当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 过去不久的双11、双12网络购
摘自：毕马威大数据挖掘 微信号：kpmgbigdata 刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。 然而各位一定也有所耳闻，买的不如卖的精，刷单的、刷评论的始终横行网上，没准你看到的评论就是卖家自己刷出来的。事实上，许多精明的淘宝卖家会在双十一等网购高峰期售卖“爆款”，“干一票就撤”，这
刚刚过去的双11、双12网络购物节中，无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启了买买买模式。不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢?商品评论一定是一个重要的参考吧
无数网友在各个电商网站的促销大旗下开启买买买模式，不过，当你在网上选购商品时，同类的商品成千上万，哪些因素会影响你选购某件商品呢？商品评论一定是一个重要的参考吧。一般我们总会看看历史销量高不高，用户评论好不好，然后再去下单。
AI 科技评论按：2018 6 月 29 日至 7 月 1 日全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
腾讯云智能识图，开发者只需要简单接入腾讯云API，最快半小时后就可以让自己的APP拥有媲美微信扫一扫的“识物”功能。用户不仅可以通过扫描实物或图片查询到商品信息，还可以快速实现查询、购买一系列行为。
今年在深圳一些零售终端也开始利用AI——“人脸识别”系统，以此来统计门店真实的客流量。这也意味着，新零售元年之战，人工智能让实体零售的未来有了更多可能！面对一次次新技术的冲击，零售终端未来将会朝怎样的方向发展，我们不妨从智慧门店、智能买手、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服这五部分大胆想象一下。 智慧门店： 1、vip识别 随着智能技术的广泛应用，人脸识别系统将和防盗监控一样成为终端普及率很高的智能应用，通过数据不断的积累与分析，可以有效的识别VIP客户，并推荐至店家手机，同时将VIP历史入店信息及购
故事背景： 在一家超市中，通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似，于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增
关联，其实很简单，就是几个东西或者事件是经常同时出现的，“啤酒＋尿布”就是非常典型的两个关联商品。 所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们
多年来，亚马逊一直致力于打造真正的无人商店，对于自动识别相关技术的研发一刻都没有停过。从2018年亚马逊推出无人便利店Amazon Go开始，就在商店里布下了“天罗地网”，你拿了什么、拿了多少都会被检测到。
用户分析是很多人挂在嘴边的东西。然而一做起来，经常被做得七零八落。很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
一年一度618要来了，和往年一样折扣力度、明星直播等话题被炒得火热，不同的是今年618的科技属性更强。
AI 研习社按：美国西部时间 4 月 15 日，阿里巴巴在美国加利福尼州森尼韦尔市举办了首个「搜索和计算技术开放日」，分享全球化背景下阿里互联网技术前沿应用经验和未来发展观点。搜索事业部产品负责人思函从业务的角度，尤其是技术和商业结合的角度，对技术在整个阿里巴巴商业环境中所能起到的作用进行了阐述和分享。
国际信用卡组织万事达联合高通等公司推出了一个新的购物系统，并集成了增强现实与生物识别技术来提升其购物体验和安全性。 万事达(Mastercard)联合高通(Qualcomm)和ODG (Osterhout Design Group)公司开发了一种增强现实购物系统，用于其Masterpass（即万事达的数字支付服务）和身份验证系统中。该解决方案使购物者能在真实的环境中查看虚拟物品及信息，并通过生物识别验证进行购买。 正如在拉斯维加斯举行的Money2020大会中所展示的，该系统通过ODG公司设计的智能眼镜进行
说起我和小米的故事，简直可以写一本书。 自从最开始的小米1开始，已经不记得买了多少个小米的产品了，从手机、小夜灯、路由器、饮水机、电脑.... （准备传给下一代的小米1） 几乎是小米扩展到哪个品类，我就跟到哪个品类。 原因么，很简单。 一方面真的很喜欢雷军，更重要的是小米进入的领域，竞争对手就没办法看了。 比它便宜的没有它设计好、品质佳；比它品质好的价格贵了不止一点点，所以后面为了省心都是无脑买小米。 月初拼多多搞了数码家电消费季的活动，今天又加码开启了【小米超级加补日】，也就是说小米全系产品补贴
