1、大模型算法研发：构建电商领域的大模型LLM底座，融合电商的知识，快速落地业务。持续建设和优化NLP/LLM/CV/多模态模型预训练算法，利用RAG、Long Context、RLHF、COT等技术，提升模型的理解、推理能力；3、使用NLP/LLM/CV/多模态大模型，对搜索推荐全链路进行算法优化，改进商品创意生成、理解用户行为、理解商品内容等，以提升用户体验和系统智能化水平；2、负责搜索推荐服

K-means(K-均值算法)算法背景K-means聚类算法由J.B.MacQueen在1967年提出，是最为经典也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法，属于基于距离的聚类算法。基于距离的聚类算法是指采用距离作为相似性度量的评价指标，也就是说当两个对象离的近，二者之间的距离比较小，那么它们之间的相似性就比较大。这类算法通常是由距离比较相近的对象组成簇，把得到紧凑而且独立的簇作为最终目标，因此将这

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本文主要来自<<数据挖掘导论>>以及本人的一些感悟决策数从数据中产生决策树的数据学习称为决策数学习,简称决策数.决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术,使用其可建立分类和预测模型;它的形状如同一棵树,每个节点对于与对象的某个属性,每个分支对应这个属性的某个可能取值,每个叶节点表示经历从根节点到该叶节点这条路径上的对象的值;决策树模型(图片来自于网络)决策树算法的关键技

关联规则关联规则的一般表现为蕴含式规则形式:X—>Y其中的X为前提或先导条件,Y为结果或后继关联规则与传统的用于分类的产生式规则有两点不同:1)在某条关联规则中以前提条件出现的属性可以出现在下一条关联规则的结果中2)传统的用于分类的产生式规则的结果中仅能有一个属性,而关联规则中则允许其结果包含一个或多个属性置信度和支持度(1)使用置信度来度量每个关联规则在前提条件下结果发生的可能性置信度:(

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目录标靶图参考线参考分布甘特图瀑布图标靶图标靶图是一种特殊形式的条形图，就是在条形图的基础上添加参考线和参考区间，帮助使用者直观了解两个度量之间的关系，常用来比较目标值和实际值参考线维度数据 >>> 筛选器进行筛选，相应的维度数据 >>> 行，度量数据 >>> 列右击x轴 >>> 添加参考线 >>> 线、总计

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