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家庭用户

个人电脑 1999年第9期 114-116+118-119页

家用电脑的品种繁多,价格迥异家用电脑用户在采购时，通常都会陷入

关键词：家庭用户家用电脑内置

基于瑞利分布的Internet家庭用户预测方法

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电信科学 2000年第10期16卷 18-20页

作者：束海宁信息产业部电信规划研究院北京100037

我国Internet业务发展突飞猛进 ,传统的业务预测方法已不能反映业务发展的趋势。本文针对我国Internet业务的发展现状 ,我国人民的实际收入水平 ,提出一种基于收入模型和影响因素的Internet家庭用户的预测方法。

关键词：瑞利分布潜在用户家庭用户 Internet 用户预测

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基于移动通信交往圈的家庭用户识别研究

基于移动通信交往圈的家庭用户识别研究

作者：陆菁上海交通大学

学位级别：硕士

国内电信业全业务竞争已经展开，中国移动在移动传统业务方面正面临着日益加剧的竞争压力，家庭和集团用户市场将是各大运营商最新角逐的市场以及开拓的新收入增长点。如何在海量用户群中准确识别出家庭用户、分析家庭用户的业务行为特... 详细信息

国内电信业全业务竞争已经展开，中国移动在移动传统业务方面正面临着日益加剧的竞争压力，家庭和集团用户市场将是各大运营商最新角逐的市场以及开拓的新收入增长点。如何在海量用户群中准确识别出家庭用户、分析家庭用户的业务行为特征并对之进行有效的营销，是当前需要解决的话题。若不考虑建立挖掘模型，仅根据物理家庭用户和业务家庭用户的判别规则，我们可以提取的家庭用户仅有170万左右，约占总体客户的7%左右，离公司需要部署的家庭品牌、家庭产品线的目标客户数量相差甚远。因此应用数据挖掘的技术来辅助解决潜在家庭用户挖掘这一需求已迫在眉睫。本论文的研究为了解决仅仅使用简单数理统计所带来的预测准确率不高和不能覆盖所有用户群的问题，基于上海移动统一数据仓库的基础上，通过建立多通信方式下的交往圈归纳用户通信联系之间的特征，区别于普通的交往圈模型，利用语音交往圈叠加短信交往圈，并结合交往指数公式，在合并交往圈模型时加入权重计算，得到用户交往对的信息。根据已知的用户交往圈信息作为输入，建立了客户特征识别方法，用决策树算法对不同移动通信用户的行为特征归纳及分类，找出家庭用户的消费特征、行为规律以及各因素间的关联关系。运用这些关联关系，建立家庭用户识别模型，在通信用户中筛选出潜在家庭用户，对模型输出的家庭交往对，通过价值评估和交往对排序合并的方法来最终提取家庭用户。最后通过在全流量系统中提取家庭用户的上网搜索关键词，采用E-IDF方法，计算关键词向量与已有的各类家庭用户分类的关键词词典之间的匹配程度，提供一种符合移动通信企业需求的家庭用户细分标准，准确把握到客户实际的内容偏好，以便开展增值业务的精确营销。本论文所建立的模型可有效提高营销成功率，同时增强客户的粘性和培养忠诚度，也将为收入增长提供新的来源。通过实验测试结果，本论文识别出的家庭用户相比原来仅根据用户基本属性判断得到的用户，在准确性上有较大程度的提高。从上海移动正式环境运行情况来看，该识别模型能够与经营分析系统结合，对家庭用户进行全业务监控，从而有效利用此模型成果来进行精确化营销。从管理效益来看，由于及时构建了家庭用户识别模型，家庭市场拓展没有像农村市场那样开展全面的人工摸底工作，节约了大量的人力资源，成功地推进家庭用户精细化管理，减少监控资源浪费，提高企业管理效率。从成果社会效益来看，该模型能够更好地实现精确化营销，避免目标用户群重复选择导致的满意度下降，实现了家庭通信市场的可持续发展。

关键词：家庭用户交往圈 TD-IDF方法数据挖掘

基于离散选择模型的电信家庭用户资费套餐选择行为研究

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基于离散选择模型的电信家庭用户资费套餐选择行为研究

作者：杨晓杰华南理工大学

学位级别：硕士

随着电信业的改革与重组,电信业全业务竞争的日趋激烈。中国电信为适应行业环境的转变也进行战略调整,其运营模式逐渐从以前的以产品为中心,转变成以消费者为中心的4D营销模式。因此,了解消费者的行为特征,分析和预测消费者的选择行为,... 详细信息

