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数据挖掘的经典案例

数据挖掘经典案例
1. Netflix 推荐引擎
目标:为用户推荐他们感兴趣的电影
要素:
收集用户观看历史、评分和电影元数据
使用协同过滤算法查找相似用户和推荐电影
实时调整推荐以响应用户反馈
2. 亚马逊个性化推荐
目标:为用户推荐相关的产品
要素:
跟踪用户浏览历史、购买记录和产品评论
使用基于内容的过滤算法推荐与用户先前交互类似的产品
使用协同过滤算法查找具有相似购买模式的用户
3. 谷歌搜索引擎
目标:为用户提供最相关的搜索结果
要素:
分析用户搜索查询、点击历史和网站内容
使用排名算法对结果进行优先级排序,基于相关性、权威性和信任度
不断更新算法以提高结果准确性
4. 沃尔玛欺诈检测
目标:识别和防止欺诈性交易
要素:
收集交易数据,包括购买金额、时间和地点
使用机器学习算法创建欺诈评分模型
实时标记可疑交易并触发警报
5. 摩根士丹利风险管理
目标:评估和管理投资组合风险
要素:
收集历史市场数据、经济指标和新闻信息
使用统计建模和风险分析技术预测未来市场波动
为投资决策提供风险管理建议