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  • String类常用的方法有哪些? 小花真好看 2019-04-29 14:03:09 7408 收藏 14 分类专栏: java基础篇 版权 indexOf() 返回指定字符得索引 charAt() 返回指定索引处得字符 repalce() 字符串替换 trim() 去除字符串两端...

    String类常用的方法有哪些?

    小花真好看 2019-04-29 14:03:09 7408 收藏 14
    分类专栏: java基础篇
    版权
    indexOf() 返回指定字符得索引
    charAt() 返回指定索引处得字符
    repalce() 字符串替换
    trim() 去除字符串两端的空白
    split() 分割字符串 返回分割后的字符串数组
    getBytes() 返回字符串的byte类型数组
    length() 返回字符串的长度
    toLowerCase() 字符串转小写
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    substring() 截取字符串
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  •  数据挖掘之七种常用的方法:  ①分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。  它可以应用到客户...

      数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

     

      数据挖掘之七种常用的方法:

     

      ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

     

      它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

     

      ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

     

      它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

     

      ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

     

      它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

     

      ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。

     

      在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

     

      ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

     

      ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

     

      ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web的全球普及,使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。

     

      数据挖掘是一种决策支持过程,它通过高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

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  • 转自:知识图谱论坛 ...常用的Graph Embedding方法有: 1、DeepWalk 是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。DeepWalk 通过将节点视为单词并生成短随机游走作为句子来弥...

    转自:知识图谱论坛

    网络嵌入方法(Network Embedding)旨在学习网络中节点的低维度潜在表示,所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征,例如分类,聚类,链路预测和可视化。

    常用的Graph Embedding方法有:

    1、DeepWalk

    是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。DeepWalk 通过将节点视为单词并生成短随机游走作为句子来弥补网络嵌入和单词嵌入之间的差距。然后,可以将诸如 Skip-gram 之类的神经语言模型应用于这些随机游走以获得网络嵌入。

    2、Node2Vec

    是 DeepWalk 的扩展,它引入了一个偏向的随机步行程序,结合了 BFS 风格和 DFS 风格的邻域探索。

    3、LINE

    采用广度优先搜索策略来生成上下文节点:只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为其相邻节点。 此外,与 DeepWalk 中使用的分层 softmax 相比,它使用负采样来优化 Skip-gram 模型。

    4、 TransE

    直观含义,就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示,将每个三元组实例(head,relation,tail)中的关系relation看做从实体head到实体tail的翻译,通过不断调整h、r和t(head、relation和tail的向量),使(h + r) 尽可能与 t 相等,即 h + r = t。

     

    参考:

    网络表示学习综述:一文理解Network Embedding

    TransE算法(Translating Embedding)

    word2vec + transE 知识表示模型


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