Рекомендательные системы предназначены для предложения клиентам в реальном времени товаров или услуг, которые с большой вероятностью могут быть им интересными. В докладе рассматриваются основные направления в исследованиях по User-based amp; Item-based Collaboration Filtering, транзитивные ассоциативные сети и другие алгоритмы и

Классификационные модели Data Mining часто имеют невысокую точность выделения классов с небольшим числом записей, т.е. редких событий. Для решения этой проблемы в докладе рассмотрены подходы, связанные с выбором оптимального порогового значения вероятности принадлежности к редкому классу для классификации, а также oversampling б

Обзор задач и сценариев Data Mining. Кратко о Web-Mining - анлизе веб-ресурсов и их пользователей. Подробно рассмотрено использование алгоритма Microsoft Sequence Clustering, входящего в SQL Server 2008 R2 Analysis Services, для прогнозирования навигации на сайте.

Одним из перспективных подходов к повышению точности прогнозирования классификационных моделей является их комбинирование, т.е. создание так называемых ансамблей. Прогнозирование в этом случае осуществляется взвешенным голосованием моделей. Примечательно, что можно добиться высокой точности прогнозирования ансамбля даже в случае

Подробное исследование возможностей SQL Server по анализу данных и Data Mining