Методы подготовки персонализированного контента
Анализ понятия таргетирования – основного инструмента персонализации. Характеристика особенностей персонализации на сайтах. Определение сущности кластеризации (кластерного анализа) — задачи разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 18.06.2016 |
| Размер файла | 176,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017Классификация без обучения и кластерный анализ. Расстояние между кластерами. Функционалы качества разбиения. Иерархические кластерные процедуры. Дискриминантный анализ. Решение задач дискриминантного анализа в системе компьютерной математики Mathcad.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.09.2012Постановка задачи. Математическое обоснование. Последовательность разбиений множества. Язык программирования. Реализация алгоритмов. Генерирование разбиений множества. Генерирование всех понятий.
курсовая работа [29,9 K], добавлен 20.06.2003Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Методы поиска подмножеств множества вершин V графа G, удовлетворяющих определенным условиям и свойствам. Понятие независимых множеств и порядок их генерации. Определение доминирующего множества. Основные этапы решения задачи о наименьшем разбиении.
контрольная работа [32,1 K], добавлен 11.03.2010Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.
лабораторная работа [998,9 K], добавлен 25.11.2014Задачи применения модели персонализации в сети Интернет. Программная реализация интеллектуальной системы, позволяющей при заданном запросе подбирать клиенту необходимый косметический товар. Использование ассоциативных правил для разработки программы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.04.2012Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Ознакомление с элементами топологии базы геоданных. Исследование и характеристика особенностей кластерной обработки. Изучение алгоритмов, использующихся при проверке и кластеризации. Анализ процесса использования пространственных отношений объектов.
презентация [749,3 K], добавлен 18.10.2017Решение задач по информатике, перебор различных комбинаторных конфигураций объектов и выбор наилучшего, с точки зрения условия задачи. Генерация k-элементных подмножеств, всех подмножеств данного множества, всех перестановок n-элементного множества.
реферат [44,0 K], добавлен 03.01.2010Сущность и основные задачи биомедицинской кибернетики. Особенности текущего момента развития ИТ в области наук о жизни. Применение кластерного анализа в процессе наблюдения за состоянием пациентов. Изучение требований к подготовке врачей-кибернетиков.
презентация [5,1 M], добавлен 08.08.2013Описание сновных достоинств операционной системы Windows. Удобный графический интерфейс, высокая надежность работы, поддержка широкого спектра современных устройств, богатые возможности персонализации настроек и глубокая интеграция с Интернетом.
реферат [103,4 K], добавлен 21.10.2009Изучение теоретических положений, раскрывающих структуру линейных и нелинейных стационарных и динамических объектов. Математическое описание и решение задачи анализа такого рода объектов. Анализ линейных стационарных объектов. Средства матричной алгебры.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 14.02.2009Понятие нечеткого множества и функции принадлежности. Методы дефаззификации (преобразования нечеткого множества в четкое число) для многоэкстремальных функций принадлежности. Нечеткий логический вывод. Примеры выпуклого и невыпуклого нечеткого множества.
презентация [111,7 K], добавлен 16.10.2013Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017Изучение теоретических положений, раскрывающие структуру линейных и нелинейных стационарных и динамических объектов, математическое описание и решение задачи анализа объектов. Использование для решения функции системы математических расчетов MathCAD.
контрольная работа [317,7 K], добавлен 16.01.2009Общая методика решения задачи определения связанного множества пикселей с помощью функции bwlabel, в языке моделирования Matlab. Возможности оптимизации программы по временным характеристикам для возможности использования функции в анализе видеопотока.
статья [894,5 K], добавлен 11.03.2009Определение архитектуры реляционных СУБД. Рассмотрение кластеризации как основного способа минимизации числа дисковых операций ввода-вывода данных. Применение индексов для повышения производительности SQL-запросов. Процесс кэширования в базах данных.
курсовая работа [61,1 K], добавлен 15.07.2012Создание методов, оценивающих информационное содержание накопленных массивов наблюдений, проверка внутренней однородности. Пример кластерного анализа, основанного на использовании "цепочечного эффекта" для формирования однородных групп наблюдений.
презентация [6,0 M], добавлен 31.03.2011
