检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王楠西安理工大学

学位级别：博士

随着计算机技术与互联网技术的迅猛发展,各类在线社会网络不断涌现。在线社会网络具有参与自由、使用方便、信息传播速度快、互动性强等特点,吸引了大量用户的关注与参与,并已成为人们日常生活与工作中最为重要的信息交流平台之一。基... 详细信息

随着计算机技术与互联网技术的迅猛发展,各类在线社会网络不断涌现。在线社会网络具有参与自由、使用方便、信息传播速度快、互动性强等特点,吸引了大量用户的关注与参与,并已成为人们日常生活与工作中最为重要的信息交流平台之一。基于转发、评论等交互行为,用户之间可以建立起虚拟的社交关系,在一定程度上可以被认为是真实社会关系在网络世界的延伸。研究在线社会网络中存在的规律与现象对解决实际社会中相关问题具有重要的指导意义。用户作为在线社会网络的核心,其特征与在线社会网络拓扑结构的建立、用户类型划分、信息传播规律等研究内容密切相关。如何有效的利用在线社会网络用户特征进行分析研究对诸如舆情监控、精准化营销等多个应用领域具有重大的应用价值。本文以大规模真实在线社会网络数据为对象,通过研究与分析网络用户的各类特征对在线社会网络领域中几类重要研究问题展开了细致的工作。具体包括用户影响力评估、用户类型划分以及基于在线社会网络的人群健康研究。其中,影响力评估以及用户类型划分一直以来都是研究者关注的重点,研究成果具有使舆情监控更加高效,以及提高商业营销的精准性等诸多价值。基于在线社会网络的人群健康研究是近年来新兴的热点研究问题,网络平台从数据到方法上可以给相关研究提供一条崭新的问题解决途径,对传统方法能够起到有益的补充或者替代。本文主要研究内容与研究成果如下:第一,在分析用户连接拓扑结构、用户行为以及用户信息等特征的基础上,本文提出了一个基于用户多类特征的影响力评估方法。该方法针对如何合理使用用户属性度量用户影响力的问题,首先通过贝叶斯网络综合分析各类用户特征对用户影响力的影响,随后借鉴PageRank算法思想衡量邻接节点的连接关系会对用户影响力产生作用,从用户自身属性与邻接属性两个方面对用户影响力进行评估。该方法能够避免现有方法中单一指标评估对用户影响力反映不够全面以及采用各属性加权方法中属性或行为量纲不一致所造成的物理含义不清楚等问题。最后,基于新浪微博数据进行了相关实验,结果验证了本文方法的有效性。第二,在分析在线社会网络用户转发链的基础上,本文提出了一个网络用户区域交互模型。该模型以用户行为特征为基础,描述了用户与其他不同邻接距离用户之间的交互行为,能够真实体现在线社会网络用户之间的交互模式。随后,基于区域交互模型研究了在线社会网络用户类型划分方法,从用户行为与用户影响力范畴等角度更为真实的体现出用户所属类型及其在网络中所处的地位。划分方法通过区域交互模型计算用户对邻接节点以及非邻接节点的显性、隐性影响力,根据不同类型网络用户交互模式以及两类影响力的分布模式将网络用户划分为重要用户、普通用户以及异常用户。最后,实验结果表明本文提出的模型能够针对不同类型在线社会网络用户进行有效的识别,并且与现有方法相比能够更为有效的解决相关问题。第三,本文基于在线社会网络用户信息特征对现实社会中的人群健康状况展开了探索研究,在测量分析的基础上借鉴传染病模型思想提出了一个人群肥胖预测方法。在线社会网络用户信息中包含了大量与用户生活习惯、兴趣爱好以及用户情感、身体状况的内容。通过在线社会网络到真实社会的映射,现实中人群健康状况可以由这些用户发布的信息内容体现。在线社会网络海量用户信息数据及其开放性给人群健康相关研究提供了一个坚实的数据平台以及解决问题的新途径,与基于传统医疗机构数据研究方法相比具有更高的效率。本文以现有研究为基础提出了几类与肥胖相关的特征,并从在线社会网络用户中提取出相关信息,然后对每一个特征与区域人群肥胖比例的相关性进行了分析。随后利用与肥胖相关的特征作为肥胖人群变化的系数,对不同地区人群肥胖状况的发展趋势进行了预测。实验结果显示,文本筛选得到的几类特征与人群肥胖有着较为密切的关系,并且基于这些特征的预测方法也具有较为理想的有效性。第四,本文在已有研究基础上开发了一个基于用户特征的在线社会网络用户分析系统。该系统能够有效的识别微博网络中的重要用户、异常用户等,并且可以对不同地区用户的肥胖健康状况进行分析。系统功能与在线社会网络研究领域中诸如影响力评估、用户类型划分等研究问题密切相关,具有一定的实用价值。上述研究内容与成果体现出了在线社会网络用户特征的重要性,同时也体现出了本文的研究价值。