Problem Description Recently, iSea went to an ancient country. For such a long time, it was the most wealthy and powerful kingdom in the world. As a result, the people in this country are still very proud even if their nation hasn’t been so wealthy any m
好久没有给大家带来新的知识分享了，2022的第一篇（是的，你没看错！第一篇）就给大家讲讲商品模型的演进过程吧！希望对大家做的工作有所帮助~~
蘑菇街作为一个定位于16到26岁年轻女性的买家社区，是杭州卷瓜网络旗下的一个专注于提供发现美与时尚、分享购物乐趣、结交志趣相投好友自由交流的社会化电商平台。蘑菇街以PC端、移动APP端为依托，以瀑布流式的分享信息为载体，结合微博互动的社区化营销和社会化媒体功能，为淘宝、京东、凡客导入用户购买流量获取交易佣金。并为用户提供最新最流行的购物分享信息。据公开数据显示，作为一个社会化电商网站，蘑菇街专注购买转化率的提升，引导到淘宝网的购买转化率已经达到8%-10%；日均为淘宝带去的PV500万，UV75万；每月带到淘宝的交易额为1.5亿元。随着触网的人口红利消失，互联网进入下半场，蘑菇街也一直在寻找新的流量洼地。
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
记者|谷磊 近日，在飞马网主办的“FMI人工智能&大数据高峰论坛”上，来自eBay的数据科学家李睿博士以“NLP（自然语言处理）在eBay的技术实践”为题做了主题分享，主要涵盖的应用包含：搜索（Search）、分类器（Classifiers）、命名实体识别（Name Entity Recognition）、机器翻译（Machine Translation）等。 eBay Inc. Tech Lead数据科学家李睿 以下为李睿博士的演讲及Q&A实录，AI科技大本营做了不改变原意的整理： 李睿：大家好，
每天，有无数网友跟小刘一样，登录i商城“打卡“。领积分、领流量、领优惠券、兑换礼品，参与益智小游戏。除此外，还可以进行充值、缴费、买手机、修手机、买手机、买流量、买数码产品、买小家电，甚至买母婴日化用品。
互联网大公司周围，往往围着一群灰产从业者，他们是看不见的敌人，常常躲在暗处，伺机而动。《一代宗师》里说，“风尘之中必有性情中人”，羊毛党可恶之中实有可取之处，其目标精准，不舍昼夜，直击要害。羊毛党们对
1 . 属性选择方法 : 树根属性选择的方法很多 , 这里介绍一种常用的方法 , 信息增益 ;
如果你看过《神探夏洛克》，应该对夏洛克·福尔摩斯(Sherlock·Holmes)和华生初次见面的情景印象深刻(如果没看过，笔者在此推荐，哈哈)。
本文分享自 6丁一的猫 的博客，主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍。以下为分享的全文。
“把啤酒放在尿布旁，有助于提升啤酒销售量”是关联规则推荐的经典案例，今天，和大家聊聊“关联规则推荐”，正文不含任何公式，保证PM弄懂。 一、概念 什么是关联规则（Association Rules）？ 答：关联规则是数据挖掘中的概念，通过分析数据，找到数据之间的关联。电商中经常用来分析购买物品之间的相关性，例如，“购买尿布的用户，有大概率购买啤酒”，这就是一个关联规则。 画外音：如果把买尿布记作A，买啤酒记作B。 “买尿布的用户有较大概率买啤酒”这个关联规则记作A -> B。 什么是关联规则推荐（Assoc
工程架构方向的程序员，看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后，发现其实没有这么难。
北京冬奥会的成功举办除了让冰雪运动火起来外，吉祥物冰墩墩无疑也是另一个“网红”，努力实现“一户一墩”更是成为了冬奥会期间场外最大的热点之一。
深入了解和学习零售电商行业的“回报指数”，能够有效帮助改善和优化现有的购物流程，提升转化率和用户体验。
为了实现销售指标，让商品图看起来更吸引人，大部分商户都会选择身材苗条的模特拍摄产品图，再通过后期手段美化图片。”
不用想象，不用怀疑。 这个五一无论你去哪里，都会发现人山人海，无论你什么时候去，都会发现价格飞涨。 在这个涨价旺季，却有人反其道而行，它就是拼多多。 拼多多4月开启“数码家电消费季活动，投入10亿真金白银，对手机、平板、电视、冰箱、空调等数码家电全品类进行超额补贴。 这个假期更是开启了【五一超级加补】！领大额券，享折上折! 如果大家有需要，一定要抓紧下手，趁着活动便宜，一下子可以省好几千，这些都是标品，到哪里买都一样，拼多多全部提供正品发票。 下面是我重点推荐的商品，太值了！ iPad 10 10.9
因为程序本身逻辑不严或逻辑太复杂，导致一些逻辑分支不能够正常处理或处理错误，造成的一系列漏洞
结果，AI一顿操作猛如虎，进行了判断：左边的是桃面牡丹鹦鹉，右边的是国家保护动物费氏牡丹鹦鹉，二者区别仅在于喙的颜色以及白色眼圈。
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”
