看板
[ Soft_Job ]
討論串[請益] 外商面試題目
共 7 篇文章
內容預覽:
實務上來說，科學研究的提出的演算法未必能實際可行. 很多演算法發表時只考慮準確度，沒考慮效能及實作的難易度. 基本上除了頂尖的Search Engine像是Google/Bing之流. 其它公司的Search "interface"其實根本很少考慮User Profile. 因為技術上來說有困難.
(還有534個字)
內容預覽:
有點好奇實務上是怎麼考慮處理這些問題的. 遇到無法取得個人資料的狀況. 這樣推薦的結果常會差到不能接受嗎？. 例如，若70%搜尋shoes的user是女生. 若所有搜尋shoes的人都推薦high heels. 可能有70%左右的推薦是準確的. 剩下的30%也可能因為後續的搜尋而更加準確？. 大家小
(還有174個字)
內容預覽:
比較好的策略在其他篇已經有許多人討論過了。. 我試著回憶一下 association rule 怎麼玩（無奈都還給老師了xd）. 看了 wiki 複習一下手算比較好算的 fp-tree. 首先，我們要先 count 每個 item 出現的數量. T1 A, B, C. T2 A, C, D. COU
(還有1348個字)
內容預覽:
一個隱含的假設是使用者的Personalization不需要考量. 舉一個我以前犯過錯的例子，. 用association rule做query recommendation(based on log). 大部份的人搜shoe之後會搜high heel，等等. 後來發現因為女生上網買鞋多，等於間接假
(還有715個字)
內容預覽:
小弟是做web application的. 之前稍徵看了一些data mining的東西，但不是很專精. 看到這篇討論有些問題想要請教. 不知道我的理解是否有誤. Associative rule mining應該不用假設user是同一個人？. 例如有10000筆便利商店的交易，但沒有記錄客人的身份
(還有843個字)