关键词：在线社会网络用户影响力评估用户类型划分用户特征分析行为分析

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基于用户特征分析的微博意见领袖挖掘研究

基于用户特征分析的微博意见领袖挖掘研究

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作者：尹衍腾重庆大学

学位级别：硕士

随着互联网的广泛使用，论坛、微博等多种网络应用作为一种在线交流方式深入到人们日常生活当中，这些网络交流媒介会使得信息在几小时甚至几分钟内得到广泛的传播，如果不对这种瞬间传播进行有效地控制，一旦爆发了对社会或经济有影响... 详细信息

随着互联网的广泛使用，论坛、微博等多种网络应用作为一种在线交流方式深入到人们日常生活当中，这些网络交流媒介会使得信息在几小时甚至几分钟内得到广泛的传播，如果不对这种瞬间传播进行有效地控制，一旦爆发了对社会或经济有影响的新闻或言论，就会覆水难收。因此在消息得到极大传播之前就要加以制约和控制，那么在网络中占据信息流动的主导地位、并且极具权威性的意见领袖的发现和监控就显得十分重要了。　　目前对于意见领袖的挖掘方法主要有统计学方法、聚类分析法、网络结构分析法等。其中聚类算法着重考虑用户重要度、活跃度等用户自身属性，网络结构分析法多偏向于考虑用户之间的关系，这两种方法都能达到比单纯统计的方法更加有效的挖掘效果，但两者都相对独立，考虑因素不全面，导致挖掘结果有偏差。　　本文针对后两种挖掘方法，结合用户的属性和用户间的关联性，并对现有方法进行了改进，还对意见领袖做了其他扩展性研究比如主题相关性与情感分析等。本文阐述了当前微博意见领袖的概念及国内外研究的现状，理论上分析了用户属性和用户关系两者的侧重点，综合现有方法并结合IKCCSA算法在意见领袖挖掘上的优点，提出了一种新的概念和挖掘方法——用户特征分析方法，并且在腾讯微博数据集上进行了验证，发现本文的方法更加准确有效。本文主要的研究成果总结如下：　　①本文充分考虑了用户的自身属性和用户的关联性，提出了基于用户特征分析的微博意见领袖挖掘方法，并且对算法做了对比实验和相关验证性实验。　　②针对属性的聚类，K-means系列算法初始簇难以确定的问题，借鉴IKCCSA算法，提出了改进算法D-means，通过对密度的排序和梯度点概念的描述，得到更准确的初始簇中心，并且在微博挖掘实验中验证了它的合理性。　　③在基于用户关系挖掘中，考虑了小世界网路中节点距离和聚集系数的关系，提出用户中心权威性Centrality概念，一定程度上避免了虚假意见领袖的出现。　　④为了挖掘到更加细化的意见领袖，本文验证了意见领袖的主题相关性，并且通过对用户评论和转发进行情感分析，初步得到了意见领袖的分类：正面型、负面型、中立型和争议型。

关键词：微博意见领袖挖掘方法用户特征分析聚类算法

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基于数据挖掘方法的网贷用户特征分析及逾期预测

基于数据挖掘方法的网贷用户特征分析及逾期预测

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作者：余婷婷北京理工大学

学位级别：硕士

随着互联网在全球的普及及广泛应用,互联网金融也伴随着互联网技术的不断提升而迅速发展,从余额宝到P2P网贷,网络贷款平台如雨后春笋迅猛发展起来。但是由于我国的网络信贷行业发展时间很短,个人信用评级体系不健全等问题,使得P2P网络... 详细信息