随着电信业的改革与重组,电信业全业务竞争的日趋激烈。中国电信为适应行业环境的转变也进行战略调整,其运营模式逐渐从以前的以产品为中心,转变成以消费者为中心的4D营销模式。因此,了解消费者的行为特征,分析和预测消费者的选择行为,对于中国电信明确潜在家庭用户需求以及电信运营商实现套餐设计、资费定价、获取消费者价值最大化等具有重要价值。本文的主要创新之处运用行为经济学理论分析家庭用户套餐选择行为的有限理性模式;基于离散选择模型构建了预测家庭用户套餐选择行为的多项logistic模型,弥补了传统多项logistic模型无法预测有限理性家庭用户套餐选择行为的不足,并验证了改进后模型的有效性;提出了基于参考依赖改进的多项logistic模型优化思路,解决模型拟合优度不够理想的问题。本文在界定消费者、消费者行为、消费者选择行为等概念内涵及外延的基础上,以消费者选择行为理论为支撑,采用问卷调查的形式,对电信家庭用户消费特征进行了分析。调查结果表明:(1)电信家庭用户消费主要以年轻人为主导;(2)不同家庭用户的特征因素及电信套餐的属性因素对家庭用户消费行为的影响差异不大;(3)家庭用户消费行为趋于理性化,家庭用户消费决策具有长期性和稳定性;(4)电信家庭用户资费套餐选择行为及其影响因素成为电信家庭资费套餐营销中的关键。基于此,论文为进一步剖析家庭用户的特征因素及电信套餐的属性因素对家庭用户消费行为的影响,基于离散选择模型构建了预测家庭用户套餐选择行为的多项logistic模型,并对其进行了实证分析。实证结果表明,电信家庭用户套餐选择行为预测的多项logistic模型能在一定程度上,很好地预测电信家庭用户资费套餐选择行为,建议销售人员可以结合电信家庭用户的特征对其进行针对性营销。同时,论文对模型的可靠性及有效性进行了检验,针对模型拟合优度不够理想的问题,论文提出了基于参考依赖改进的多项logistic模型优化建议及思路。最后,论文在总结研究成果的基础上,针对性地提出了中国电信家庭用户套餐设计与营销策略。论文建议:(1)在电信家庭套餐的设计方面,要加快推动家庭成员间共享统一套餐,同时降低家庭用户的资费,同时要加快普及多终端数据流量共享计划;(2)在电信家庭套餐销售方面,建议综合利用各种媒介及资源,采用多样化的宣传手段,同时制定以家庭总消费积分的回馈计划,吸引单个用户提供家庭产品使用信息;(3)实现家庭用户数据积累,建议建立以家庭为核心的家庭用户群,以提高家庭用户的忠诚度。

关键词：离散选择模型电信家庭用户资费套餐随机效用最大化

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面向家庭用户的电视节目动态推荐方法研究

面向家庭用户的电视节目动态推荐方法研究

作者：赵培合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着数字电视和通信技术的快速发展,电视节目越来越丰富多彩,大量电视节目的涌现导致用户越来越难寻找到自己感兴趣的电视节目,一定程度上也影响了电视节目的收视率。目前,为用户推荐其感兴趣的电视节目已经成为电视服务提供商... 详细信息

近年来,随着数字电视和通信技术的快速发展,电视节目越来越丰富多彩,大量电视节目的涌现导致用户越来越难寻找到自己感兴趣的电视节目,一定程度上也影响了电视节目的收视率。目前,为用户推荐其感兴趣的电视节目已经成为电视服务提供商和用户的共同需求,也是推荐领域关注的重要问题之一。本文首先分析电视节目推荐系统的特征和面临的挑战,研究用户兴趣偏好建模和面向家庭用户的电视节目推荐的研究现状,介绍电视节目推荐系统的典型推荐算法和评价指标,为后续的面向电视节目推荐的用户兴趣偏好建模及面向家庭用户的电视节目动态推荐方法的研究工作奠定了理论和实践基础。然后,针对在电视节目的个性化推荐过程中用户兴趣偏好难以显式获取的问题,本文提出一种基于观看行为的用户兴趣偏好建模方法。该方法将用户观看电视节目过程中的点播操作和观看时长与电视节目的基本属性相结合,从时间和频率两个维度描述用户对电视节目的偏好程度,并建立用户兴趣偏好矩阵。实验结果表明,该方法能够有效地描述用户兴趣偏好,提高电视节目推荐的准确率和召回率。最后,针对电视节目的个性化推荐通常面向兴趣多样的家庭用户的问题,本文提出一种离线推荐和在线实时更新相结合的推荐方法。该方法不仅考虑整个家庭用户的兴趣偏好以满足各个家庭成员的需求,而且可以根据当前家庭成员实时点播行为,从而有效地挖掘出当前家庭成员的兴趣偏好,提高推荐结果的质量。实验结果表明,该方法能够有效地识别出当前家庭成员的兴趣偏好,将当前家庭成员最喜爱的电视节目排在前面。

