高维深度大数据网络应用
10第7章-第1节-高维多元数据在大数据中的应用
复杂数据可视化
01 高维多元数据在大
数据中的应用
02
CONTENT
03 04
01
高维多元数据在大数据中的
应用
什么是高维多元数据
表达2018年世界各国国民健康和收入数据的思维数据的散点图可视化
1.1 空间映射法
散点图的本质是将抽象的数据对象映射到二维坐标表示的空间。 面向多元数据，散点图的概念可理解成：在二维的平面空间中，通过采用不同的空间映射 方法对高维数据进行布局，则这些数据的关联以及数据自身的属性就在空间中的位置得到了展 示，而整个数据集在空间中的分布则反映了各维度间的关系及数据集的整体特性。
行分别代表多元数据和数据的维度。
②
计算每个数据属性的均值，得到一个大小为M×1的均值向量r：ri=Fra bibliotek1 N
σjN=1
Xjj
③ 对矩阵X的每个元素减去对应行的均值得到一个新矩阵A = X − rd，其中，d是一个大小
为1×N的行向量，其每个元素都为1。
④
计算A的协方差矩阵B
=
1 N
σ
AAT。
⑤ 特征分解：B = QPQ−1，Q是由特征向量组成的方阵，P是对角矩阵。选择最大的n个特
1.1 空间映射法--散点图及散点图矩阵
展示销售额和人口数的相关关系
1.1 空间映射法--表格透镜
表格透镜可视化方法
1.1 空间映射法--平行坐标
将散点图技术与平行坐标综合使用
1.1 空间映射法--平行坐标
灵活轴线法
1.1 空间映射法--降维
PCA线性降维方法的基本计算过程如下：
① 对数据重组。将给定的N个多元数据组合成一个大小为M×N的矩阵X，X每一列和每一
高维大数据的处理与分析
高维大数据的处理与分析一、引言随着互联网技术和数据科学的不断发展，大数据已经成为当前数字时代最重要的一种产物。
而随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方法已无法胜任。
尤其对于高维数据，更需要更高效、更精确的处理和分析方法。
本文将探讨高维大数据的特点、处理方法与分析技术。
二、高维大数据的特点所谓高维数据，是指数据集包含很多维度，每个数据都有很多属性。
相对于低维数据，高维数据具有以下特点：1、维数高：数据集的维数远远超过样本数，只有当数据集的维数趋于无穷大时，样本容量才相对较小。
2、稀疏性高：每个实例只包含了很少的非零数据，多数字段通常都缺失了值。
3、噪声率高：数据集可能包含了许多不相关或者冗余的特征，同时可能包含数量级高的错误。
以上特点使得高维数据处理和分析更为困难，因此需要更高效的解决方案。
三、高维大数据的常用处理方法处理高维数据需要借助于多种数学和计算技术，以下是常用的高维大数据处理方法：1、维度约减：通过线性变换、主成分分析或者分解方法，将高维数据映射到低维度的空间中，以简化计算复杂度。
2、降噪：因为噪声会对数据分析产生干扰，因此需要利用相关技术将噪声从数据中去除。
3、特征选择：通过过滤、包装和嵌入等技术对特征进行选择，筛选出与结果最相关的特征。
4、压缩：利用压缩技术对数据进行压缩，降低数据集的存储和传输成本。
四、高维大数据的分析技术高维大数据处理完之后，还需要进行进一步的数据分析。
以下是常见的高维大数据分析技术：1、聚类分析：根据相似性进行数据分组，从而找到不同类别之间和类别内部的规律。
2、分类分析：利用各种分类模型，将数据集分为不同的类别，例如监督式学习、无监督式学习等。
3、关联分析：通过寻找不同维度之间的潜在关联关系，找到某些因素之间的关联。
4、回归分析：通过建立各种回归模型，找到多维数据之间的内在联系。
五、高维大数据的应用高维大数据的应用非常广泛，包括但不限于以下领域：1、金融和保险领域：利用高维数据分析技术来进行风险评估和预测分析。
大数据应用技术手册
大数据应用技术手册随着信息时代的到来，大数据已成为当今社会最热门的话题之一。
大数据具有海量、高维、多样化等特点，它的出现使数据得到了更好的发挥与应用。
随着大数据技术和应用的快速发展，各种技术手册也在不断涌现。
而本手册旨在为读者提供一份全面、实用、易学的大数据应用技术手册。
第一章：大数据基础1.1 大数据概述随着智能化时代的到来，越来越多的数据涌入我们的视野，产生了“大数据”的概念。
