。所以,怎样才能选择呢?

  在这些决策树中,优势比较多,首先是它们的变数处理灵活,没有相互独立。可以处理大型数据,不需要事先知道模型的特性。模型对于复杂的非线性形式和特性的相互关系是比较容易理解和解释的。由于似乎决策树方法*适合于区分性别特征,因此决定采用决策树方法。

  决策树是什么?简单地说,就是在练习中构造一棵树以进行分类,这样就可以有效地对未了解的数据进行分类。能从以下图表中说明处理策略树的工作原理。构造决策树的过程是:

  在初始阶段,所有的历史数据都是一个主要节点;我们选择一个特征测试条件来分割节点,选择选择性规范模型,将外表作为第一节点;将外貌节点切去,将外貌节点切掉,使外貌结点作为其子结点,如切割成牵手和是否为第一结点;结点是否符合外貌特征;通过使用这些数据,构造一棵树进行分类,这样就可以有效地对未了解的数据进行分类。

  在上述过程中,可以得出结论,在决策树过程中,如何找出*佳的切割点是至关重要的。

  其中*简单的方法是设置树深或树干*小样本数量。但是样本太少,又不具代表性,所以一般情况下,可以采用插值验证方法。穿插检验是利用部分数据对模型进行检验,而其他部分数据则可以作为评价模型绩效的依据。工业界通常采用的区分方法是说样品50/50分,60/40分或80/20分。

  普通消费者在电商网站中的购物行为、阅读行为、查询行为、订购情况都将记录下来,探究他们的消费能力、嗜好等等。在对数据进行分类之后,通常可以通过三种类型的数据对用户进行分组和界说。

  社会性:马克思的人性观将人分为社会性与自然性。社会性第一要指社会中人们所具有的阶级特性,当然还有顺从、依附、甚至自我意识等,这是人类所必须进行的基本要求。自然特性:也可以说是人类的生物学特性,一般说来能是食欲、物欲或购买欲望、自我保留才能。但是每个人都会有不同的天性,比如才学和逻辑思考等等。嗜好:就电子商务而言,首先是对一种产品、一种品牌或者一种类别的爱好程度,例如添加、阅读、保存、查找和下订单等。消费者特点:对消费才能的评估,对消费倾向的评估,能判断使用者的消费水平,是高消消力还是低消消力。

  商品特性:基本资料、类别、色号类型等。企业定位:产品层次高,是高中低端还是偏低,对消费者偏爱、地区或其它特点。毕竟通过上述信息获得用户信息,识别出其详细的肖像特征。

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