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    非度個性化推薦解決方案包括：

1） 從個性化推薦角度，實現(xiàn)個性化推薦算法：建設適合通信行業(yè)的產品個性化推薦研究方法。包括，常用推薦算法、產品推薦算法改進與優(yōu)化。

2） 從行業(yè)現(xiàn)實應用的角度，分析算法的*性：解決運營商實際業(yè)務管理中的問題，在評價算法的*性時除了通過常規(guī)算法評價指標外，系統(tǒng)還將從實際推薦效果的角度評價算法的*性。

一、 功能架構

二、數(shù)據(jù)挖掘任務管理

數(shù)據(jù)挖掘任務是指一個完整的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、算法選擇、數(shù)據(jù)挖掘計算、結果輸出的過程，任務管理提供定制任務的界面和后臺的任務調度執(zhí)行。

任務是數(shù)據(jù)挖掘管理的起點，任何數(shù)據(jù)挖掘必須從定制一個任務開始，一個任務可以是周期性執(zhí)行的，如每天定時執(zhí)行；也可以只一次性執(zhí)行的，任務只執(zhí)行一次，執(zhí)行完畢后即結束。一個任務包含執(zhí)行時間間隔（周期性任務）、數(shù)據(jù)采集對象及采集方式、數(shù)據(jù)采集時間、算法選擇與計算等要素。

三、數(shù)據(jù)采集管理

數(shù)據(jù)采集是從各數(shù)據(jù)源獲取用于數(shù)據(jù)挖掘的原始數(shù)據(jù)的過程。

支持從關系型數(shù)據(jù)庫（Oracle、Mysql）采集數(shù)據(jù)；

支持導入格式的數(shù)據(jù)文件（excel、CSV）；支持分批次多次導入?yún)R總。

支持數(shù)據(jù)源管理，定義與各種關系型數(shù)據(jù)庫連接。

四、數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理是對采集到的原始數(shù)據(jù)集進行解析、過濾、校驗的過程，處理后的數(shù)據(jù)按業(yè)務實體存儲。

支持在線實時采集的數(shù)據(jù)預處理、離線采集的數(shù)據(jù)預處理。

支持數(shù)據(jù)過濾與數(shù)據(jù)校驗功能，對數(shù)據(jù)的有效性進行判斷，對于異常數(shù)據(jù)進行記錄。

支持數(shù)據(jù)修復功能，對異常數(shù)據(jù)進行更正，如去掉前綴（86）。

五、數(shù)據(jù)挖掘算法

1）關聯(lián)分析

關聯(lián)分析（Association Analysis）是指從大量的數(shù)據(jù)集中，搜索出有強關聯(lián)的規(guī)則（Rule）。建立關聯(lián)規(guī)則的兩個重要判據(jù)是：Support以及Confidence。Support是指在數(shù)據(jù)集中，包含規(guī)則中所有Item的條目越多，Support越大，就越能夠排除偶然因素的影響。 而Confidence則是，當規(guī)則前件出現(xiàn)時，規(guī)則后件出現(xiàn)地越多，Confidence越大。我們在關聯(lián)分析算法中所要做的工作，就是找出所有超過特定閾值的關聯(lián)規(guī)則。

2）數(shù)據(jù)挖掘計算

根據(jù)提交的數(shù)據(jù)挖掘任務，執(zhí)行分析計算工作。

支持計算過程日志監(jiān)控和保存

支持多任務并行計算。

3）數(shù)據(jù)挖掘結果查詢與導出

實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘結果TOP N列表提取和Excel導出功能

實現(xiàn)在線查詢數(shù)據(jù)挖掘結果

4）數(shù)據(jù)挖掘模型管理

對于數(shù)據(jù)挖掘任務執(zhí)行結果較滿足實際需求情況下，系統(tǒng)支持將這些挖掘任務轉換成模型，以便沉淀下來作為以后數(shù)據(jù)挖掘分析使用。也可以作為后續(xù)數(shù)據(jù)訓練使用。