大数据下的用户行为的分析

随着大数据等概念运用到互联网中,如何针对大数据下的用户行为进行分析成为了研究的热点,本文首先分析了云计算下的Hadoop框架,其次对用户网络行为进行了分析,最后采用基于Web日志挖掘的用户行为聚类方法;(1)构建用户行为的挖掘模型,(2)建立聚类问题优化模型,(3)采用基于混沌的人工蚁群算法对其进行聚类分析。实验说明本文算法具有比较好的聚类效果。     

基于大数据的信息用户行为的信息组织研究

介绍了大数据的概念、特点,对大数据环境下信息用户的需求特点与行为特征进行了分析,并对大数据环境下基于信息用户行为的信息组织的必要性与原则做了阐述,最后,给出了大数据环境下基于信息用户行为的信息组织的实现方法。     

基于用户交互行为分析的数据故事建模方法研究

[目的/意义]文章旨在根据数据故事化的研究现状,结合其他相关的方法研究,提出一种基于用户交互行为分析的数据故事建模方法,这对数据到数据故事模型的生成,再到后续的故事制作和故事展示具有重要的实践意义。[方法/过程]首先利用文献研究法和定性研究法归纳了基于用户交互行为分析的数据故事化的应用场景、故事建模的内涵和方法的应用价值,明确了数据故事模型包括三个基本要素,分别是数据内容、逻辑关系和讲述概率,接着提出了针对性的方法框架,最后利用Python编程语言模拟数据并生成故事模型的可视化结构图来说明方法的应用。[结果/结论]基于用户交互行为分析的数据故事模型的构建方法可生成能够反映用户关注倾向的故事,在未来还有广阔的研究空间。     

同侪影响对用户贡献行为的作用研究———基于网络客观大数据的分析

本文将同侪影响引入在线创新社区的用户行为研究中,从广度和深度两方面考察同侪影响对用户贡献行为的影响,并分析感知收益的中介作用。研究以小米社区MIUI功能与讨论区的创意集市板块为对象构建S-O-R模型,采用6567名用户发布的8830条创意、5.26万条评论和收到的103.36万条评论数据,利用Mplus8.1分析检验,结果发现：同侪影响广度与深度均有利于促进用户贡献行为,综合收益在同侪影响广度、深度与用户贡献行为间起正向中介效应,情感收益仅在同侪影响广度、深度与主动贡献行为间起正向中介效应,而认知收益则在同侪影响深度与反应贡献行为间起负向中介效应。研究拓展了在线网络情境下知识管理与社会学领域的交叉研究,并为在线创新社区社交网络和知识管理提供重要启示。     

基于大数据的高校图书馆用户画像研究

基于大数据技术的图书馆用户画像能够可视化、形象化、生动化地体现读者的阅读行为。本文基于图书馆用户的用户属性数据、用户人格数据、内容偏好数据、互动数据、会话数据、情境数据进行标签化识别,围绕这六个维度进行图书馆用户画像的构建。并在此基础上开展精准推送服务,同时根据用户特征变化调整策略,提高阅读推广效果。     

基于图书馆大数据的用户画像构建研究

分析用户画像在高校图书馆服务中的几点意义,然后从数据的采集与整理、用户画像模型构建、用户画像可视化和用户画像修正4个方面阐述用户画像的构建过程,最后分析结合用户画像本校图书馆可以开展的服务。     

基于行为分析的用户兴趣建模

了解用户的兴趣是网站实现个性化的基础.为了更好地为用户提供个性化服务,在分析用户的浏览行为特征的基础上,根据用户在页面中的滞留时间,用户对页面中的超文本链的点击情况以及页面的点击频率建立了计算用户兴趣度的模型,并提出用神经网络模型来描述它们之间的相关性,且通过实验论证了这种模型的合理性和有效性.实验结果表明这种模型能比较准确地发现用户感兴趣的页面.     

基于用户需求的大数据联盟数据资源服务模式研究

随着数据资源爆炸式增长,用户无法快速从海量的数据资源中获取所需的数据资源,为更好的提供优质的数据资源服务,基于用户需求视角构建大数据联盟数据资源服务模式。将大数据联盟用户需求划分为显性需求和隐性需求,在显性需求维度下,构建大数据联盟数据资源共享服务模式和数据资源交易服务模式;在隐性需求维度下,构建大数据联盟数据资源推送服务模式;最后,给出大数据联盟数据资源服务模式的推进策略。     

大数据背景下的用户行为深度追踪研究与应用

随着互联网时代商业模式的多维度化以及细分市场的迅速扩展,昂贵的获客成本和较高的客户流失率是许多行业现在需要解决的两大难题。本文旨在探索一套比较完善的理论体系作为用户行为分析平台的基础,根据建立好的分析模型对用户行为数据进行观测,从中发现用户使用产品时的特定行为或习惯,并将这些特定行为与网站的营销策略、产品功能、运营策略相互结合,找出其中有哪些缺点和不足,解决这些问题进而使用户的体验得到优化,实现更加精细和精准的运营和营销,更大程度上将产品进行升级。     

基于计划行为理论的查新用户查新行为分析

基于计划行为理论,对查新用户查新行为进行探析。从态度、主观规范和知觉行为控制三方面确定影响查新用户查新行为的主要因素,在此基础上构建了一个查新用户计划行为结构模型。最后有针对性地提出了提高查新工作质量的具体对策。     