关键词：电视节目推荐观看行为用户兴趣建模家庭用户

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面向家庭用户的互联网电视资源推荐模型研究

面向家庭用户的互联网电视资源推荐模型研究

作者：喻玲华中师范大学

学位级别：硕士

随着国内三网融合的深入推进和互联网资源行业整体的快速发展,传统的电视观看模式正发生根本性变化,新型技术也推动着大众百姓的电视机屏幕不断变革。传统的电视服务方式己难以满足家庭用户多元化需求。现在越来越多的家庭用户希望通过... 详细信息

随着国内三网融合的深入推进和互联网资源行业整体的快速发展,传统的电视观看模式正发生根本性变化,新型技术也推动着大众百姓的电视机屏幕不断变革。传统的电视服务方式己难以满足家庭用户多元化需求。现在越来越多的家庭用户希望通过互联网电视一体机或互联网电视机顶盒加电视机达到休闲娱乐的目的,但由于互联网电视资源繁杂众多,用户很难高效率找到偏好的资源,所以非常有必要为家庭用户提供量身定制的互联网电视资源的推荐,使之享受个性化的服务,提高用户体验。目前传统的互联网资源推荐系统大都是针对个体推荐,但家庭电视机的受众是整个家庭,而家庭都是由若干个成员组成的,所以整个家庭成员的点播集合才构成了家庭用户完整的历史观看记录。但每个家庭成员的偏好往往存在差异,甚至完全不同。因而不能对点播信息进行简单的叠加整合。因此,如果采用传统推荐算法,不考虑观看成员的多样性,而直接将家庭用户看作普通个体进行推荐,推荐效果可能会适得其反。针对该问题,本文首先通过分析家庭用户历史观看记录,提出了基于RFM模型优化的RFMP模型。该模型引入了四个关键观看指标,即每周的访问次数、每周访问资源数、每个资源观看完成率以及距上次访问相差时间。并应用层次分析法对各指标分配相应权重,以此计算用户在系统中的价值。将相同价值行为的用户归于一组,对用户形成第一次价值分组,为后续推荐模型提供基础。同时为了更有效的识别家庭中是否有多个观看用户,为用户提供更精准的资源推荐,本文采用离群算法对计算得到的周期-资源评分矩阵进行行距计算,根据找到的行距异常值来识别当前用户是多成员家庭用户还是个体用户。其中,通过挖掘家庭用户的资源观看次数、观看时长、观看时间点,隐式获取到家庭用户对不同单个资源的评分值;并根据单个资源所属板块进行评分整合,得到了用户对各个资源板块的评分区间,再结合资源板块的评分对应的周期区间形成用户对各个资源板块的周期-资源评分矩阵。针对不同价值组别的家庭用户和个体用户,在各个分类数据集上逐个运行兴趣相似的关联规则,采取各分类的推送策略。如果用户属于高价值个体用户,则首先去除掉过度活跃用户的影响,并用修正余弦公式计算用户相似度,从而实现用户相似聚集,以便使用基于用户的协同过滤算法进行推荐;若是低价值个体用户,推荐的模型除了采用协同过滤算法直接推荐外,还随机推荐不相关资源,以此弥补兴趣矩阵稀疏和冷启动问题的不足,增加资源的覆盖率。另外,如果用户属于高价值多成员家庭用户,先将家庭成员分离出来,形成多个独立的个体,并提前将分离的个体成员的观看特征与设定的用户观看模板相匹配,从而降低推荐复杂度,对于未能匹配的个体成员采用高价值个体用户推荐模型进行计算;若是用户属于低价值多成员家庭,分离后矩阵的稀疏性会很明显,若直接使用推荐算法,会降低准确率,所以在这个群组适合选用去掉最小失望度均衡综合推荐策略,这样既把家庭成员间的相互作用合理考虑在内,又能合理保证推荐的有效性。基于价值分组并针对家庭用户和个体用户进行推荐,更加符合实际情况。实验结果表明,该模型稳定且有效,相比单一的推荐方法,推荐的准确率、召回率有所提升。

关键词：互联网电视家庭用户价值分组离群算法协同过滤

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基于家庭用户模型的电视节目推荐系统研究

基于家庭用户模型的电视节目推荐系统研究

作者：陆子骏上海财经大学

学位级别：硕士

近几年,广播电视技术日新月异,电视节目也日益丰富,在电视节目数量增加的同时,却也导致了用户难以高效选择感兴趣的电视节目,这也在某种程度上影响了电视节目的收视率,传统的电视服务方式已经难满足家庭用户需求。将电视节目高效地推荐... 详细信息