大数据是指结构化和非结构化的海量数据，其中包含了传统数据存储技术难以处理的数据集合。
1.2 大数据的特征大数据具有海量、高维、多样化、时效性等特点。
其中，海量性意味着数据量非常大，可能会超过计算机存储能力；高维性则意味着数据包含很多属性，需要进行维度约简和预处理；多样性是指数据来源多样，数据形式多样，数据质量多样等等。
1.3 大数据的分类大数据可分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是基于数据库、关系型数据库等结构化存储方式的数据，它们可以方便地进行查询和处理。
而非结构化数据则是指没有固定格式的数据，例如文本、音视频等。
第二章：大数据处理技术2.1 分布式存储系统分布式存储系统是大数据处理的基础设施之一，包括Hadoop HDFS、Hbase、Cassandra等。
分布式存储系统可以将数据分散存储在多台计算机节点上，保证了数据的可靠性和可扩展性。
2.2 分布式计算框架分布式计算框架是大数据处理的另一重要基础设施，例如Hadoop MapReduce、Spark、Flink等。
分布式计算框架利用计算机集群中的多个计算节点协同处理大数据，具有分布式扩展性、高容错性等优点。
2.3 数据预处理技术数据预处理是指在进行数据分析前对数据进行处理，例如数据清洗、去重、归一化、特征选取等。
数据预处理可以有效提高数据分析的准确性和效率。
第三章：大数据分析技术3.1 数据挖掘技术数据挖掘技术是指用于发现数据中隐含的知识或者规律的方法和工具，例如关联规则挖掘、分类、聚类等。
大数据与云计算技术在国家安全中的应用
大数据与云计算技术在国家安全中的应用近年来，随着科技的发展，大数据和云计算技术已经逐渐渗透到了各个行业。
作为新一代的信息技术，它们正在对我们的社会生活和国家安全产生着深远的影响。
本文将从大数据和云计算的角度来探讨它们在国家安全中的应用。
一、大数据在国家安全中的应用大数据是指海量、高维、异构的数据集合，通过高速计算和分析这些数据，能够发现隐藏着的规律和价值。
在国家安全中，大数据技术可以用来开展情报搜集、态势感知、防范和打击犯罪等工作。
1.情报搜集情报搜集是国家安全工作的重要部分，它能够提前发现突发事件和安全威胁。
而大数据技术的高效性和智能化，使得情报搜集工作更加精准和高效。
比如说，通过采集和分析互联网上的大数据，可以快速获取相关信息，发现安全风险，并及时进行应对。
2.态势感知态势感知是指通过监测和分析全局信息来预测未来某一时间、某一地点可能发生的安全事件。
大数据技术的数据聚合、多源融合和实时处理能力，可以更加精准和全面地掌握安全态势，及时发现事件，预测犯罪趋势。
3.防范和打击犯罪大数据技术在防范和打击犯罪方面也发挥着重要作用。
通过数据集成、挖掘和分析能够找出犯罪嫌疑人的行为模式和痕迹，制定更加有针对性的打击方案，降低犯罪率，提高社会治安。
二、云计算在国家安全中的应用云计算是指通过网络将数据、应用程序和存储资源进行整合分发，实现快速开发、部署和维护的计算方式。
在国家安全中，云计算技术可以用来加强安全防护、提高应急响应能力以及提高安全管理水平。
1.加强安全防护云安全是云计算的核心问题。
在大规模应用云计算的情况下，安全问题也就变得尤为重要。
云计算的多租户架构和资源共享机制，容易受到黑客攻击和数据泄露的威胁。
而强大的云安全技术可以提供更加全面和高效的安全保障。
2.提高应急响应能力在国家安全中，危机事件时常出现。
而云计算技术可以通过数据集成和实时处理，为应急响应提供精准和快速的决策依据。
在危机事件发生的时候，云计算技术能够及时提供相应的应急服务，实现快速应对。
高维数据下的聚类算法及其应用
高维数据下的聚类算法及其应用在人工智能和大数据分析领域中，聚类算法是一项重要的技术。
通过聚类算法，我们可以在数据中找到不同的模式，指导我们制定更好的策略。
在高维数据下，聚类算法的应用变得更加困难，因为空间变得更加复杂，需要更多的计算力和算法来处理。
本文探讨了高维数据下的聚类算法及其应用。
一、高维数据下的聚类算法在统计学和机器学习中，聚类是一种分组技术，其中相似的数据对象被分为同一组。
在高维数据下，我们需要使用一些复杂的算法来实现聚类。
首先，我们需要理解高维数据的本质。
在高维数据中，每个数据点都是由许多特征组成的。
这些特征可以是连续或离散的，或者它们可以是类别变量。
