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智能埋点系统的设计与实现
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作者 李丹丹 《移动信息》 2025年第6期288-290,共3页
随着人工智能与大数据技术的发展越来越成熟,传统的埋点方法已经逐渐无法满足日益复杂的数据采集需求.文中提出了一种融合人工智能技术的智能埋点系统,以提高数据采集的效率和准确性.通过引入机器学习算法,系统能自动识别用户行为模式,... 随着人工智能与大数据技术的发展越来越成熟,传统的埋点方法已经逐渐无法满足日益复杂的数据采集需求.文中提出了一种融合人工智能技术的智能埋点系统,以提高数据采集的效率和准确性.通过引入机器学习算法,系统能自动识别用户行为模式,优化埋点策略,实现精准数据采集.通过实验结果证明,该智能埋点系统在数据完整性、准确性和实时性方面都有明显提升,能对应用优化和公司决策提供更有力的支持. 展开更多
关键词 智能埋点 人工智能 数据采集 用户行为分析 机器学习
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突发事件中虚拟社区用户应急信息行为研究 被引量:8
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作者 肖花 刘春年 郭韫丽 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2016年第11期32-36,共5页
文章基于虚拟社区环境,阐述了突发事件下用户应急信息行为表现特征,剖析基于虚拟社区的用户应急信息行为实施的必要性,划分基于虚拟社区的用户应急信息行为构成维度,分析突发事件中虚拟社区用户应急信息行为过程,并提出突发事件下基于... 文章基于虚拟社区环境,阐述了突发事件下用户应急信息行为表现特征,剖析基于虚拟社区的用户应急信息行为实施的必要性,划分基于虚拟社区的用户应急信息行为构成维度,分析突发事件中虚拟社区用户应急信息行为过程,并提出突发事件下基于虚拟社区的用户应急信息行为的优势所在。 展开更多
关键词 突发事件 用户 应急信息行为 虚拟社区
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基于事件触发机制和用户行为的网格计费模型 被引量:2
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作者 赵旭 吕太强 +2 位作者 梅一多 曾灵萍 董小社 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期28-32,共5页
针对现有的网格及云计算计费系统中存在的计费方法与计费日志文件紧耦合、信息更新慢、未考虑用户行为对系统影响等问题,提出了一种基于事件触发机制和用户行为的计费模型.该模型利用基于事件触发的机制收集计费信息,解除了计费方法与... 针对现有的网格及云计算计费系统中存在的计费方法与计费日志文件紧耦合、信息更新慢、未考虑用户行为对系统影响等问题,提出了一种基于事件触发机制和用户行为的计费模型.该模型利用基于事件触发的机制收集计费信息,解除了计费方法与计费日志文件的紧耦合关系,提高了计费信息的收集速度和效率.模型同时采用了基于用户行为的计费策略,对用户在网格中的行为进行评价,计算得到用户的权重因子,在计费过程中对用户进行相应的奖惩.实验测试结果说明:该计费模型降低了计费信息的平均时间延迟,满足了用户的需求,提高了计费服务的质量. 展开更多
关键词 网格计算 触发机制 计费模型 事件触发 用户行为
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社会事件建模研究综述 被引量:2
4
作者 彭岩 焦潞林 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第5期394-400,共7页
对事件建模进行定义与说明,给出不同出发点下的研究分类。在抽取方法方面,回顾和分析基于模板生成网页的社会事件建模、不同驱动模式的机器学习引入和用户交互行为模型的3种技术方法的研究动态与进展;在不同驱动模式机器算法引入方面,... 对事件建模进行定义与说明,给出不同出发点下的研究分类。在抽取方法方面,回顾和分析基于模板生成网页的社会事件建模、不同驱动模式的机器学习引入和用户交互行为模型的3种技术方法的研究动态与进展;在不同驱动模式机器算法引入方面,重点阐述和讨论事件元素和事件实例研究领域的研究动态。介绍用户交互行为模型在事件建模中的应用,总结社会事件建模的现有成就和不足,提出社会事件建模研究可能面临的问题,对其发展前景进行展望。 展开更多
关键词 社会事件建模 用户交互 机器学习
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用户行为模式挖掘问题的研究 被引量:5
