❷ 检索系统的评价概述 ❸ 无序检索结果的评价 ❹ 有序检索结果的评价 ❺ 为IR系统构建测试集 ❻ 检索结果的展示

❷ 结果排序的重要性 ❸ 结果排序的实现 ❹ 完整的搜索系统

❶ 回顾 ❷ 排序式检索 ❸ 词项频率 ❹ tf-idf权重计算 ❺ 向量空间模型

西北工业大学：市场信息学_第20讲5-4,5 人工智能与专家系统、数据挖掘及其应用

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒” 的故事。在美国,一些年轻的父亲下班后经常 要到超市去买婴儿尿布,超市也因此发现了 个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有 30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后 调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起, 明显增加了销售额。同样的,我们还可以根据 关联规则在商品销售方面做各种促销活动

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主要采用数据挖掘技术中的聚类分析算法对电弧炉炼钢的历史数据进行分析、加工处理,得出不同热装铁水比、炼钢成本、氧耗情况下的炉次分类,再利用K-means聚类法得到聚类结果,并对结果进行分析.通过分析比对,在结果的不同分类中选出最优的用氧和用电曲线

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