近几年,广播电视技术日新月异,电视节目也日益丰富,在电视节目数量增加的同时,却也导致了用户难以高效选择感兴趣的电视节目,这也在某种程度上影响了电视节目的收视率,传统的电视服务方式已经难满足家庭用户需求。将电视节目高效地推荐给对其感兴趣的客户已经逐渐成为广电网络运营商和电视用户的共同需求,也是推荐领域关注的重要问题之一。现今主流的用户行为分析模型主要应用于电商网站、手机新闻、OTT等平台,传统的互联网资源推荐系统大都是针对个体推荐。而针对家庭用户,这种拥有不同年龄、不同使用时间段、不同节目偏好的多人综合体的模型研究,相对较少。对于推荐算法,主要分基于流行度、基于内容、协同过滤和混合推荐等几大类,各有各的侧重点,因而也各有各的优势与劣势。因此,本课题基于家庭用户模型,帮助某广电网络运营商进行了有线电视推荐系统的研究与开发。通过查阅国内外相关文献,对电视节目推荐系统的研究特征、难点和挑战进行了分析,又进一步了解了推荐系统在用户兴趣偏好建模和面向家庭用户的推荐系统算法方面的研究现状,以及相应的典型推荐算法和评价指标,为进一步优化针对用户兴趣偏好建模和家庭用户推荐算法的研究,打下了理论基础。从而确定了有线电视推荐算法的总体设计方案。有线电视的客户群体通常为兴趣多样的家庭用户,这也是此次电视节目推荐系统所面向的人群。通过分析用户的观看行为以及电视节目的特性,本文提出了针对这一特点的分时用户兴趣偏好建模方法。该方法是对用户进行分析建模,计算用户在时域上的相似度和节目相似度,对用户和节目进行聚类,最终获得时域上的用户和节目分类模型。然后根据分时模型,基于电视节目的不同特性以及影响时效,分别对各自用户的收视行为进行参数量化处理,得到面向电视节目推荐的家庭用户模型。在分时用户模型、家庭成员推测的基础之上,可以进一步得到不同的家庭成员对各类节目的收视习惯。针对某广电网络运营商的用户收视行为数据庞大、兴趣偏好矩阵稀疏等特点,本文采用了离线推荐和在线实时更新相结合的推荐方法。其中,在离线推荐过程中,对于有收视行为记录的电视节目,采用基于矩阵因式分解的协同过滤算法,该算法基于隐语义模型,使用了最小二乘法来实现矩阵分解,且限制了迭代次数以及隐语义等参数,同时加入了含有λ值的正则化项来防止推荐算法模型的过拟合;对于没有收视行为记录的电视节目,采用基于内容的推荐算法。对于广告资源,则采用基于知识的推荐。最后,结合当前家庭成员的实时观看时间,识别出当前用户,从而将当前家庭成员感兴趣的电视节目和广告推送到当前。利用某广电网络运营商原始用户收视行为数据,对本文提出的有线电视节目家庭用户模型以及推荐算法进行了测试,包括推荐准确率测试、推荐准确率有效性测试、处理时间测试和推荐覆盖率测试。由实验结果可知,该方法能够有效地识别有线电视用户兴趣偏好情况,在推荐准确率上,改善了某广电网络运营商电视节目推送系统性能。

关键词：电视节目推荐家庭用户分时模型混合推荐

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家庭用户和企业用户面临的威胁

信息安全与通信保密 2010年第B7期7卷 40-42页

尽管在电影《冲锋飞车队》的场景中，员工可以把企业的便携式计算机带回家或者带到其他地方使用，但是事实上，对于大多数桌面式和便携式计算机来说，只适于一种使用模式，在企业使用或者在家里使用。因为家庭用户和企业用户的行为模式... 详细信息

尽管在电影《冲锋飞车队》的场景中，员工可以把企业的便携式计算机带回家或者带到其他地方使用，但是事实上，对于大多数桌面式和便携式计算机来说，只适于一种使用模式，在企业使用或者在家里使用。因为家庭用户和企业用户的行为模式相差甚远。企业用户一般将计算机用做商业事务处理，而且对于互联网使用和收发电子邮件会有一系列的限制措施。

关键词：企业用户家庭用户便携式计算机收发电子邮件行为模式事务处理互联网桌面

让家庭用户也玩单反——平民化的单反技术DSLE

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微型计算机 2006年第10期26卷 108-109页

作者：桃子

随着日前奥林巴斯推出全球首款支持LCD取景的数码单反相机E330，标志着数码相机领域步入了平民化的单反时代，同时佳能，索尼和松下等厂商也跃跃欲试，新的“DSLE”阵营即将建立起来。那么DSLE技术究竟有何独特之处，它的前景如何？本... 详细信息

随着日前奥林巴斯推出全球首款支持LCD取景的数码单反相机E330，标志着数码相机领域步入了平民化的单反时代，同时佳能，索尼和松下等厂商也跃跃欲试，新的“DSLE”阵营即将建立起来。那么DSLE技术究竟有何独特之处，它的前景如何？本文将为您一一展现。

关键词：数码单反相机平民化家庭用户技术奥林巴斯数码相机 LCD 取景佳能索尼