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基于聚类的网络直播群体行为建模分析 预览
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作者 兰荣亨 朱格 +2 位作者 杨文 田野 朱明 《计算机系统应用》 2019年第1期69-74,共6页
近年来,随着互联网技术的不断发展,以及手机、平板电脑等移动终端的普及,网络直播逐渐兴起并壮大.国内众多直播平台基本都有送礼机制,允许观众购买平台提供的虚拟礼物来打赏主播.观众的打赏对于主播和平台来说都是主要的收入来源之一,... 近年来,随着互联网技术的不断发展,以及手机、平板电脑等移动终端的普及,网络直播逐渐兴起并壮大.国内众多直播平台基本都有送礼机制,允许观众购买平台提供的虚拟礼物来打赏主播.观众的打赏对于主播和平台来说都是主要的收入来源之一,所以理解观众的行为以挖掘观众的用户价值,提升用户的变现能力就显得尤为重要.本文以斗鱼直播平台为例,聚焦于直播平台上的高消费群体,通过构建观众特征,采用聚类方法分析高消费群体的行为.实验结果表明,高消费观众可被分为特征有明显差异的三类群体.对这三类观众的特征,本文进一步进行详细分析,为直播平台面向用户的差异化产品服务提供依据. 展开更多
关键词 网络直播 用户行为 特征挖掘 聚类分析 数据挖掘
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分布式系统中的日志分析及应用 预览
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作者 陆杰 李丰 李炼 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第4期303-320,共18页
分布式系统是支撑当前大数据时代各种大数据应用和在线服务的基础平台,分布式系统的质量是大数据应用提供良好服务的基础和前提。伴随着大规模分布式系统的广泛应用,由分布式系统缺陷带来的影响和危害日益严重。但分布式系统在设计、实... 分布式系统是支撑当前大数据时代各种大数据应用和在线服务的基础平台,分布式系统的质量是大数据应用提供良好服务的基础和前提。伴随着大规模分布式系统的广泛应用,由分布式系统缺陷带来的影响和危害日益严重。但分布式系统在设计、实现和部署方面的复杂性,导致系统的开发和维护人员很难准确地理解和掌握整个系统的行为,难以及时发现系统中存在的故障并进行修复。分布式系统日志涵盖了丰富的信息,是辅助用户理解分布式系统逻辑、剖析系统性能、检测系统异常以及诊断故障原因的重要依据。但复杂的日志结构、庞大的日志规模以及属于不同功能模块、不同用户请求的日志之间相互交错,为人工分析、挖掘日志中的有效信息带来了巨大的困难。本文对近年来针对分布式系统日志的分析和应用技术进行综述:首先总结了分布式系统日志分析与应用的通用流程,提炼出其中的3个关键步骤,即日志的收集与解析、日志划分、以及日志特征的挖掘与应用;然后针对上述3个关键步骤,逐一分析需要解决的技术问题,分类阐述目前主流的技术方案,对比技术特征或适用场景。文章还归纳了目前常用的3类日志特征,并从4个方面就该领域未来可能的研究方向提出展望。 展开更多
关键词 分布式系统 日志分析 特征挖掘 异常检测 故障诊断
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一种基于电信数据特点的新型特征挖掘方法 预览
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作者 吉晶 余凤丽 《电信工程技术与标准化》 2019年第3期61-65,共5页
电信数据特征具备含有缺失率、量纲相差大、内在相关性高等特点,现有特征挖掘技术无法完全适用。由此,本文设计了一种新型特征挖掘方法,从缺失率、标准差、相关性和重要度4个维度出发,分别拟合指标量化评估函数,并加权计算综合评分来挖... 电信数据特征具备含有缺失率、量纲相差大、内在相关性高等特点,现有特征挖掘技术无法完全适用。由此,本文设计了一种新型特征挖掘方法,从缺失率、标准差、相关性和重要度4个维度出发,分别拟合指标量化评估函数,并加权计算综合评分来挖掘特征。最后,本文使用实际业务数据,与业内最常用的随机森林特征挖掘方法进行比较,得出本文设计的方法从更多维度综合衡量,其特征挖掘结果更加科学合理,并且节约25%时间成本,实用性强。 展开更多
关键词 特征挖掘 电信数据 量化 综合评分
