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NLP和知识图谱技术在钢铁电商用户分类场景的应用

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宝钢技术 2023年第5期 56-60页

作者：沈海伦欧冶云商股份有限公司上海200942

尝试将自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)两种新技术组合应用于钢铁电商领域。使用基于深度学习的文本分类模型对公司名称进行分类,并使用知识图谱对用户交易行为进行建模,计算用户交易的特征,结合交易特征进行二次判定,提升分类的精度... 详细信息

尝试将自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)两种新技术组合应用于钢铁电商领域。使用基于深度学习的文本分类模型对公司名称进行分类,并使用知识图谱对用户交易行为进行建模,计算用户交易的特征,结合交易特征进行二次判定,提升分类的精度。应用以上技术实现了对钢铁电商平台用户类型进行自动辨识的功能,进而帮助钢铁电商企业使用较低的成本锁定用户类型,实现精准营销。

关键词：自然语言理解知识图谱用户分类交易特征 Neo4j

大规模MIMO系统中基于用户分类的动态导频分配

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电信科学 2017年第9期33卷 76-84页

作者：张进彦金凤尹礼欣重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对大规模MIMO系统导频污染问题,提出一种基于用户分类的动态导频分配策略。根据目标小区用户信号强度的方差设置合理的用户信号强度临界值,将目标小区用户分为中心用户和边缘用户。中心用户采用最大载干比算法分配导频,以最大化中心... 详细信息

针对大规模MIMO系统导频污染问题,提出一种基于用户分类的动态导频分配策略。根据目标小区用户信号强度的方差设置合理的用户信号强度临界值,将目标小区用户分为中心用户和边缘用户。中心用户采用最大载干比算法分配导频,以最大化中心用户总信道容量。边缘用户采用贪婪算法分配导频,以提高每个边缘用户的信干噪比。仿真结果表明,所提策略在提高边缘用户信干噪比的同时能够有效提高系统的信道容量。

关键词：大规模MIMO 导频污染导频分配用户分类

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基于用户分类的隐含因子模型研究

计算机应用研究 2018年第8期35卷 2289-2292页

作者：黎新志高茂庭上海海事大学信息工程学院上海201306

针对现有隐含因子模型存在的新用户冷启动问题,提出基于用户分类的隐含因子模型,将用户分类信息融入到隐含因子的矩阵分解当中。先在原评分矩阵和用户分类信息的基础上使用指示函数和数据归一化等方法构建一个分类评分矩阵;再将分类评... 详细信息

针对现有隐含因子模型存在的新用户冷启动问题,提出基于用户分类的隐含因子模型,将用户分类信息融入到隐含因子的矩阵分解当中。先在原评分矩阵和用户分类信息的基础上使用指示函数和数据归一化等方法构建一个分类评分矩阵;再将分类评分矩阵融入到隐含因子模型的评分预测中。通过与传统隐含因子模型等方法在多个不同隐含因子个数上的实验比较分析,实验结果表明,改进模型不仅能够解决新用户和项目的冷启动问题,还能有效降低预测评分的均方根误差,并提高预测推荐的准确度。

关键词：推荐系统隐含因子模型冷启动用户分类随机梯度下降法

基于证券市场投资者交易行为的用户分类和投顾研究

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基于证券市场投资者交易行为的用户分类和投顾研究

作者：华汉军厦门大学

学位级别：硕士

经济发展不仅给我们带来了技术变革,也带动了人们对投资的强烈渴望。一方面,近年来中国证券市场的快速发展使其成为人们投资对象的主要选择;另一方面,中国证券市场又是具有自己特色的市场,中小个人投资者众多且高度分散的投资者结构使... 详细信息