在这种情况下，我们需要使用适当的距离或相似度度量来计算两个数据点之间的距离。
接下来，我们需要选择一个适当的聚类算法。
在高维数据下，我们需要使用一些专门设计的算法来解决聚类问题。
这些算法包括层次聚类、k-means、DBSCAN、聚类算法的密度等。
二、高维数据下的聚类应用在高维数据中，聚类可以用于各种各样的应用，包括文本分类、网站流量分析、社交媒体分析和图像处理等。
在这里，我们深入探讨一下高维数据下聚类的两个应用领域：文本分类和图像处理。
文本分类文本分类为机器学习领域中的一个重要问题，它旨在自动将文档分类到一个或多个类别中。
在文本分类中，聚类算法可以用于“主题建模”，即自动确定文本中的主题并将其分配到相应的类别中。
例如，在虚拟助手中，我们可以使用聚类算法来查找有关某个主题的文档。
通过聚类，我们可以快速定位相关的文档，这对于推荐相关的文档或回答用户问题都非常有用。
图像处理在图像处理领域中，聚类算法可以用于图像分割、图像压缩、目标检测和识别等应用中。
在图像分割中，聚类算法可以帮助我们找到具有相似特征的像素群，并将它们分配到同一分段中。
例如，在医学图像处理中，聚类算法可以用于检测和分割出病灶区域，从而帮助医生做出更准确的诊断。
在智能交通系统中，聚类算法可以用于目标识别和车辆类型识别，快速找到需要关注的车辆并进行跟踪。
高维异构数据的聚类与分类算法研究与应用
高维异构数据的聚类与分类算法研究与应用随着大数据时代的到来，各行业都面临着海量、异构、高维的数据处理任务。
在这些数据中，既有结构化数据，如数据库中的表格数据，也有非结构化数据，如文本、图像和音频等数据。
同时，这些数据通常具有高维特征，即每个样本的特征数量很多。
因此，如何高效地对这些高维异构数据进行聚类与分类成为了学术界和工业界的重要研究问题。
对于高维异构数据的聚类算法研究，现有研究主要包括以下几个方向。
首先，基于密度的聚类算法，如DBSCAN和OPTICS等，可以自适应地发现数据集中的密度区域，对于高维异构数据的聚类具有一定的效果。
其次，基于图结构的聚类算法，例如谱聚类，将数据样本视为图中的节点，并通过计算节点之间的相似性或距离建立连接，从而实现聚类。
此外，基于聚类原型的算法，如k-means和meanshift等，也被广泛应用于高维数据的聚类任务中。
在分类算法方面，高维异构数据的特点要求我们采用更加复杂的模型。
传统的分类算法，如支持向量机（SVM）和决策树，已经在某些场景下展示了其有效性。
然而，这些算法对于高维数据的特征选择和维度灾难问题并不擅长。
近年来，深度学习的快速发展为高维异构数据的分类带来了新的突破。
深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像、文本和语音等领域取得了显著的成果。
除了对高维异构数据的聚类与分类算法进行研究外，将这些算法应用于实际问题也是非常重要的。
例如，在医疗领域中，我们可以利用高维异构数据的聚类与分类技术来构建疾病诊断模型，从而提高疾病的早期发现和治疗效果。
另外，在金融领域，我们可以利用高维异构数据的聚类与分类算法来构建风险评估模型，预测市场变动和交易风险。
需要注意的是，高维异构数据的聚类与分类算法在应用中还存在一些挑战和问题。
首先，高维数据的特征选择和降维对于算法的性能至关重要。
如何选择最具代表性的特征并减少特征维度是一个非常复杂的问题。
高维数据分析的方法与应用
高维数据分析的方法与应用如今，数据已经成为了现代社会中难以撼动的王者。
随着科技的不断发展，各行各业都在大数据的影响下发生了深刻的变革和革新。
而数据分析，作为对海量数据进行探索和发掘的关键方法，也日益受到了广泛的关注。
然而，随着数据的规模不断增大，数据的维度也不断升高。
如何在高维空间中对数据进行有效的分析和利用，成为了研究者们面临的重要时代课题。
本文将通过对高维数据分析方法的简要介绍和应用实例的案例分析来探讨如何在高维空间中获取更加准确、可靠的数据信息。
一、高维数据的特点与挑战在高维数据分析中，高维度的数据具有以下三个特点：1.维度灾难：数据的维度随着数据量的增加呈现指数级增长。
2.稀疏性：高维数据中，数据是非常稀疏的，许多特征上的点都不存在。
3.距离和相似度计算：许多距离和相似度的计算方法会出现问题，因为许多方面是低维度的。
