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项目:花卉识别

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一、项目背景       植物是我们日常生活中随处可见的一种生命形式,它为我们提供了生活所必需的氧气,与我们的生活息息相关.花卉作为植物的一种,除了提供氧气,它更是有很强的观赏价值.我校作为一所有着百年历史的农业类院校

项目:QQ好友推荐

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一、项目背景       自大数据行业公认的标准框架——Hadoop于2006年从Nutch中独立,成为一套独立软件以来,已有不下15个大数据组件加入其生态圈中。

项目:餐饮智能推荐服务

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一、项目背景       在“互联网+”背景下,餐饮企业的经营方式发生了很大的变革:团购和O2O拓宽了销售渠道,微博、微信等社交网络加强了企业与消费者、消费者与消费者之间的沟通,电子点餐、店内WIFI

项目:广告流量作弊识别

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    互联网虚假流量,是指通过特殊的方式,模仿人类浏览行为生成的访问流量。例如通过设置程序,每分钟访问一次某网站的主页,这样的流量就属于虚假流量。一般而言,浏览量的增加,的确能促进销售量的增加,因此多数广告主是基于浏览支付广告费的。换句话说:同等条件下,流量大的网站收取的广告费用更高。部分网站受利益的驱使,通过作弊方式产生流量。     与传统的电视广告、户外广告采买相比,流量作弊一直以来被看作互联网广告特有的弊病。虚假流量的存在给广告主带来了严重的损失,一方面虚假流量提高了广告费用,直接损害了广告主的利益。另一方面,广告监测行为数据被越来越多地用于建模和做决策,例如绘制用户画像,跨设备识别对应用户等。作弊行为,恶意曝光,甚至是在用户完全无感知的情况下被控制访问等产生的不由用户主观发出的行为给数据带来了巨大的噪声,给模型训练造成了很大影响。     本案例将使用广告检测流量数据,分别采用决策树算法和随机森林算法建立分类模型,识别出流量数据中的作弊流量,减少投放广告的客户损失。

项目:商品实时推荐系统

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一、项目背景       互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息

项目:热门博文实时推荐

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一、项目背景       随着互联网和信息科学技术的发展,技术人员也需要不断地紧跟潮流学习新的技术。这些人在学习的过程中喜欢把所学的知识记录下来以方便以后查看或者分享给他人。

项目:超市销售数据分析

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一、项目背景       近年来,随着新零售业的快速发展,消费者购买商品时有了更多的对比和选择,导致超市行业的竞争日益激烈,利润空间不断压缩。

项目:人力资源分析预测

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    一家活跃于大数据和数据科学的公司希望从成功通过公司某些课程的人员中聘请数据科学家。许多人报名参加他们的培训,公司想知道这些学员中哪些人在培训后会选择寻找新工作,哪些人会选择留下来为公司工作,这将有助于公司降低培训成本、培训时间以及培训质量,并更好地规划学员的课程和分类。     本案例主要是研究导致员工离开当前工作的因素,即人力资源研究。通过分析学员的个人信息,研究影响学员决策的因素,并构建模型预测学员寻找新工作或留下来为公司工作的概率。

项目:餐饮大数据智能推荐

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一、项目背景       广大上班族已经习惯于在餐饮外卖平台上订餐。       W 餐饮外卖平台,向广大用户提供网上订餐服务。