随着互联网在全球的普及及广泛应用,互联网金融也伴随着互联网技术的不断提升而迅速发展,从余额宝到P2P网贷,网络贷款平台如雨后春笋迅猛发展起来。但是由于我国的网络信贷行业发展时间很短,个人信用评级体系不健全等问题,使得P2P网络借贷平台面临比较大的由于逾期带来的信用风险,如何控制由于借款人逾期带来的信用风险是P2P网络借贷平台持续发展的关键。因此利用网络借贷平台海量的交易数据,使用统计分析和数据挖掘方法分析借款用户特征和运用风险评估方法对单笔贷款中借款人是否逾期建立预测模型,了解网贷平台借款群体的特征,发现平台应该重点审查的项目,采取针对性的措施从而提高网贷平台收益,保证网贷平台的优质化运营十分重要。本文主要研究了统计方法和数据挖掘技术在P2P网贷平台的用户特征分析和逾期预测方面的应用。首先,本文使用网络爬虫方法抓取了某P2P网络平台的真实用户数据,随机抽取了1319条满标的借款数据,使用PAM聚类方法对借款用户进行聚类,研究网贷平台借款者的个人特征,为网贷平台识别客户,发现优质客户提供参考。接着,基于用户特征分析提取的借款用户的典型特征,并使用工程学中信息增益率的定量方法进行特征选择。其次,使用信用评估方面应用广泛的统计方法Logistic回归和数据挖掘方法神经网络模型、支持向量机模型分别建立单笔贷款中借款者是否逾期的预测模型,分析模型的准确率、稳定性和可解释性。发现神经网络模型具有很好的预测精度,但是模型稳定性和可解释性较差;而Logistic回归模型虽然具有较好的稳定性但是其精度较数据挖掘方法差,因此为了得到精度较高并且稳定性较好的逾期预测模型,建立神经网络和Logistic回归模型的串行逾期预测模型;最后对我国网络借贷行业的用户特征进行总结,发现优质客户和潜在的逾期客户,并对逾期问题提出合理建议。

关键词： P2P网贷用户特征分析逾期预测统计模型数据挖掘

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基于SOA和表达式引擎的用户特征分析系统的设计与实现

基于SOA和表达式引擎的用户特征分析系统的设计与实现

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作者：刘建阳同济大学

学位级别：硕士

用户是互联网相关产品进化过程中不可或缺的部分，可以从用户的行为中分析产品的未来方向、归纳产品未来策略、提升产品的竞争力，强有力的理论基础让产品在竞争中占领制高点。为了公司发展过程中遇到的问题能得到解决，从客户特征出发... 详细信息

用户是互联网相关产品进化过程中不可或缺的部分，可以从用户的行为中分析产品的未来方向、归纳产品未来策略、提升产品的竞争力，强有力的理论基础让产品在竞争中占领制高点。为了公司发展过程中遇到的问题能得到解决，从客户特征出发，根据客户的特征，给用户提供不同的服务的需求异常强烈。本文设计并实现了用户特征分析系统，从细微之处发掘用户，尽量给每一个用户极致的体验。　　本文介绍了SOA、消息中间件、Avaitor等先进潮流技术，分析了**小贷公司的信息化现状和需求，提出了基于SOA中间件的用户特征分析系统，该系统以SOA架构为基础，通过消息中间件，建立全局性、准实时型的用户打标系统，该系统包括用户标签系统，用户打标系统，用户分配系统以及相关的数据可视化，设计出了代码开发方案，该方案具有可重用性高，灵活性高以及扩展性高的特点。需求分析介绍产品的目的和相关功能，概要设计介绍了系统架构，详细设计与实现讲述了当前系统的整体实现，全面完整的介绍了用户特征分析系统。　　本系统主要完成了用户特征分析的完整生命周期管理，从用户标签的存储，打标的计算，用户的分配以及标签的可视化等各个阶段进行了详细的分析和设计，每个功能的实现满足了需求分析中的各项功能要求和性能要求，基本满足了公司内部对用户特征分析系统的期望，它的出现能够快速，高效，准确的解决公司在相关个性化用户推荐方面的工作，从而降低成本，提高收益。

关键词：用户特征分析生命周期管理用户标签打标系统

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基于C2M数据的目标用户特征分析及购买预测研究

基于C2M数据的目标用户特征分析及购买预测研究

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作者：李宇婷首都经济贸易大学

学位级别：硕士

当今社会,人类已经步入了信息时代,数据即价值,尤其是在电子商务领域,高质量数据的分析运用能够给企业营销强有力的支持。C2M是一种新兴的电子商务模式,它是Customer-to-Manufacturer(用户直连制造)的缩写,能够缩短供应链,使生产端直接... 详细信息