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基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘技术
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作者 陆月然 梁碧珍 《激光杂志》 北大核心 2019年第3期100-104,共5页
传统基于FPGA的快速图像特征提取方法,未对图像实施轮廓构建,导致特征挖掘结果不理想,提出基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘方法。构建红外激光图像的活动轮廓模型,对图像实施小波降噪处理,对降噪后的海量红外激光图像进行活动... 传统基于FPGA的快速图像特征提取方法,未对图像实施轮廓构建,导致特征挖掘结果不理想,提出基于智能学习的海量红外激光图像特征挖掘方法。构建红外激光图像的活动轮廓模型,对图像实施小波降噪处理,对降噪后的海量红外激光图像进行活动轮廓线套索融合检索,基于检索结果采用SIFT算法实现海量红外激光图像特征挖掘。实验结果表明,所设计方法进行海量红外激光图像降噪的误差小于1%,特征挖掘平均用时约为8. 63 s,特征挖掘准确率高达98%以上,所设计方法能够用于海量红外激光图像特征的准确、高效挖掘。 展开更多
关键词 海量 红外激光图像 轮廓构建 小波降噪 SIFT算法 特征挖掘
酒店在线评论数据的特征挖掘 预览
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作者 秦海菲 杜军平 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期1006-1014,共9页
论文以酒店在线评论数据为研究对象,对酒店在线评论数据的特征挖掘进行了研究。论文首先从酒店在线评论数据的获取出发,经过数据清洗、词性分析、特征抽取、指标确定、特征筛选、特征确定、特征校验几个环节,实现了酒店在线评论数据特... 论文以酒店在线评论数据为研究对象,对酒店在线评论数据的特征挖掘进行了研究。论文首先从酒店在线评论数据的获取出发,经过数据清洗、词性分析、特征抽取、指标确定、特征筛选、特征确定、特征校验几个环节,实现了酒店在线评论数据特征挖掘的目的。论文以词频为基础,融合了词性分析、聚类分析等方法,利用词频数(TF)、词频率(TF1)、词频权重(TTW)、评论频率(DF)、逆文档频率(IDF)和TF1-IDF等指标对候选特征词进行降维,得出酒店在线评论数据的特征,并对特征词进行校验,完成了酒店在线评论数据的特征挖掘的过程。论文将为以评论为依据的客户分类、酒店分类、智能推荐奠定基础。 展开更多
关键词 酒店 在线点评 数据获取 特征抽取 特征挖掘 聚类分析 分类 智能推荐
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基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法研究 被引量:16
6
作者 陈伟 居江宁 《审计研究》 CSSCI 北大核心 2018年第1期16-21,共6页
电子数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题。传统的电子数据审计方法一般是查找审计线索,发现被审计单位中存在的问题,没有进一步挖掘审计线索的特征,分析产生相关问题的规律和原因。因此只能是发现被审计单位存在的表面... 电子数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题。传统的电子数据审计方法一般是查找审计线索,发现被审计单位中存在的问题,没有进一步挖掘审计线索的特征,分析产生相关问题的规律和原因。因此只能是发现被审计单位存在的表面问题,不能通过发现的审计线索分析出更深层次的问题。本文首先分析了研究审计线索特征挖掘方法的重要性、目前常用审计方法及其存在的不足,在分析大数据可视化技术的基础上,提出了基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法,并分析了该方法的原理。以某医院审计为例,验证了该方法的有效性。最后,探讨了该方法的优缺点及适用情况。研究结果为今后大数据环境下开展电子数据审计提供了理论基础与技术方法。 展开更多
关键词 大数据审计 电子数据审计 数据可视化 审计线索 特征挖掘
