随着信息化进程的加快,管理信息系统(Management Information System,MIS)已成为企事业单位资源管理与决策支持的重要工具。用户在系统中的操作行为不断积累,形成了丰富的数据资源。如何通过对用户行为数据的分析,挖掘潜在规律,并据此...随着信息化进程的加快,管理信息系统(Management Information System,MIS)已成为企事业单位资源管理与决策支持的重要工具。用户在系统中的操作行为不断积累,形成了丰富的数据资源。如何通过对用户行为数据的分析,挖掘潜在规律,并据此实现个性化、精准化服务,成为提升系统效能和用户体验的关键问题。文章基于大数据分析与机器学习方法,对管理信息系统中用户行为数据的采集、清洗、建模与分析进行研究,提出了一套面向精准服务的策略框架。研究结果表明,用户行为数据能精准映射其需求与偏好,结合聚类分析、关联规则挖掘与推荐算法,可实现精准的内容推送与服务优化。该研究为管理信息系统的智能化发展提供了理论参考与实践路径。展开更多
文摘随着信息化进程的加快,管理信息系统(Management Information System,MIS)已成为企事业单位资源管理与决策支持的重要工具。用户在系统中的操作行为不断积累,形成了丰富的数据资源。如何通过对用户行为数据的分析,挖掘潜在规律,并据此实现个性化、精准化服务,成为提升系统效能和用户体验的关键问题。文章基于大数据分析与机器学习方法,对管理信息系统中用户行为数据的采集、清洗、建模与分析进行研究,提出了一套面向精准服务的策略框架。研究结果表明,用户行为数据能精准映射其需求与偏好,结合聚类分析、关联规则挖掘与推荐算法,可实现精准的内容推送与服务优化。该研究为管理信息系统的智能化发展提供了理论参考与实践路径。
文摘针对现有网络用户位置定位存在的召回率低、响应时间长等问题,提出一种基于大数据相似度模型的定位识别方法.采集并标准化处理基站信号、用户轨迹等多源用户的网络数据,提取多维度特征——时空特征、行为特征与网络特征,基于注意力机制赋予不同维度特征不同的权重系数,构建大数据相似度模型.基于Frechet相似度度量方法、EMD相似度度量方法与余弦相似度度量方法计算时空特征、行为特征与网络特征的相似度,联合注意力权重系数,通过加权求和方式获得综合相似度,并实现对用户网络位置的精确定位识别.实验结果显示:该方法的用户网络位置定位识别最优精度达到99%,用户网络位置定位识别响应时间最小值为0.08 s.