当今社会,人类已经步入了信息时代,数据即价值,尤其是在电子商务领域,高质量数据的分析运用能够给企业营销强有力的支持。C2M是一种新兴的电子商务模式,它是Customer-to-Manufacturer(用户直连制造)的缩写,能够缩短供应链,使生产端直接触达消费者。在某电商平台的C2M模式下,可以实现新品由消费者到厂商的反向定制。在新品完成研发后有一环节,通过试验方式在同一时间推送新品的购物页面,获取用户的购买意愿,可以得到高质量的调研数据,本文将这一环节简称为C2M新品调研。本文以C2M新品调研数据作为基础,根据用户在新品购物页面的行为,将其分为购买用户(目标用户)及未购买用户,结合用户的基本属性、平台属性、消费行为数据,对不同特征用户的购买意愿作出预测,使用差异化的营销策略,让制造者能够更精准的对话消费者;分析新品的目标用户特征,进一步锁定目标用户群体,更清晰的了解产品在真正上市后的用户市场,在新型供应链下实现生产端与消费者的联通,为平台与制造商创造更多的营收。本文工作概扩如下:(1)介绍C2M新品调研是如何设计试验,以得到用户的真实反馈,并对比其他用户反馈数据的获取方式,分析其数据优势;(2)基于C2M某新品调研数据,对不同特征的用户是否会购买此新品作出预测。因为数据为不平衡数据集,本文将八种不同采样方法分别与Logistic Regression模型、XGBoost模型、CatBoost模型进行组合,实证分析表明,基于F1值和ROC曲线,最优模型分别为NCR+CB模型、RENN+XGB模型;(3)对新品的目标用户进行特征分析,根据购买预测模型输出的重要特征进行K-modes聚类,将目标用户细分为四类群体,结论可用于精准营销;(4)针对C2M新品调研数据的特点,总结整体分析流程。通过本文研究,探索出了一套完整的分析流程,希望可以给其他C2M新品的精准营销提供借鉴意义。

关键词：购买预测用户特征分析精准营销 C2M

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基于机器学习的社交网络用户特征分析

基于机器学习的社交网络用户特征分析

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作者：陈玉英北京交通大学

学位级别：硕士

Web2.0时代的到来使得社交网络日益普及,社交网络中的海量数据蕴藏了无限宝藏等待挖掘。社交网络形态多样且技术日新月异,大数据趋势成为必然,运用先进技术手段对网络中的数据进行训练学习是现实的要求。由于社交网络发展迅猛,传统的网... 详细信息

Web2.0时代的到来使得社交网络日益普及,社交网络中的海量数据蕴藏了无限宝藏等待挖掘。社交网络形态多样且技术日新月异,大数据趋势成为必然,运用先进技术手段对网络中的数据进行训练学习是现实的要求。由于社交网络发展迅猛,传统的网络研究方法、成果等不再适用。在对社交网络用户进行分析时,大多数研究仅集中于用户某一方面的特征,如行为时间间隔特征等。鉴于此,本文着眼于个体用户的属性、信息、关系三方面特征对社交网络中的用户特征进行了全面的分析。进一步借助机器学习中较为先进的谱聚类算法对所采集的微博实际数据进行了无监督学习。论文基于社交网络研究多学科交叉结合的特点,采用机器学习、文本处理等手段对以微博为代表的社交网络平台整体特性、用户信息传播特征、用户行为特征、属性特征、关系特征、文本特征进行综合研究。可视化分析是大数据时代对数据进行分析的必然要求,本文对社交网络用户特征分析时实现了网络特性的可视化。论文完成的主要工作包括：在图论、复杂网络研究、经典病毒传播模型、人类动力学传播模型等理论基础上研究了社交网络特性；利用Gephi实现了社交网络特征可视化；建立了SEIR微博信息传播模型；为微博用户建立了兴趣驱动的用户交互动力学模型；同时,论文采集了微博平台中用户的实际数据,利用LDA主题向量模型对采集的数据进行了处理,再进一步得到了用户之间的相似矩阵,在此基础上利用优于K-means聚类等传统聚类方法的谱聚类算法对样本数据进行了兴趣社区挖掘。通过理论推导和实证分析,论文全面地分析了微博社交平台中用户信息、属性、关系、行为特征,对采集到的样本用户进行了基于兴趣相似度的聚类,采用谱聚类对用户相似兴趣进行聚类时取得了较好的聚类效果。

