面向汽车后市场的数据挖掘研究

识发现任务：分类知识发现、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常发现和趋势预测等。运用最多的是分类知识发现和数据聚类算法。客户偏好挖掘和推荐的基本流程是：根据客户历史消费记录对客户进行偏好挖掘，并对客户进行聚类分析；根据两种以上
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