基于大数据下的老年用户穿戴设备设计研究

随着我国人口老龄化的不断加剧,空巢老人比例的不断上升,老人,尤其是空巢老人的健康问题已成为社会性问题。在穿戴式智能科技快速发展的背景下,将穿戴式设备与大数据融合,实现一套以穿戴设备为基础,通过大数据分析、处理、反馈形成完整的信息管理系统,提高老年人在无人照料的情况下突发疾病时的救治率。本文基于此提出了一种基于大数据下的老年用户穿戴设备设计方案     

基于大数据的图书馆用户个性化隐私保护策略

近年来,用户隐私保护问题已成为大数据时代图书馆的研究热点,用户数据隐私保护的意义显得尤为重要。本文介绍了大数据时代图书馆用户隐私保护问题的研究背景,提出了一种基于大数据的图书馆用户个性化隐私保护策略,从隐私政策、隐私保护技术、数据可用性分析和图书馆监管4个重要方面,对图书馆用户的隐私保护问题进行了分析与总结。     

基于车联网数据的电动汽车用户驾驶行为画像应用研究

为了更好地洞察用户需求,研究电动汽车用户画像,构建了一个表达用户特征的用户模型,提出了一种基于车联网大数据用户画像模型。首先,分别从速度偏好、驾驶风格、时间偏好、熟练度四个维度进行分析和研究;其次,利用K-means聚类,分别输出速度偏好标签、驾驶风格标签、时间偏好标签、熟练度标签,构建并提取不同维度的特征变量;最后,进行了实例应用验证。实验结果表明,本文所采用的方法能有效描述用户画像。     

基于标签-关键词的用户行为分析

标签和词已经成为Web2.0的重要元素.通过对不同领域间标签与关键词的相似度的分析入手,来分析领域问标签与关键词相似度的差异.进一步来探讨差异存在的原因和影响因素,从而揭示了网络用户的行为特点.     

基于群体网络行为的用户聚合分析

聚合用户形成用户群,以用户群的方式提供个性化服务是目前保证个性化服务质量和效率的关键.首先分析了个性化服务从"信息聚合"到"用户聚合"的必然转变以及基于群体网路行为进行用户聚合的可行性;然后在分析基于群体网络行为的用户聚合理论模型的基础上构建了用户聚合模型;最后分析了网页集处理和其相似度计算问题,运用K-means聚类方法进行了用户聚合模型的实现研究.     

基于用户浏览行为的文献链接分析

文献链接分析以文献间的"同浏览"现象为研究对象,在3个基本假设的基础上展开,充分借鉴引文分析的思想和方法,挖掘文献间的客观关联,具有适用面广、简单易用的特点。分析结果受浏览动机、信息能力和信息环境等多种因素影响,其可信度主要取决于来源数据的积累量。同时,分析过程中采用的文献聚类技术也十分关键。只有采用合适的数理统计手段对足够多的数据进行处理分析,才能有效缩小误差,得出有意义的结论。     

微信用户使用行为的系统动力学仿真分析

【目的/意义】识别微信用户使用行为的主要驱动因子,有利于增加微信服务的受众对象,促进用户使用行 为的发生,充分发挥微信服务的功能。【方法/过程】利用系统动力学理论,构建基于系统动力学的系统仿真模型,进 行动态模拟仿真微信用户使用行为,结构化分析微信用户使用行为的驱动因子和内在作用机理。【结果/结论】研究 发现,微信影响力在促进用户使用行为发生中发挥核心作用;随时间的推移,用户口碑的贡献作用逐渐明显,稳定 性较好,且微信服务效果因子在不同时段对微信用户使用行为的作用具有差异性。     

基于大数据的公共建筑空调系统能耗分析探讨

大数据技术可以及时收集分析公共建筑空调系统能耗计算所需要的实时数据以及用户对实时室内舒适度的评价,可引导用户采取更加节能的行为,并增加能耗分析的真实性和可靠性。     

互联网用户行为数据在个人征信中的权重分析

用户互联网行为可以反映用户的品质、资金实力等情况,使用互联网行为数据进行个人征信分析成为征信业务的重要组成部分,有助于互联网金融的风险管控。然而互联网征信评价指标众多,包括网络购物、网络支付、网络银行等数据,如何科学确定信用评价的维度并赋予指标数据在各个维度中的权重,是互联网个人征信分析急需解决的问题。本文首先建立互联网个人征信模型,然后通过问卷调查获取用户对互联网各项指标的认可度,并使用模糊层次分析法,分析征信模型中各指标的权重。     

基于改进用户浏览行为个性化搜索引擎系统研究

提出了一种改进用户浏览行为的用户兴趣模型,该模型综合考虑了用户对页面的浏览行为、用户的长期兴趣和短期兴趣。将这种改进的用户兴趣模型应用于个性化搜索引擎系统中,详述了系统的基本框架、系统基本功能模块,开发了一个演示系统IUBPSES。模拟实验显示：利用该改进用户兴趣模型的搜索引擎系统进行关键词搜索,其搜索效果优于＇-3前主流搜索引擎系统。最后,指出了需要改进和进一步研究方向。