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作者 刘洪辉 吴岳芬 《计算机技术与发展》 2006年第5期50-52,55,共4页
在软件可用性测试中,分析用户行为模式是一个关键的问题。为解决具有序列长度长、以序列片断为支持度计算依据等特点的用户行为模式挖掘问题,提出了一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,给出了比特图索引表的构造、事件扩展、... 在软件可用性测试中,分析用户行为模式是一个关键的问题。为解决具有序列长度长、以序列片断为支持度计算依据等特点的用户行为模式挖掘问题,提出了一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,给出了比特图索引表的构造、事件扩展、事务扩展以及支持度计算的算法。使频繁事件序列能够简单快速地被确定。 展开更多
关键词 事件序列 序列模式挖掘 用户行为模式挖掘 数据挖掘 软件可用性
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舆情事件中网民评论的社会影响研究 被引量:19
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作者 赖胜强 唐雪梅 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2020年第2期103-107,115,共6页
[目的/意义]当公共事件发生后,大众往往通过社会化媒体对事件进行评论沟通。社会交往中人们常受到他人影响,网民对舆情事件的评论是否也受到类似影响值得深究。[方法/过程]以社会影响理论为基础,研究1对“仁济医院专家被拷走”事件的微... [目的/意义]当公共事件发生后,大众往往通过社会化媒体对事件进行评论沟通。社会交往中人们常受到他人影响,网民对舆情事件的评论是否也受到类似影响值得深究。[方法/过程]以社会影响理论为基础,研究1对“仁济医院专家被拷走”事件的微博评论进行内容分析,研究舆情评论态度在微博评论区的呈现规律。研究2以实验法研究不同评论倾向性对受众评论的影响。[结果/结论]研究结果发现不同微博评论区对事件责任归属态度不同,但同一个微博评论区态度倾向总体一致。个体在评论中会受到现有评论的社会影响,在事件责任的认定上表现出从众性,而个体人格独立性具有调节作用。 展开更多
关键词 网络舆情事件 网络评论 社会影响理论 网络用户行为
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基于Item2Vec负采样优化的专题地图产品个性化推荐方法研究 被引量:7
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作者 毛文山 赵红莉 +3 位作者 孙凤娇 蒋云钟 姜倩 朱彦儒 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期2128-2139,共12页
建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图... 建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。①计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;②基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解(SVD)为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。 展开更多
关键词 地图个性化推荐 专题地图产品检索 深度学习 负采样 Item2Vec CBOW模型 用户事件行为 隐性评分
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一种用户行为模式的挖掘算法
8
作者 刘洪辉 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第16期63-65,共3页
最大频繁事件序列挖掘是数据挖掘中重要的研究课题之一。该文提出了一种新的挖掘用户行为模式的算法。该算法采用位图索引表的数据格式,使用一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,结合有效的剪枝技术,明显地加速了最大频繁事件... 最大频繁事件序列挖掘是数据挖掘中重要的研究课题之一。该文提出了一种新的挖掘用户行为模式的算法。该算法采用位图索引表的数据格式,使用一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,结合有效的剪枝技术,明显地加速了最大频繁事件序列的生成。 展开更多
