 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
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☆注重质量☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，曙海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，曙海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 培训特色
本次培训主要结合电商的实际应用，阐述了自然语言处理（NLP），数据挖掘（DM）和机器学习（ML）算法的落地和产出过程
- 目标收益
对于在大数据处理方面的技巧和变现能力会有很大的提升。
- 课程大纲
- 主题 内容
关联规则（Apriori）算法在实际应用中的优化
- 该单元介绍基本关联规则算法在电商实际订单数据中的问题，以及对于问题空间预估保证提升空间的前提下，优化关联规则模型的过程。
- 1、 传统关联规则算法
2、“最佳拍档”中的关联规则
讲述了基本的关联规则算法
3、问题发现与分析
（1）订单数据反作弊
（2）数据+算法融合的角度
（3）badcase实例印证
4、效果空间预估
5、算法改进
6、效果的衡量
（1）上线前：Debug工具
（2）上线：ABtest系统
7、ROI分析
8、案例启示&下一步尝试
- 第二单元
商品评论排序对于用户购买的影响
- 该单元介绍了如何处理用户产生的商品评论，将其按照价值由大到小进行排序，评论的价值取决于影响用户快速决策购买商品的信息量。
- 1、背景介绍
2、评论排序因素
3、内容相关性计算
（1）商品内容表示
（2）评论内容表示
（3）商品和评论的相似性计算
4、排序模型
5、效果评估
（1）测试方法
（2）衡量指标
（3）效果对比及分析
6、作弊与反作弊
7、评论智能排序-ROI分析
- 第三单元
商品“冷启动” -基于语义主题的新品推荐
- 该单元以电商商品推荐为例，讲述了在没有用户行为的情况下，如何将小众或新上市的商品进行准确的展现，提高用户体验的同时带来更多的流量。
- 1、马太效应
2、商品的冷启动
3、基于内容的主题特征抽取
（1）语义主题特征
（2）特征关联
4、正负样本形成
5、CTR预估模型
6、效果衡量与分析
- 第四单元
用户行为分析
- 根据不同场景的用户行为，挖掘潜在有价值信息或者用户意图。
- 1、商品互补类识别
1、 优质用户挖掘
2、 品牌相似性计算
3、 用户点击商品行为建模
4、 用户新闻兴趣建模
5、 长尾query的智能纠错
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