经济发展不仅给我们带来了技术变革,也带动了人们对投资的强烈渴望。一方面,近年来中国证券市场的快速发展使其成为人们投资对象的主要选择;另一方面,中国证券市场又是具有自己特色的市场,中小个人投资者众多且高度分散的投资者结构使得大量的中小个人投资者在市场中经常面临着风险。投资顾问和证券公司作为指导投资者投资活动的专业代表,应当维护投资者的合法权益,为投资者提供优质有效的服务和建议,帮助投资者防范风险。以往的投资顾问受制于时间空间人力成本,往往只能服务于高净值客户,而技术变革带来的互联网技术发展,使得投资顾问服务于广大中小个人投资者成为可能。如何高效有效的对个人投资者进行顾问服务是未来以“客户为中心”的证券企业应该重点关注的内容。本文深入学习了国内外学者关于用户分类和投资者适当性管理的研究,结合从某证券公司厦门营业部获得的用户真实数据,构建了一种能够动态获取用户偏好数据及变化的模型,从而更加方便专业的投资顾问结合业务经验给投资者相应的服务和建议。本文从用户的交易行为出发,选定一个时间周期,周期内用户的交易行为特征都将反映出用户的真实交易状况,我们利用这些数据构建用户的交易行为特征变量,并按照不同的方向,给出了用户的产品偏好模型,用户的交易时间偏好模型和用户的综合行为偏好模型。同时,本文利用构建三个模型过程中获取的衍生数据以及用户自身的属性特征构建了一个能够对用户的交易风格类型进行自动判别的模型,该模型的效果是令人满意的。相比于过去利用调查问卷来获取用户信息并进行相关服务的方式,本文的研究成果能够克服问卷形式在时间空间上的局限,动态的获取用户的交易偏好和交易风格变化数据,方便投资顾问和企业更好的追踪用户并及时有效的进行服务,赢取用户的忠诚度,同时在一定程度上也能减少人力物力资源的浪费,为企业创造更大的价值。

关键词：投资者行为特征用户分类机器学习

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基于深度学习的移动社交网络用户分类研究

计算机应用与软件 2018年第12期35卷 42-48页

作者：王嘉祺何新磊汪天一王新复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市智能信息处理重点实验室(复旦大学) 上海200433 北京字节跳动科技有限公司北京100086

随着移动设备和移动服务的高速发展,移动社交网络融入了人们的日常生活。用户分类系统在不同的社交网络中发挥着重要的作用,例如恶意账号检测、高影响力用户发现及会员用户发现。引入深度学习技术来解决用户分类问题,且使用了陌陌的真... 详细信息

随着移动设备和移动服务的高速发展,移动社交网络融入了人们的日常生活。用户分类系统在不同的社交网络中发挥着重要的作用,例如恶意账号检测、高影响力用户发现及会员用户发现。引入深度学习技术来解决用户分类问题,且使用了陌陌的真实数据进行评估。结果表明,对于不同的分类目标,均可取得较好的效果。

关键词：移动社交网络深度学习用户分类

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基于用户分类的海洋地质数据库移植

海洋地质前沿 2018年第5期34卷 67-72页

作者：宋怀荣林峰魏合龙苏国辉中国地质调查局青岛海洋地质研究所青岛260071 自然资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室青岛260071 自然资源部天然气水合物重点实验室青岛260071

为加强海洋地质信息化服务应用程序的测试环境建设,提出了基于用户分类的海洋地质数据库移植的方法,结合PL/SQL developer和ArcGIS软件,将海洋地质数据以用户为单元创建海洋地质数据包,并移植到同等软硬件环境下的新平台,重新构建新平... 详细信息

为加强海洋地质信息化服务应用程序的测试环境建设,提出了基于用户分类的海洋地质数据库移植的方法,结合PL/SQL developer和ArcGIS软件,将海洋地质数据以用户为单元创建海洋地质数据包,并移植到同等软硬件环境下的新平台,重新构建新平台下的海洋地质数据库。本文从数据类型和用户分类着手,提出了针对包含属性数据和空间数据的数据库移植技术路线,并结合实践,论述了海洋地质数据库移植的步骤和关键点。

关键词：海洋地质数据库数据库移植用户分类 PL/SQL developer ArcGIS

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在线社交网络用户分类算法研究

在线社交网络用户分类算法研究

作者：李娜长春理工大学

学位级别：硕士

近些年来,随着互联网的普及,各类在线社交网络、在线服务应运而生,社交网络也成为人们日常生活沟通交流的主要平台。社交网络以用户为主体,以现实生活中的人际关系为原型,用户借助该平台互动交流、传播信息。社交网络在给人们带来便利... 详细信息