关键词 最大频繁事件序列 序列模式 用户行为模式挖掘 位图 软件可用性
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基于智能终端的感知测试分析系统建设与应用 被引量:9
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作者 江频 龙雯雯 《移动通信》 2013年第24期72-75,共4页
由于现有的系统平台和测试工具已不能满足对智能终端用户业务使用感知的分析需求,提出了基于智能终端的感知测试分析系统,利用普通智能终端采集和分析无线覆盖相关指标以及用户业务使用流量、时长、速率等数据,并自定义了异常事件判断标... 由于现有的系统平台和测试工具已不能满足对智能终端用户业务使用感知的分析需求,提出了基于智能终端的感知测试分析系统,利用普通智能终端采集和分析无线覆盖相关指标以及用户业务使用流量、时长、速率等数据,并自定义了异常事件判断标准,能精确定位异常事件地理位置,大幅提高了投诉处理及时率和故障定位准确率,降低了生产成本,在实际网优工作中具有较高的推广价值。 展开更多
关键词 智能终端 测试分析 异常事件 用户感知 行为分析
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微博数据挖掘的用户行为时空特征分析 被引量:5
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作者 梁年 何宗宜 苗静 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期34-39,共6页
针对国内既有研究对微博数据地理位置属性的关注主要集中在省域大尺度上,对微博发布时间考量不足且大多数都没有反映出地理位置随时间的变化问题,提出将微博数据的时间和空间属性结合起来,在城市中观尺度上综合分析用户行为时空特征并... 针对国内既有研究对微博数据地理位置属性的关注主要集中在省域大尺度上,对微博发布时间考量不足且大多数都没有反映出地理位置随时间的变化问题,提出将微博数据的时间和空间属性结合起来,在城市中观尺度上综合分析用户行为时空特征并据此进行事件监测的方法。实验结果表明,通过格网化离散的微博数据对数据进行时空分析,可以发现用户日常行为的时空特征及其变化;通过全局自相关检验及局部自相关热点探测,依据微博热点区域的数量和属性变化可以正确发现事件所在地理位置。 展开更多
关键词 微博数据 数据挖掘 用户行为 时空特征 事件监测
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在线人类行为动力学中的肥尾特征 被引量:2
11
作者 王澎 汪秉宏 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期1-5,17,共6页
回顾了最近有关在线人类行为动力学重要的实证结果:在线行为的时间间隔分布的肥尾特征.通过博客发文与维基修改记录等在线行为数据的实证结果,阐述了时间间隔分布的幂指数随着活跃性减小而递减的关系;进一步强调了在不同时间尺度上人类... 回顾了最近有关在线人类行为动力学重要的实证结果:在线行为的时间间隔分布的肥尾特征.通过博客发文与维基修改记录等在线行为数据的实证结果,阐述了时间间隔分布的幂指数随着活跃性减小而递减的关系;进一步强调了在不同时间尺度上人类行为的时间间隔分布表现出来的异质性;最后总结和展望了这些特性对于未来研究在线群体演化的重要意义. 展开更多
关键词 在线用户行为 人类动力学 时间间隔分布 肥尾
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基于热点事件的微博用户行为聚类实证分析 被引量:1
12
作者 李运华 汪祖柱 +1 位作者 叶燕霞 张星星 《情报探索》 2016年第2期75-79,83,共6页
[目的/意义]研究微博用户行为对热点事件传播的重要作用,为政府的微博传播管理提供决策参考。[方法/过程]首先对微博热点事件传播及微博用户行为的相关研究进行回顾,然后选择新浪微博的一个热点事件作为案例,采用K均值聚类方法对微博用... [目的/意义]研究微博用户行为对热点事件传播的重要作用,为政府的微博传播管理提供决策参考。[方法/过程]首先对微博热点事件传播及微博用户行为的相关研究进行回顾,然后选择新浪微博的一个热点事件作为案例,采用K均值聚类方法对微博用户的参与行为进行分析。[结果/结论]分析发现该热点事件中的微博用户可分为3种类型:优质传播用户、狂热传播用户和一般传播用户,各类型用户对于热点事件传播的作用不同。提出政府可实施实时监控优质传播用户,实时监控并加强教育狂热传播用户,引导教育一般传播用户的管理方法。 展开更多
关键词 热点事件 微博用户 K均值聚类 用户行为
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活动社交网络EBSNs上冷启动推荐方法 被引量:2
