机器学习算法在用户行为中的应用

王芳; 申贵成

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机器学习是人工智能相关领域中与算法相关的一个子域,是解决人工智能问题的一个途径,它允许计算机不停的模拟人的思考方式进行学习,来发掘出隐藏在数据背后的模型,并能对不完全信息进行推理,来构造新事物。目前机器学习的应用主要集中在数据挖掘,计算机视觉,自然语言处理,模式识别,搜索引擎等。文中将机器学习中的算法决策树C4.5,随机森林,贝叶斯网络应用到电商用户行为数据的挖掘中,解决用户行为属性与用户收入水平的分类情况问题;通过三种算法对用户行为的研究,得出决策树C4.5算法在用户收入分类上要优于后两种。

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来源
《电脑知识与技术》 |2017年第26期|180-182|共3页
作者
王芳; 申贵成;
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作者单位

北京物资学院信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 用户行为; C4.5算法; 随机森林; 贝叶斯网络;

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