蛰死小蜜蜂
由于数学建模评奖是先每个赛区，再放在全国去评奖。你只做了第一问，所以如果要获奖的话，就是赛区的奖哦；其实这个也看你们学校的质量哦，你们学校好点，可能分到的名额多点，再就是论文的质量哦。获奖就是这么个情况。 赛区奖项有省一等奖，二等奖，三等奖，还有成功参赛奖。你最低可以获成功参赛奖；不过你最好是把问题全部做完，好不好没关系，重要的是一个完整的论文；也许这样能更好的帮助你拿到好点的奖项。希望能帮到你！ 各种数学建模比赛参赛者 
论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示： 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。 当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系，以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
我是一所财经大学数量经济的在校生，算是半个数学专业的人。不清楚你是什么专业，但很奇怪你为什么会选择数学建模竞赛做敲门砖。即便是我所学的专业，也未见哪个前辈因为建模竞赛获奖，而在找工作或进阶时脱颖而出。如果你是管理类或应用经济学类，我劝你不如多去实习，这些比竞赛获奖加分多。如果你是理工科，我劝你好好学习专业知识，因为竞赛拿过奖和拿过一等奖学金的含金量差不多，倒不如放松心态，以此为机会提高下自己的数学水平。倘若你打算出国发展的话，竞赛还是一个亮点，当然你的GPA要够硬，我有工科的朋友拿了美国数学建模竞赛的一等奖，申到了斯坦福，这到不是因为他数学好，而是由于他英语好，他是小组里写文案的。综上，好好考虑下吧，从理性人的角度，这不是个经济的选择，倘若你有强烈的偏好除外
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您好，在信息过载的时代，推荐系统的任务就是联系用户和信息，帮助用户发现对自己有价值的信息，同时让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。现有的推荐系统一般采用两种方法：基于内容的推荐方法和协同过滤方法。基于内容的推荐，其基本思想是根据用户浏览或收藏的内容，以及用户的喜好设置，为用户推荐相近的内容。协同过滤方法又分为基于用户的协同过滤和基于模型的协同过滤。基于用户的协同过滤方法会分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一内容的收藏或浏览情况，形成系统对该指定用户对此内容的喜好程度预测。而基于模型的协同过滤是指m个物品，n个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。无论是基于内容的推荐方法和协同过滤方法都是通过机器学习的思想来建模，通过模型来解决推荐问题，一般建模前需要大量的数据集。
1）内容的特征提取：即提取每个带推荐物品的特征（属性）。特征通常分为结构化的
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内容推荐原理包括哪些内容
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所谓基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendations)是基于标的物相关信息、用户相关信息及用户对标的物的操作行为来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务。这里的标的物相关信息可以是对标的物文字描述的metadata信息、标签、用户评论、人工标注的信息等。用户相关信息是指人口统计学信息(如年龄、性别、偏好、地域、收入等等)。用户对标的物的操作行为可以是评论、收藏、点赞、观看、浏览、点击、加购物车、购买等。基于内容的推荐算法一般只依赖于用户自身的行为为用户提供推荐，不涉及到其他用户的行为。
提问
目标受众定向的方法有哪些
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基础定向 基础定向，简单来说，也是对潜在人群定向的过程。 在前期没有较多的数据时，我们便行为定向 此类定向方式最为精准。 通常，它的定向方法主要可分为以下三类:搜索定向:基于用户的搜索词进行定向互动定向:基于用户的社交行为，像互动点赞、转发、评论等进行定向兴趣定向 通过用户的兴趣爱好进行定向，
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首先，计算机基础要过硬：Matlab/Mathematica/Maple 必须至少有一个非常熟练，而 Lingo，SAS 这类专用性比较强的软件也应该掌握，要是能有一定的 C/C++/java 等语言的编程基础更有优势。
省奖基本没用，想得奖的都是冲着国一国二去的，想得国家奖，多研究算法和经典题，再一个，队友很关键，如果你能找到很强的队友，得奖也是很简单的。省奖就很简单了，只要论文没问题，基本都有省奖。
