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則事物的基本發(fā)展趨勢在未來就還會延續(xù)下去。7.異常檢測大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)工作中,異常值都會在數(shù)據(jù)的預處理過程中被認為是“噪音”而剔除,以避免其對總體數(shù)據(jù)評估和分析挖掘的影響。但某些情況下,如果數(shù)據(jù)工作的目標就是圍繞異常值,那么這些異常值會成為數(shù)據(jù)工作的焦點。數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)通常被成為異常點、離群點或孤立點等,典型特征是這些數(shù)據(jù)的特征或規(guī)則與大多數(shù)數(shù)據(jù)不一致,呈現(xiàn)出“異?!钡奶攸c,而檢測這些數(shù)據(jù)的方法被稱為異常檢測。8.協(xié)同過濾協(xié)同過濾(CollaborativeFiltering,CF))是利用集體智慧的一個典型方法,常被用于分辨特定對象(通常是人)可能感興趣的項目(項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等),這些感興趣的內容來源于其他類似人群的興趣和愛好,然后被作為推薦內容推薦給特定對象。9.主題模型主題模型(TopicModel),是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統(tǒng)計學中,主題就是詞匯表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題,是文字(文章、話語、句子)所表達的中心思想或概念。10.路徑、漏斗、歸因模型路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的常用分析方法。
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