这些特点也给高维数据的分析带来了许多挑战。
例如，对于一个10维空间的数据点，需要进行45组两两之间的距离计算，而对于100000维的数据点，需要计算的距离组合则会超过5亿组。
仅仅是计算所有数据之间的距离就会耗费大量的时间和资源。
二、高维数据的分析方法在高维数据的分析中，有许多常用的方法，包括线性投影、聚类、降维、分类、关联规则挖掘等。
以下为各种方法的简介：1.线性投影线性投影是一种常用的高维数据降维方法，它将高维空间的数据映射到低维空间中。
常见的线性投影方法有主成分分析和因子分析。
主成分分析是通过找到方差最大的投影方向将数据点压缩到较低的空间，而因子分析则是将数据点投影到一个具有少量变量的空间中。
2.聚类聚类是一种将数据点分组的方法，其中同一组内的点相似度高于不同组之间的点。
常见的聚类方法有层次聚类、k-means聚类和基于密度的聚类。
层次聚类将数据点组织成树状结构，而k-means 聚类则将数据点分为k个类。
基于密度的聚类则通过将样本点分为核心点、边界点和噪声点来实现聚类。
高维数据分析方法及其应用
高维数据分析方法及其应用随着科技和信息技术的不断发展，数据在我们日常生活和各个领域中的应用愈发广泛。
由于许多数据集包含许多变量，数据的维度呈现高维的趋势。
高维数据比低维数据更加复杂，因此需要更先进的技术来分析和探究。
高维数据分析是一种用于理解高维数据集的方法。
它主要通过统计学和数学方法来抽象和压缩数据，以便能够更好地解释和预测数据。
这种分析方法非常有用，因为它可以揭示数据中的隐含模式和规律，从而提高对数据的理解，进一步推动各个领域的发展。
高维数据的定义高维数据通常是指数据集中包含的变量数比样本点数多得多的数据。
在低维数据分析中，变量数通常低于样本数。
例如，在二维空间中，我们通常只有两个坐标轴，一个横向轴和一个纵向轴，我们可以通过坐标点来描述物体的位置。
而在高维数据集中，我们需要更多的坐标轴来描述同一个物体，这些坐标通常代表数据集中的不同特征。
例如，在三维空间中，我们有x轴，y轴和z轴，可以用三个数值来表示一个点的位置。
而在高维空间中，我们需要更多的坐标，例如在四维空间中，我们有x,y,z,t四个坐标轴。
高维数据的挑战高维数据分析的一个主要挑战是“维数噪声”，这意味着在高维空间中，大量的变量会使得很难找到有效的和重要的特征。
当维度增加时，数据点之间的距离也会增加。
数据点变得稀疏，导致数据的相关性变低，从而增加了分析和预测的困难性。
高维数据还面临着诸多数据存储和计算的问题。
高维数据集通常比低维数据集更大，更复杂，更难以处理。
这些数据缺乏明显的结构和属性，常常需要人工干预分析，导致分析耗时费力。
高维数据分析方法为了解决高维数据问题并提高大数据的分析效率，有许多新兴的高维数据分析方法出现。
这些方法包括统计学、概率论、机器学习以及人工智能等技术。
其中，以下几个方法在高维数据分析中受到广泛关注：1. 主成分分析（PCA）PCA是最常用的高维数据分析方法之一，它可以利用数据的线性组合来提取数据的主要特征。
它降低了数据的维度，并且保留了数据的主要特征。
大数据环境下的高维数据挖掘在入侵检测中的有效应用
异常检 测的维护 成本高 ．因为它需 要不断 地更新 发生 着的事 件 ，事件越来越多 ，对 于数据库 的要求就越高 。
（ ３ ）缺乏 有效性 ，大部 分入侵 检测 的规则 和模式 以及统
作 ；而漏 报则是没有 检测 出存 在入侵 风险 的对象 ，面对 新面 孔新特征存 在不 可识 别 的局 限 ，仅仅 只能检 测 出曾经入 侵过 的攻 击行 为 ．而对没有攻击过 的行为无法判定 。
高 维 数据 挖 掘技 术 是对 入 侵检 测 的升 级 和完 善 ，它做 到 了
检 测 率 高 、智 能型 强 以及 自动 调节 能 力 强等 优 势 ，这 些 都 是 入 侵 技术所 存 在 的缺 陷 。 目前数 据 挖 掘 的种类 多样 ， 比
计 的特征都是有 专人编 写的 ，就 目前 的复杂情 况来说 ，根本
就 适 应 不 了 。不 准 确 度 极 高 。
它会 严重地 挖掘到客户 的隐私 ，一 方面 我们要保 证客 户的 隐
（ ４ ）缺乏适应性 ，编 写检测 代码 时 ，相关 人士 比较注重 各种 攻击手 法和系统漏 洞 ，这种 检测 系统 很 可能检测 不到将 作者 简介 ： 虞 翔 （ １ ９ ８ ２ 一 ） ，男 ，讲 师 ，硕 士 ，研 究 方 向 ：
