大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例-免費(fèi)閱讀
【正文】 其實(shí)在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有大量基于海量數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題。應(yīng)該怎樣選擇呢?假設(shè)您沒(méi)有帶手機(jī)，無(wú)法上網(wǎng)查詢，那么可能會(huì)出現(xiàn)如下兩種情況：一種，你記起某位朋友去過(guò)其中一家，并且好像他對(duì)這家的評(píng)價(jià)還不錯(cuò)，這時(shí)，你很有可能就直接去這家了。而在2008年北京奧運(yùn)會(huì)上，最引人注意的IT 熱點(diǎn)莫過(guò)于“實(shí)時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)”在奧運(yùn)會(huì)安檢系統(tǒng)中的應(yīng)用，這種技術(shù)通過(guò)對(duì)人臉關(guān)鍵部位的數(shù)據(jù)采集，讓系統(tǒng)能夠精確地識(shí)別出所有進(jìn)出奧運(yùn)場(chǎng)館的觀眾身份。訪客的總鏈接機(jī)會(huì)(提供給訪客的超級(jí)鏈接)。包括停留時(shí)間、點(diǎn)擊的URL等。而所有這些信息都被保存在網(wǎng)站日志中。三、電子商務(wù)網(wǎng)站流量分析網(wǎng)站流量分析，是指在獲得網(wǎng)站訪問(wèn)量基本數(shù)據(jù)的情況下對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)和分析，其常用手段就是Web挖掘。如圖所示。經(jīng)過(guò)大量實(shí)際調(diào)查和分析，他們揭示了一個(gè)隱藏在“尿不濕與啤酒”背后的美國(guó)消費(fèi)者的一種行為模式：在美國(guó)，到超市去買(mǎi)嬰兒尿不濕是一些年輕的父親下班后的日常工作，而他們中有30%～40%的人同時(shí)也會(huì)為自己買(mǎi)一些啤酒。下面關(guān)于“啤酒和尿不濕”的故事是數(shù)據(jù)挖掘中最經(jīng)典的案例。而Target公司通過(guò)“懷孕預(yù)測(cè)指數(shù)”來(lái)預(yù)測(cè)女顧客是否懷孕的案例也是近來(lái)為數(shù)據(jù)挖掘?qū)W者最津津樂(lè)道的一個(gè)話題。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是：美國(guó)的太太們常叮囑她們的丈夫不要忘了下班后為小孩買(mǎi)尿不濕，而丈夫們?cè)谫I(mǎi)尿不濕后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。一個(gè)月后，這位父親來(lái)道歉，因?yàn)檫@時(shí)他才知道他的女兒的確懷孕了。Web挖掘可以通過(guò)對(duì)流量的分析，幫助我們了解Web上的用戶訪問(wèn)模式。從保存的信息來(lái)看，網(wǎng)站雖然擁有了大量的網(wǎng)站訪客及其訪問(wèn)內(nèi)容的信息，但擁有了這些信息卻不等于能夠充分利用這些信息。條款特征。訪客總的訪問(wèn)時(shí)間。目前人臉識(shí)別技術(shù)正廣泛的應(yīng)用于各種安檢系統(tǒng)中，警方只需將犯罪分子的臉部數(shù)據(jù)采集到安
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