介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发...
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介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发现的模式,得出了对顾客分类的结果,为销售公司管理层的营销决策提供有力的参考和辅助。
基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6G的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6G场景中实现分布式泛在智联的重要途径,已成为6G的重要研究方向。为此,首先分析了在未来6G,特别是物联网(IoT,internet of things)场景中引入分布式AI的必要性,以此为基础论述了FL在满足相关6G指标要求的潜力,并从架构设计、资源利用、数据传输、隐私保护、服务提供角度综述了FL如何赋能6G网络,最后给出了FL赋能6G研究存在的一些关键挑战和未来有价值的研究方向。
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