大数据驱动的智能计算东南大崇志宏.pptx

大数据驱动的智能计算东南大崇志宏.pptx

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多维数据的融合-知识图谱,知识库,概念、属性,外部公开数据源,淘宝、京东、苏宁,新闻,公司网站,社交媒体,公司招聘,专利,其他非结构化、半结构化数据,市场研究报告,内部数据源,用户研究报告,行为大数据,运营数据,推广数据,调查、反馈数据,市场研究报告,内部数据源,用户研究报告,行为大数据,运营数据,推广数据,调查、反馈数据,产品规格设计文档用户手册客服录音,技术痛点：

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用户画像、产品画像中的数据的稀疏性,特殊人群,敏感度属性,社会属性,行为属性,技术痛点：

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1）知识图谱数据融合；2）深度神经网络的泛化能力；3）语义特征向量,技术痛点：

用户画像、产品画像中的数据的稀疏性,数据稀疏性：

1）知识图谱数据融合；2）深度神经网络的泛化能力；3）语义特征向量,约束条件,知识图谱的深度网络表示,技术痛点：

高维属性依赖关系模型训练和推理,特殊人群,敏感度属性,社会属性,行为属性,痛点：

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数据爬取和融合,难点2：

数据爬取和融合-图片和文本融合,文字描述,多媒体信息融合与搜索图片搜索图片文字搜索图片图片搜索文字语音搜商品,难点3：

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3.解决方案偏好？

4.,1.这个客户是什么类型？

2.一般的服务策略？

3.询问什么问题？

4.可以提供什么继续服务？

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情感分析,Yelp:

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用户潜在喜好分析,推出一款新品，用户的喜好程度如何？

长期以来，一直忽视文本与评价分数的结合,目标：

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基于潜在关联的打包推荐,推出相关产品，目的是组合售卖,通过用户的消费历史，映射商品的可见特征到隐藏特征，获取不同商品之间的关联。

难点9：

数据融合,不同厂家类似产品归类,目标：

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