一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法 预览 被引量:2
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作者 李永海 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期32-37,共6页
在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线... 在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。 展开更多
关键词 在线评论信息 商品购买决策 特征挖掘 情感分析 离散概率分布
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基于语义分析的快递服务特征挖掘研究 预览
8
作者 王鹏 张少中 《浙江万里学院学报》 2018年第5期80-87,共8页
随着电子商务的迅速发展,在互联网上涌现了大量评价快递服务的用户评论,这些评论信息对于快递服务企业具有重要的价值。通过文本挖掘算法对用户评论进行处理,可以挖掘出快递服务的主要特征,并有望利用这些特征构建一套快递服务质量评价... 随着电子商务的迅速发展,在互联网上涌现了大量评价快递服务的用户评论,这些评论信息对于快递服务企业具有重要的价值。通过文本挖掘算法对用户评论进行处理,可以挖掘出快递服务的主要特征,并有望利用这些特征构建一套快递服务质量评价体系。文章对快递服务特征挖掘进行了深入的研究,首先,提出了一种基于语义分析的快递服务特征提取算法,实现了对用户评论的特征挖掘;其次,采用从亚马逊评论数据集中获得的评论语料,对该算法进行了数据实验;最后,使用查准率和查全率来进行算法的性能评估,实验结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 快递服务 用户评论 语义分析 特征挖掘
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基于手机通话网络的人类交互行为分析 预览
9
作者 李凯 张锡哲 +1 位作者 申毓佩 陈恩红 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第5期777-784,共8页
移动通信行为是社会生活的重要组成部分,手机通话网络是一种重要的社交网络,深入分析手机通信网络的拓扑特征对认识社交网络和人类行为特性具有重要的意义。基于复杂网络相关理论,提出了多重时变通信网络模型,在此基础上,对一个手机通... 移动通信行为是社会生活的重要组成部分,手机通话网络是一种重要的社交网络,深入分析手机通信网络的拓扑特征对认识社交网络和人类行为特性具有重要的意义。基于复杂网络相关理论,提出了多重时变通信网络模型,在此基础上,对一个手机通信数据集进行分析挖掘,得到了人类动力学角度的行为模式。首先构建了手机通话网络,然后从群体和个体两个尺度对网络度分布、度演化、通话时长、呼叫间隔等指标进行了研究,发现网络整体上呈现明显的无标度特征,个体行为与节点度密切相关,而群体度演化过程则显示了特定地区社会生活特征,相关结果对于社会网络分析和人类行为动力学研究具有重要的意义。 展开更多
关键词 人类动力学 手机通信 特征挖掘 复杂网络 拓扑分析
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云计算环境下的大数据特征挖掘技术研究 预览 被引量:2
10
作者 张文 苏玉 《现代电子技术》 北大核心 2018年第20期161-164,共4页
基于梯度采样的大数据特征挖掘方法在大数据挖掘过程中,逻辑性较差,仅从单层角度进行大数据特征挖掘,极大降低大数据特征挖掘的精度。对此,提出基于云计算环境下大数据特征挖掘模型的特征挖掘方法,其大数据存储体系层包括多源信息... 基于梯度采样的大数据特征挖掘方法在大数据挖掘过程中,逻辑性较差,仅从单层角度进行大数据特征挖掘,极大降低大数据特征挖掘的精度。对此,提出基于云计算环境下大数据特征挖掘模型的特征挖掘方法,其大数据存储体系层包括多源信息资源服务层、核心技术层、多源信息资源平台服务层以及多源信息资源基础层,采用大数据特征分布函数实施大数据特征匹配,实现大数据特征初步挖掘;大数据特征挖掘处理层对存储体系层中的大数据进行抽取、转换、清洗、集成与加载实现大数据预处理,采用FP.tree对预处理后的大数据进行准确特征挖掘,通过用户层将获取的大数据特征挖掘结果反馈给用户,完成云计算环境下大数据特征挖掘。实验结果表明,所提方法在云计算环境下大数据特征挖掘方面准确率较高,具有低能量开销的优势。 展开更多