近些年来,随着互联网的普及,各类在线社交网络、在线服务应运而生,社交网络也成为人们日常生活沟通交流的主要平台。社交网络以用户为主体,以现实生活中的人际关系为原型,用户借助该平台互动交流、传播信息。社交网络在给人们带来便利的同时,也带来了各种各样的问题。用户频繁的在线互动、信息的爆炸,一方面使用户无法正确选择有价值的信息,另一方面攻击者伪装成正常用户盗用正常用户身份传播虚假、恶意消息,使得用户的隐私安全以及正确的价值观受到威胁。因此如何从海量信息中提取出有用的信息,进行个性化推荐、检测异常用户成为关键问题,针对这个问题,本文以新浪微博为研究对象,根据不同的需求对用户进行分类,重点研究在线社交网络中识别不同水军用户的问题,主要的工作如下:1.基于现有互信息算法的不足提出了改进的特征评价函数。传统互信息由于忽略词频因素导致了低词频特征词作用被放大,有用特征词被漏选,针对这个问题,在特征评价函数中引入权重因子、类内离散因子和类间离散因子来弥补其不足,并通过实验验证了改进的方法在性能方面优于现有互信息方法。2.在属性约简的基础上,针对现有朴素贝叶斯加权算法在求取权值时不能从全局考虑的局限性和初始权值设置时的随机盲目性,采用粒子群优化算法,以词频比率为初始权值,迭代优化求取最优权值,构建加权朴素贝叶斯分类器,并通过实验验证了改进的朴素贝叶斯算法在分类精确率方面优于现有的朴素贝叶斯分类算法。3.在属性约简的基础上,针对现有支持向量机算法都只是在核函数和多分类模型做了单方面改进的问题,首先利用粒子群优化算法对混合核函数中的参数进行迭代求取最优参数组合,然后结合改进的决策树多分类模型构建多分类支持向量机分类器,并通过实验验证了改进的多分类支持向量机算法在分类精确率方面优于现有的支持向量机分类算法。

关键词：在线社交网络用户分类互信息朴素贝叶斯支持向量机

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多标记用户分类系统构建方法研究

图书情报工作 2014年第10期58卷 145-148页

作者：刘忠宝赵文娟贾君枝中北大学计算机与控制工程学院山西大学商务学院山西大学管理学院

针对一示例同属多类的问题,提出多标记支持向量机并在此基础上构建基于访问页面的多标记用户分类系统。该系统首先对Web页面进行预处理并利用流形判别分析进行文本特征提取,然后利用多标记支持向量机对文本进行分类,最后对分类结果进行... 详细信息

针对一示例同属多类的问题,提出多标记支持向量机并在此基础上构建基于访问页面的多标记用户分类系统。该系统首先对Web页面进行预处理并利用流形判别分析进行文本特征提取,然后利用多标记支持向量机对文本进行分类,最后对分类结果进行评价。真实数据集上的实验表明所建系统的有效性。

关键词：访问页面用户分类多标记支持向量机

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基于电力负荷自适应聚类的用户分类研究

基于电力负荷自适应聚类的用户分类研究

作者：陈颖重庆理工大学

学位级别：硕士

随着智能电网技术日益发展,智能电表广泛入户带来了海量的用户数据,提供了在新时代中依托数据挖掘技术优化电网运行效率与提升经济性的可能性。在数据技术突飞猛进的今日,依托于数据分析的电网问题也得到长足发展,需求侧管理、个性化电... 详细信息

随着智能电网技术日益发展,智能电表广泛入户带来了海量的用户数据,提供了在新时代中依托数据挖掘技术优化电网运行效率与提升经济性的可能性。在数据技术突飞猛进的今日,依托于数据分析的电网问题也得到长足发展,需求侧管理、个性化电价、负荷调峰等多种实际应用场景都对用户分类的精细化与准确性提出很高要求。因此很有必要对负荷进行聚类研究,针对此问题文内主要进行了以下工作:首先对聚类的基本概念与基础理论进行了介绍,并对已有的负荷聚类方法进行了回顾总结,发现负荷特征的提取对最终聚类结果存在决定性影响,并且目前的方法中普遍存在类的数目难以确定、聚类结果可能陷入局部最优等问题。因此,本文工作旨在构建一套能够有效提取负荷特征并进行自适应聚类的算法框架。然后在数据标准化阶段,采用核平滑方法对原始负荷数据进行平滑处理剔除局部异常,并对平滑后数据进行离散化的档位等级特征提取。对得到的特征变量进一步结合K-modes算法、K-means++算法以及层次K-means算法的思想,构建出采用优化后初始条件进行的具有层次结构的K-modes算法,以克服传统算法在类数目确定以及局部收敛等方面的缺陷。最后通过在模拟数据与实际数据上的实验分析验证了所提聚类算法框架的稳健性与有效性,证明了本文工作在实际应用中的可用性,能够通过本文工作所实现的用户分类结果指导电力部门进行更加深入的用户侧策略制定。

关键词：用户分类负荷曲线自适应聚类 K-modes算法