关键词：用户特征分析机器学习谱聚类复杂网络信息传播

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铁路自动售票系统用户特征分析

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铁路计算机应用 2017年第1期26卷 36-39页

作者：郭畅广州铁路集团公司广州南站广州511400

按照自动售取票旅客特征分别提供服务是提高铁路自动售取票工作效率的有效手段。为此,车站需要在不同的区域安装不同类型的自动售取票终端,并配置不同的操作界面。本文在借鉴互联网用户行为分析技术的基础上,提出了一种适应于铁路自动... 详细信息

按照自动售取票旅客特征分别提供服务是提高铁路自动售取票工作效率的有效手段。为此,车站需要在不同的区域安装不同类型的自动售取票终端,并配置不同的操作界面。本文在借鉴互联网用户行为分析技术的基础上,提出了一种适应于铁路自动售取票旅客特征分析技术,包括KMeans聚类分析和Top N分析。应用这些分析技术能够为车站提供自动售取票旅客的聚类特征和最常用的售取票方式,从而可以指导车站进行自动售票终端的布局和终端软件界面配置。

关键词：自动售票机 KMeans TopN 用户特征分析

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用户特征分析方法及装置

用户特征分析方法及装置

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作者：陈冬 518000 广东省深圳市南山区粤海街道科研路9号比克科技大厦2301B

本发明提供一种用户特征分析方法及装置，方法及装置应用于与用户终端通信的服务器。方法包括：接收用户终端发送的至少一个应用程序信息，并根据该至少一个应用程序信息得到用户终端当前的应用程序安装列表；根据该应用程序安装列表得... 详细信息

标准号: CN107705156B

本发明提供一种用户特征分析方法及装置，方法及装置应用于与用户终端通信的服务器。方法包括：接收用户终端发送的至少一个应用程序信息，并根据该至少一个应用程序信息得到用户终端当前的应用程序安装列表；根据该应用程序安装列表得到用户终端的特征列表，特征列表中包括与该应用程序安装列表中的每个应用程序对应的标签信息；针对特征列表中的每个标签信息，根据该标签信息对应的应用程序的下载量分析得到该标签信息的用户特征值。如此，能够根据用户终端中安装的应用程序分析得到该用户终端的用户的特征，非常便捷。

关键词：用户终端标签信息应用程序安装应用程序应用程序信息用户特征分析装置应用下载服务器分析发送通信

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用户特征分析方法及系统

用户特征分析方法及系统

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作者：黄东黄丹燕李基源李良章飞仲兆峰 510660 广东省广州市广州高新技术产业开发区科学城南翔三路2号

本发明涉及一种用户特征分析方法及系统。上述方法包括步骤：获取当前电梯用户的图像信息；所述图像信息包括当前电梯用户的行为特征信息；根据预先建立的行为分析模型分析当前电梯用户的图像信息，从当前电梯用户的所有行为特征信息中... 详细信息

标准号: CN109902545A

本发明涉及一种用户特征分析方法及系统。上述方法包括步骤：获取当前电梯用户的图像信息；所述图像信息包括当前电梯用户的行为特征信息；根据预先建立的行为分析模型分析当前电梯用户的图像信息，从当前电梯用户的所有行为特征信息中确定出与设定行为特征匹配的行为特征，作为目标行为特征，并识别各目标行为特征包含的特征信息；查询预设的设定行为特征的特征信息与权重的对应关系，获取当前电梯用户的各目标行为特征对应的权重，根据各目标行为及其对应的权重计算当前电梯用户的特征值。通过本发明的方案，能够自动识别用户的行为特征信息，确定用户的目标行为特征，从而深度挖掘用户的需求。

关键词：电梯用户目标行为行为特征信息图像信息行为特征特征信息权重用户特征分析模型分析权重计算行为分析预先建立自动识别预设匹配查询挖掘

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用户特征分析方法及装置

用户特征分析方法及装置

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作者：陈冬 518000 广东省深圳市南山区粤海街道科研路9号比克科技大厦2301B

标准号: CN107705156A

关键词：用户终端标签信息应用程序安装应用程序应用程序信息用户特征分析装置应用下载服务器分析发送通信

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