关键词 云计算 梯度采样 大数据 存储体系 特征挖掘 能量开销
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基于电子病历数据挖掘的疾病危重度动态预测研究 预览
11
作者 李季 丁凤一 李翔宇 《信息资源管理学报》 CSSCI 2017年第4期38-43,共6页
本文基于覆盖多病种的电子病历大数据,构建了适用于各种常见严重疾病的危重度动态预测模型。具体依据朴素贝叶斯理论、相关性分析和信息增益法等数据挖掘方法,建立模型框架,通过真实电子病历大数据集MIMIQ-Ⅲ上的挖掘实验,筛选疾病... 本文基于覆盖多病种的电子病历大数据,构建了适用于各种常见严重疾病的危重度动态预测模型。具体依据朴素贝叶斯理论、相关性分析和信息增益法等数据挖掘方法,建立模型框架,通过真实电子病历大数据集MIMIQ-Ⅲ上的挖掘实验,筛选疾病危重度预测的主要区分特征,验证模型的动态预测效果。针对本模型的大数据实验证明了其进行多病种危重度动态预测的有效性,并筛选出了对疾病危重度具有高分辨性的38项区分特征,揭示了模型短期预测准确度高的特性。 展开更多
关键词 电子病历 疾病危重度 动态预测 特征挖掘 朴素贝叶斯 数据挖掘
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基于特征挖掘的基因组缺失变异集成检测方法 预览
12
作者 张晓东 凌诚 高敬阳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期80-83,共4页
随着高通量测序技术的应用与发展,基于测序的缺失变异检测方法大量涌现。然而,单一检测方法仍存在适用的局限性以及检测精度与敏感度不足的问题。为此,提出一种基于多检测理论融合的特征挖掘与机器学习算法集成的基因组缺失变异综合... 随着高通量测序技术的应用与发展,基于测序的缺失变异检测方法大量涌现。然而,单一检测方法仍存在适用的局限性以及检测精度与敏感度不足的问题。为此,提出一种基于多检测理论融合的特征挖掘与机器学习算法集成的基因组缺失变异综合检测方法。该方法将多种工具应用于个体缺失变异检测,得到变异检测初始集;再根据多种检测理论对初始集中的缺失变异进行序列特征挖掘与特征提取;最后,将检测工具与机器学习算法相融合以获得集成的检测方法,剔除初始集中的假阳性变异,获得最终的结果集。基于千人基因组计划数据的实验表明,相较于单个工具的检测结果,该方法在检测精度和敏感度上均占优势;相较于多个工具检测结果的直接组合,该方法在损失少许检测敏感度的前提下显著地提高了检测精度。 展开更多
关键词 缺失变异 特征挖掘 集成检测
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Internet路由前缀宣告的特征挖掘与分析 预览
13
作者 邓文平 李竹村 +1 位作者 王宏 高先明 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期492-496,共5页
基于大量的历史BGP路由表快照,对BGP路由宣告信息进行深度挖掘.提出了前缀宣告稳定性度量方法,验证了绝大多数路由宣告是稳定的,历史上发生的路由劫持事件都是瞬时的(不具备稳定性);设计了前缀宣告的相似性测度算法,对大量历史BGP路... 基于大量的历史BGP路由表快照,对BGP路由宣告信息进行深度挖掘.提出了前缀宣告稳定性度量方法,验证了绝大多数路由宣告是稳定的,历史上发生的路由劫持事件都是瞬时的(不具备稳定性);设计了前缀宣告的相似性测度算法,对大量历史BGP路由宣告进行了分析,结果表明大多数大型AS宣告的路由前缀具有自相似性,即,同一个AS宣告的多个路由前缀有一定的连续性.基于以上两个特征,从历史路由信息中可进一步提取前缀宣告的可信集,构造BGP路由宣告的可信知识库,为后续的路由前缀劫持检测和路由安全监测提供依据. 展开更多
关键词 前缀宣告 AS 路由前缀劫持 RouteViews 特征挖掘
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特征观点对购买意愿的影响:在线评论的情感分析方法 被引量:21
14
作者 王伟 王洪伟 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第1期63-76,共14页