大数据环境 下的高维 数据挖掘在入侵检测 中 的有效应 用
虞翔。李青
（ 保山学院 ，云南 保 山 ６ ７ ８ ０ ０ ０ ） 摘 要 ：高维数据挖 掘是 对发现数据库 中的知识进 行发现 。而入侵检测 则是 可以检 测到所有的存在风险或是 已经开
大数据技术在社会调查中的应用分析
大数据技术在社会调查中的应用分析随着信息技术的快速发展，大数据技术已经成为我们日常生活中无法避免的话题。
大数据技术具有海量、高维、实时等特点，为社会调查提供了更为精准、快速、高效的手段。
本文将从社会调查的角度，探讨大数据技术在社会调查中的应用分析。
一、大数据技术优势1.1 更加精准的数据采集传统的社会调查采用问卷调查等方式，采集数据的准确性和真实性存在很大的问题。
而大数据技术的出现，让数据采集变得更加准确。
通过大数据挖掘和分析，我们可以获得更加真实、全面的数据，从而更加准确地把握社会现实。
1.2 更加高效的数据处理传统的数据处理方式存在效率低下、需耗费大量时间的问题。
而大数据技术的出现，可以实现实时数据处理，极大地提高了处理效率。
在社会调查中，这意味着调查部门可以更快地收集、分析和处理大量数据，快速把握社会现象的变化和趋势。
1.3 更加全面的数据分析传统的数据采集、处理、分析方式具有较大的局限性，只能得出有限的结论。
而大数据技术可以更好地解决这一问题，通过对大量数据的分析和挖掘，可以得出更全面、更深入的结论。
这为社会调查提供了更多的可能性，使调查结果更具说服力。
二、大数据技术在社会调查中的应用分析2.1 人口分布和迁移研究大数据技术可以利用互联网上海量的人群行为数据，深度分析人口分布和迁移等问题。
例如，通过对手机信令数据的分析，可以实现对城市交通拥堵情况的全面监测，同时还可以实现对人口流动情况的可靠分析。
这种分析可以为城市规划及治理提供科学依据。
2.2 社会舆情分析大数据技术也可以通过收集和分析社交媒体等平台上的海量数据，进行社会舆情分析。
通过对社交媒体数据的挖掘，可以准确把握人们对某一社会事件的态度及反应。
这种分析可以帮助政府及其他组织了解民意，及时调整政策与措施。
2.3 经济增长预测利用大数据技术，可以对海量经济数据进行分析和挖掘，提高预测精度，为经济制定科学计划和政策提供依据。
例如，利用开源数据和传感器数据，可以对不同行业的经济活动进行分析和预测，为相关行业提供参考。
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卡消费系统
信 用 信 息
理财业务系统
理 财 交 易 产 品 信 息 产 品 收 益
卡 交 易
消 费 行 为
精 准 客 源 营 销 系 统 平 台
6
深度神经网络模型
Output Units
Hidden Layers
Dense Embeddings
Sparse Features
客户
存款储蓄业务
卡消费业务
•
•
•
•
•
•
客户终身价值的概念框架
公司价值
客户资产 终身价值
客户获取
客户保持
客户发展
市场营销活动
3
传统的客户终身价值预测系统 • 评分卡模型（ RFM ）
– – – R (Recency) 表示客户最近一次购买的时间有多远 F (Frequency) 表示客户在最近一段时间内购买的次数 M (Monetary) 表示客户在最近一段时间内购买的金额
Statistics 统计算法
Language Interfaces 多语言接口
Regression 回归算法 Deep Learning 深度机器学习
Midas 图形界面
Genetic 遗传算法 Discriminate Analysis 判别分析 Graph 图计算
RStudio IDE开发环境
• •
Regression (Logistic, Random Forest) Factorize Machine
基于RFM的客户精分
4
Factorization Machines
REF: Rendle, Steffen. "Factorization machines." 2010 IEEE International Conference on Data Mining. IEEE, 2010.