近日，PayPal的一项AR专利申请通过。该专利旨在通过AR为用户提供购物指南及信息。当用户在现实生活中看到想要购买的物品时，PayPal的AR技术可以为用户提供与产品有关的内容。用户可根据看到的内容
一年一度的女王节降临，转眼又到了女王们纷纷拔草，各位男士表达爱意、宠爱自己女王的时候了。 可是，怎么才能挑选到物美价廉、心仪的商品呢？ 今天，知晓程序（zxcx0101）就给各位女王和女王的男票，推荐 5 款实用的购物小程序。 1. 购物决策助手：选择困难症的剁手参考 女王们通常都有病，比如选择困难症……在购物时，常会陷入一种无法做决定的纠结彷徨中。 买哪一件，买哪一双？好像两件都很好看耶！两双都想买！ 怎么办？要是不想对钱包造成冲动式伤害，请打开张大妈出品的「购物决策助手」小程序，做出正确的购物决策。
在电商等多种因素的强力冲击下，超市、百货等零售实体店遭到了极大的打击。以超市为例，据相关数据不完全统计，截至2016年12月14日，沃尔玛、卜蜂莲花等大型超市共关闭94家门店，或转战电商平台，或向小型便利店转型，一时间，大型超市的发展前景陷入了困局。 如今，随着人工智能等前沿技术的发展，多个行业都得到了相应的帮助，像医疗、出行和办公等等，而在超市领域，人工智能的应用还不是很多。不过，在超市零售业，人们的消费依旧是其业务盈利的最大点，因而如何吸引、挽留顾客就是一个问题。对此，从顾客的痛点出发，人工智能等硬科技
说的更具体一点，声音识别、图像识别和数字化的人工智能算法，会对零售行业带来根本性的推动。
看看两款大牛公司的硬件神器，方便有用！他们重新定义了应用入口，数据入口！ 亚马逊 amazondash 我们或许会遇到牙膏挤完、手纸擦完才大呼“忘了买”的窘况。挽起衣袖要换灯泡，一拍脑袋想起上一次采购居然把买灯泡一事忘了。有人说，为什么不立刻打开电脑下单，或者记录在你的 shopping list 上？其实有时候我们忘记，往往也出于一时的懒惰。 亚马逊就很懂你，推出了全新的购物助手AmazonDash。之所以说 Amazon Dash 是一款让人喜爱的设备，因为它的功能简单。它身上仅有一个条形码扫描与录音
支持度： 支持度是一个百分比，指某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例，支持度越高表示该组合出现的几率越大。
关联规则 (Association Rules) 反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。
在多数数据和机器学习的blog里，特征工程 Feature Engineering 都很少被提到。做模型的或者搞Kaggle比赛的人认为这些搞feature工作繁琐又不重要不如多堆几个模型，想入手实际问题的小朋友又不知道怎么提取feature来建模型。我就用个性化推荐系统做个例子，简单说说特征工程在实际的问题里是怎么做。 定义 特征工程 Feature Engineering 在一篇Kaggle bloghttp://blog.kaggle.com/2014/08 ... best/ 上
传说二十世纪90年代，美国沃尔玛超市的销售管理人员在分析销售订单时发现，啤酒与尿布这两件看起来毫不关联的商品竟然经常会出现在同一个订单中。后来跟踪调查发现，原来美国的年轻夫妇一般在周五晚上妻子会安排丈夫去超市购买尿布，而丈夫在购买尿布时总会忍不住顺便给自己买上几罐啤酒，这就是为什么啤酒和尿布这两件看起来毫不关联的商品经常会出现在同一个购物篮中。这个故事至今仍是大数据挖掘中津津乐道的经典案例。因为它揭示了数据中两个事物之间的关联性问题，也就是我们今天也重点介绍的——关联规则（分析）。
整理下逻辑漏洞：程序本身逻辑不严或逻辑太复杂，导致一些逻辑分支不能够正常处理或处理错误，造成的一系列漏洞
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，
相对于武汉，北京的秋来的真是早，九月初的傍晚，就能够感觉到丝丝丝丝丝丝的凉意。 最近两件事挺有感觉的。 看某发布会，设计师李剑叶的话挺让人感动的。“**的设计是内敛和克制的…。希望设计成为一种，可以被忽略的存在感”。 其次，有感于不断跳Tone的妇科圣手，冯唐，“有追求、敢放弃”是他的标签。 “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎
一个本来是对冲的交易可能实际成了投机行为，这是操作风险。 所以使用衍生品时，需要设定好风险的限额。
迁移学习实现将特定领域的模型应用到多个目标领域中，能够促进目标领域模型的学习成长，并降低目标领域内对于数据量和类型的要求，实际上就是利用已有先验信息来优化模型学习内容。迁移学习在小数据环境、智能终端上具有广阔的应用空间，迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识，迁移到数据量小的新环境中，能够通过发现大数据和小数据问题之间的关联，把知识从大数据中迁移到小数据问题中，从而打破人工智能对大数据的依赖。
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