网络口碑是影响消费者购买行为的因素之一,在线评论中的各种评价信息会改变用户对产品质量的感知,进而影响购买意愿.不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同.为此,结合情感分析技术,构建计量经济模型,分析产品特征评价与用户购... 网络口碑是影响消费者购买行为的因素之一,在线评论中的各种评价信息会改变用户对产品质量的感知,进而影响购买意愿.不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同.为此,结合情感分析技术,构建计量经济模型,分析产品特征评价与用户购买意愿的关系,能够识别产品特征的重要程度.首先对产品特征进行抽取和降维,提取“特征一观点对”.然后依据信息增益的思想,计算特征的信息增益.利用情感分析技术识别情感极性及其强度,结合产品特征的信息增益,建立产品特征评价对用户购买意愿的计量经济模型,得到产品特征重要度的量化方法.对亚马逊网站上386款数码相机进行持续39个月的跟踪,实证结果表明,对数码相机产品特征的重要度识别高于TF-IDF算法以及HAC算法.研究结果建立起产品特征与用户购买意愿的联系,为网络口碑营销提供了理论依据. 展开更多
关键词 产品特征 在线评论 购买意愿 情感分析 特征挖掘 观点识别
高光谱遥感影像分类研究进展 被引量:57
15
作者 杜培军 夏俊士 +3 位作者 薛朝辉 谭琨 苏红军 鲍蕊 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期236-256,共21页
随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘... 随着模式识别、机器学习、遥感技术等相关学科领域的发展,高光谱遥感影像分类研究取得快速进展。本文系统总结和评述了当前高光谱遥感影像分类的相关研究进展,在总结分类策略的基础上,重点从以核方法为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-光谱分类、基于主动学习和半监督学习的分类、基于稀疏表达的分类、多分类器集成六个方面对高光谱影像像素级分类最新研究进行了综述。针对今后的研究方向,指出高光谱遥感影像分类一方面要适应大数据、智能化高光谱对地观测的发展前沿,继续引入机器学习领域的新理论、新方法,综合利用多源遥感数据、多维特征空间互补的优势,提高分类精度、分类器泛化能力和自动化程度;另一方面要关注高光谱遥感应用的需求,突出高光谱遥感记录精细光谱特征的优势,针对应用需求发展有效的分类方法。 展开更多
关键词 高光谱遥感 分类 支持向量机 特征挖掘 多分类器集成
细粒度情感分析的酒店评论研究 预览 被引量:2
16
作者 李鸣 吴波 +3 位作者 宋阳 朱梦尧 徐志广 张宏俊 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第12期41-43,47共4页
酒店在线评论细粒度挖掘具有重要研究意义。以酒店在线评论具体特征属性和情感分类为研究目标,应用Apriori算法和情感词典匹配算法,对重庆雾都宾馆在线评论数据深入挖掘,挖掘出用户最关注的酒店十大特征和满意度结果,进一步挖掘出商务... 酒店在线评论细粒度挖掘具有重要研究意义。以酒店在线评论具体特征属性和情感分类为研究目标,应用Apriori算法和情感词典匹配算法,对重庆雾都宾馆在线评论数据深入挖掘,挖掘出用户最关注的酒店十大特征和满意度结果,进一步挖掘出商务出差等五种不同出游类型人最关注的酒店五大特征和满意度结果。这种方法不仅能对酒店领域评论进行分析,同样能够应用于其他领域。 展开更多
关键词 酒店在线评论 特征挖掘 情感分析 细粒度 情感词典匹配
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基于高精度室内位置感知的大数据研究与应用 预览 被引量:4
17
作者 邓中亮 张森杰 +1 位作者 焦继超 徐连明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期295-300,共6页