R Runtime Library R语言动态运行库
Graph engine 图计算引擎
Transwarp Connector– SQL Interfaces to connect data sources
数据 层
Inceptor
Hyperbase
Stream
Sampling Reinforcement 采样算法 增强学习 Belief Network 信念网络 Decision Methods 决策方法
Classification Clustering 聚类算法 分类算法 Dimension Reduction 主成分分析 Association Mining 关联/推荐
Guo C, Berkhahn F. Entity Embeddings of Categorical Variables[J]. arXiv preprint arXiv:1604.06737, 2016.
2016/11/30 9
基于客户价值的客户精分
获客目标 客户群体
流失客户群体
基于客户价值的客户精分 • 业务场景
5
Transwarp Discover 营销模型架构
精准营销场景及应用 获客营销 流失预警 客户精分 客户终身价值预测系统 深度学习 客户信息平台
客 户 信 息 商 户 信 息 财 务 信 息 经 营 风 险
智能推荐
贷款预测
量化营销
迁移学习
系 统 模 型 核心业务系统
定 期 存 款 活 期 存 款 利 息 统 计
解决方案
获客 —精准定位有新 业务需求的客户群体， 对客户进行电话、短 信营销； 活客 —智能推荐，交 叉销售，向上销售， 挖掘客户潜在需求； 留客 —建立客户流失 预警，在早期采取相 应的干预措施挽回客 户。 •
客户收益
精准定位业务产品针 对的客户群体，并通 过短信营销，实现响 应率的提升； 深度挖掘客户潜在的 分期、贷款需求，大 幅度提高交易数和交 易金额； 减少客户流失，提升 总体客户价值。
Deeபைடு நூலகம் Models
Data from other similar domains
A P P L I C A T I O N
Feature Eng
High Dimensional Categorical Sparse Data
评估方法
AUC – Area Under Curve Income
评估结果
高维深度大数据网络应用
2016/11/30
www.transwarp.io
1
瓶颈在哪里？
业务挑战
• 对于一个刚刚开展的 新业务，如何精确快 速地获得该业务对应 的客源？ 如何挖掘现有客户潜 在的消费、贷款的需 求，扩大客户边界？ 如何在早期预测出未 来将要流失的重要客 户，并对其进行相应 的营销活动？ •
– 卡消费系统
– 理财业务系统 – 储蓄业务系统
•
客户分群
– 休眠客户 – 非活跃客户 – 活跃客户
•
时间周期
– 短期 – 中期 – 长期
•
客户历史及预测的终生价值
数据输入
Inceptor
Labeled data Labeled data
Discover
Unlabeled data Unlabeled data
理财业务
7
如何处理高维稀疏数据
REF: Zhang, Weinan, et al. "Deep Learning over Multi-field Categorical Data." ECIR . Springer International Publishing, 2016.
如何处理高维稀疏数据
Discover产品框架图
精准营销 欺诈检测 文本挖掘 实时推荐 信用风险 流失预警 客户精分 异常行为识别 智能维护系统
Transwarp Discover Platform
使用 层
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Feature Eng 特征工程
SQL Interface SQL接口
算法模型 层
Industry Templates 行业模板
Sequential Analysis 时序分析
Factor Analysis 因子分析
Customized Plugins 自定义插件
Fusion Distributed Execution Engine 分布式执行引擎
Hubble Core 算法计算接口