13
作者 仲兆满 李恒 +1 位作者 管燕 李慧 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2021年第5期834-843,共10页
活动社交网络(event-based social networks,EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台,由于冷启动用户/活动缺少丰富的历史数据,EBSNs上冷启动用户/活动的推荐是难点问题。面向EBSNs给出了包含活动、主办方和用户的表... 活动社交网络(event-based social networks,EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台,由于冷启动用户/活动缺少丰富的历史数据,EBSNs上冷启动用户/活动的推荐是难点问题。面向EBSNs给出了包含活动、主办方和用户的表示模型,提出了向冷启动用户推荐活动,以及将冷启动活动推荐给用户的模型和基于随机游走的节点重要度计算方法。在分析用户参加活动行为模式的基础上,使用真实的EBSNs平台-豆瓣同城验证所提方法的有效性。提出的向冷启动用户推荐活动方案与群组活动推荐相比,评价指标有了明显的提升。该研究构建的向冷启动用户推荐活动,以及将冷启动活动推荐给用户的模型能有效解决活动社交网络上冷启动用户/活动的推荐问题。 展开更多
关键词 活动社交网络 表示模型 冷启动推荐 用户行为模式
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基于用户行为属性的微博热点事件演化仿真
14
作者 叶鸿 张勤学 《计算机仿真》 北大核心 2021年第3期447-450,共4页
模拟微博热点事件的演化过程时,需要分析信息在网络中传播的特点,否则无法准确的获取反对人数和支持人数在微博热点事件中的变化趋势,存在演化精准度低的问题。由此提出基于用户行为属性的微博热点事件演化仿真,利用Python设计网络爬虫... 模拟微博热点事件的演化过程时,需要分析信息在网络中传播的特点,否则无法准确的获取反对人数和支持人数在微博热点事件中的变化趋势,存在演化精准度低的问题。由此提出基于用户行为属性的微博热点事件演化仿真,利用Python设计网络爬虫信息采集结构,采集微博信息,根据采集的信息构建信息传播模型,在信息传播模型的基础上分析用户在微博热点事件中的行为属性,根据分析结果对微博热点事件演化过程进行仿真。仿真结果表明,所提方法的演化精准度较高。 展开更多
关键词 用户行为属性 信息传播模型 微博热点事件 事件演化
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产品造型对用户使用意向影响的事件相关电位研究 被引量:15
15
作者 郭伏 丁一 +2 位作者 张雪峰 姜均译 刘玮琳 《管理科学》 CSSCI 北大核心 2015年第6期95-104,共10页
产品设计能否激发用户的使用意向将决定用户产生进一步体验行为或制定购买决策,传统方法难以保证对用户自身感觉的准确解析。大脑控制着人的一切行为和认知,神经生理学的发展及其测量方法的成熟使从脑认知的角度研究用户体验成为可能。... 产品设计能否激发用户的使用意向将决定用户产生进一步体验行为或制定购买决策,传统方法难以保证对用户自身感觉的准确解析。大脑控制着人的一切行为和认知,神经生理学的发展及其测量方法的成熟使从脑认知的角度研究用户体验成为可能。采用事件相关电位技术,以智能手机为研究对象,探索期望体验的形成过程。为尽可能保证脑认知差异是由产品造型激发的期望体验不同而引起的,实验不考虑产品价格和品牌的影响。实验中要求被试浏览不同用户体验水平的智能手机造型,等概率随机呈现这些智能手机造型,当出现能诱发被试使用意向的手机时,要求被试点击鼠标左键。以点击鼠标行为数据(有/无产生期望体验意向)作为脑电处理的依据,将采集的脑信号经过Curry 7.0 SBA处理,然后通过SPSS18.0对各个时间窗内的事件相关电位的平均幅值进行被试内重复测量方差分析。研究结果表明,在被试对于呈现的智能手机造型产生期望体验意向并做出点击鼠标行为时,与无期望体验意向时相比,能在额区-中央区诱发较小的峰潜伏期的260毫秒左右的负波(N2)和峰潜伏期在400毫秒左右的正波(P3),在中-顶区、顶区和枕区引起更大的峰潜伏期在300毫秒左右的负波(N3)和晚期正波(LPP);头皮地形图显示当被试产生期望体验意向时,被试中-顶区、顶区和枕区得到更强激活。脑电信号可以反映用户有无期望体验意向,也能间接反映产品设计的好坏。通过对用户脑信号的分析,能够提供更精确的测量用户感知的方法,帮助市场研究者更好地锁定用户的心理需求。 展开更多
关键词 产品造型 行为意向 用户体验 事件相关电位 神经工效学
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