随着室内定位技术的发展,室内位置数据和用户消费行为数据的大量产生为室内位置大数据(LBD)研究和应用提供了可能。基于高精度室内位置感知,突破了室内定位位置数据不准确的瓶颈。通过对室内位置数据聚类、降维等预处理,建立挖掘模型... 随着室内定位技术的发展,室内位置数据和用户消费行为数据的大量产生为室内位置大数据(LBD)研究和应用提供了可能。基于高精度室内位置感知,突破了室内定位位置数据不准确的瓶颈。通过对室内位置数据聚类、降维等预处理,建立挖掘模型分析并提取了室内商圈区域的聚散和流动等特性,进一步通过特征关联预测用户的消费等行为,提出了室内位置大数据协同挖掘的方法和架构。在某机场商圈、西单某商场亿级用户位置数据集上进行了有效性实验和应用,通过实测数据对比验证了基于此架构室内定位数据的精准性和挖掘方法的可行性。 展开更多
关键词 位置大数据 室内高精定位 特征挖掘 时空关联 O2O商业模型
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光谱数据的特征挖掘降维方法 预览
18
作者 戴琼海 张晶 +1 位作者 李菲菲 范静涛 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第6期1097-1105,共9页
“去繁存精”的光谱数据解耦方法可去除高维光谱数据的大量冗余,提炼其特征谱段,是光谱仪器得以广泛应用的重要基础。应用各异性和光谱特征优选方法普适性所构成的矛盾,在一定程度上制约了光谱仪器的应用。本文提出了序列前向选择(S... “去繁存精”的光谱数据解耦方法可去除高维光谱数据的大量冗余,提炼其特征谱段,是光谱仪器得以广泛应用的重要基础。应用各异性和光谱特征优选方法普适性所构成的矛盾,在一定程度上制约了光谱仪器的应用。本文提出了序列前向选择(Sequential forward selection ,SFS)的光谱特征自适应数据挖掘方法,生成最优变量组合作为支持向量机(Support vector machine ,SVM )分类模型的输入,在对光谱数据降维的同时,实现了高精度的数据分类。本文方法可有效解决大量光谱数据的多类分类问题,并在红木分类中得到了实际验证和应用,为破解因光谱特征峰高度混叠而难以进行主观经验特征选择的困境提供了新思路。 展开更多
关键词 光谱数据 特征挖掘 序列前向选择 数据降维
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企业微博粉丝的特征挖掘——以天猫腾讯微博为例 预览 被引量:1
19
作者 唐晓波 邱鑫 《信息资源管理学报》 2015年第3期11-17,共7页
通过对企业微博粉丝的特征挖掘,可以准确地捕捉用户的偏好,达到个性化服务。本文将企业微博粉丝的特征分为人口分布特征和行为特征两类。以天猫腾讯官方微博为例探讨倾向关注该企业微博的粉丝人口分布特征,并挖掘不同社会信息的粉丝... 通过对企业微博粉丝的特征挖掘,可以准确地捕捉用户的偏好,达到个性化服务。本文将企业微博粉丝的特征分为人口分布特征和行为特征两类。以天猫腾讯官方微博为例探讨倾向关注该企业微博的粉丝人口分布特征,并挖掘不同社会信息的粉丝群体的行为特征。 展开更多
关键词 企业微博 粉丝 标签 行为特征 人口分布特征 特征挖掘 群体营销
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引入多模判决反馈提升B2C忠诚度特征挖掘算法 预览 被引量:1
20
作者 郭崇 《科技通报》 北大核心 2015年第10期187-189,共3页
在B2C模式下对客户的忠诚度特征挖掘是对商户交易信任度评价的基础,进而促进用户忠诚度的提升.传统的B2C忠诚度特征挖掘算法采用基于负反馈动态的渐进控制算法,当用户数据呈现稀疏状特征时,挖掘效果不好.提出一种基于多模判决反馈的特... 在B2C模式下对客户的忠诚度特征挖掘是对商户交易信任度评价的基础,进而促进用户忠诚度的提升.传统的B2C忠诚度特征挖掘算法采用基于负反馈动态的渐进控制算法,当用户数据呈现稀疏状特征时,挖掘效果不好.提出一种基于多模判决反馈的特征挖掘算法以提升B2C忠诚度.构建B2C模式下的忠诚度特征分析评估机制,根据B2C模式下多模判决反馈忠诚度控制稳定性理论,提出一种电子商务用户忠诚度评价渐进提升控制算法,这里选取Lyapunov函数构建提升目标函数,实现特征挖掘算法改进.仿真结果表明,采用该算法进行B2C模式下的商户忠诚度特征挖掘和评价,忠诚度评价准确度有所提高,用户的数据信息特征预测性能较好,特征挖掘精度提升,提高了对B2C模式下的商户的定量评价精度. 展开更多
关键词 B2C模式 忠诚度 特征挖掘
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