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基于多指标混合模型用户购买行为预测研究

基于多指标混合模型用户购买行为预测研究

作者：丁石丑长沙理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术的发展,人们能接触到的产品和服务的数量非常巨大。推荐预测模型的主要任务就是关联用户与信息,实现价值最大化。传统的预测算法无法对用户实现个性化推荐,使得用户对相关推荐产生很大的抵触情绪。伴随精准营销的不... 详细信息

近年来,随着信息技术的发展,人们能接触到的产品和服务的数量非常巨大。推荐预测模型的主要任务就是关联用户与信息,实现价值最大化。传统的预测算法无法对用户实现个性化推荐,使得用户对相关推荐产生很大的抵触情绪。伴随精准营销的不断发展,仅利用用户的历史消费数据去构建用户的属性特征,其特征属性维度过于单一,无法预测到用户的潜在购买行为。同时过载的历史行为数据存在数据稀疏,缺失值和冷启动等问题。根据用户的喜好和兴趣筛选项目开发用户模型,可以帮助用户在大量的商品信息中找到感兴趣的项目。针对上述问题,为了提高预测模型的准确率,在训练集构建的过程中采用了新的特征提取方法,构建一个混合的机器学习系统作为预测模型。主要研究内容如下:(1)基于聚类算法和关联RFM模型的用户偏好特征提取方法。以往的预测方法大多数都是基于简单的规则预测,未能挖掘潜在的关联规则导致预测效果不理想。为了构建完备的训练集,本文基于用户信息,商品信息,用户与商品关联信息以及用户与用户的关联信息构建训练集。主要是对用户的多源异构数据提取特征,首先经过RFM模型寻找价值用户,然后通过聚类算法与关联规则方法来解决数据不平衡问题并挖掘更多的潜在相关特征。最后构建多指标评分系统对单一行为数据以及混合交叉行为数据进行量化分析形成完备的训练集。(2)基于集成学习的多指标混合预测模型。以往的研究表明大多数机器学习模型在特征处理与特征筛选方面有一定的局限性,这导致模型在效率以及预测准确率方面有所欠缺。首先,本文通过集成学习思想构建多个弱分类器组成一个强分类器,形成一个可伸缩的树增强系统来训练初始特征集。然后,通过特征重构将新的特征与原始特征拼接得到新的训练集,并将树增强系统与逻辑回归模型LR(Logistic Regression)融合,构建一个混合机器学习系统来训练新的特征集。与现有的方案相比该集成决策树模型可以使用更少的资源训练更多样本集,准确率都比单模型有相对提高且预测效果更好。

关键词：行为预测机器学习特征重构用户分群模型融合

融合网络环境下的终端管理控制系统的设计与实现

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融合网络环境下的终端管理控制系统的设计与实现

作者：魏刘曦北京邮电大学

学位级别：硕士

随着融合网络技术的不断发展,新的业务和服务不断涌现,并呈现出多样化、个性化的发展趋势。与此同时,作为业务载体的终端设备也日益类型多样化、功能复杂化。如何对融合网络环境下的海量异构终端设备进行统一的管理和控制是一个需要认... 详细信息

随着融合网络技术的不断发展,新的业务和服务不断涌现,并呈现出多样化、个性化的发展趋势。与此同时,作为业务载体的终端设备也日益类型多样化、功能复杂化。如何对融合网络环境下的海量异构终端设备进行统一的管理和控制是一个需要认真思考和解决的问题。大数据蕴含大宝藏,对融合网络中的大量终端设备进行管理的过程中会产生大量与用户相关的数据信息。如何挖掘这些数据中潜在的价值,从中提取有用的信息帮助业务运营商、设备提供商更好的制定业务策略是另一个值得研究和探讨的问题。基于以上背景,本文提出了融合网络环境下的终端管理控制系统。本文首先对系统实现涉及到的相关技术做了简要介绍。然后,本文从终端管理系统的整体目标出发进行了需求分析。接着,从需求中提取出终端设备管理信息建模和用户分群两个主要的关键技术问题并进行了深入的分析与研究。在论文的后半部分,本文给出终端管理系统的总体设计,并介绍了系统的层次划分和主要功能模块的作用。随后,本文对系统中各个主要模块的设计和实现进行了详细的说明,并对模块间的交互流程进行了阐述。系统原型开发完成之后,本文对系统的测试工作进行了介绍并对测试结果进行了分析和总结。最后,本文的结束语部分对论文工作进行了总结,并展望了论文的下一步工作。

关键词：融合网络终端管理信息建模用户分群

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大数据联盟数据资源群推荐研究

大数据联盟数据资源群推荐研究

作者：王笑笑哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

近年来随着大数据、物联网等信息技术的快速发展,数据逐渐成为企业发展所必需的重要资源,但由于企业所拥有的数据资源有限,且获取成本过高,导致其发展受到严重制约。为解决企业数据资源困境,多个企业联合组建形成了大数据联盟。大数据... 详细信息

近年来随着大数据、物联网等信息技术的快速发展,数据逐渐成为企业发展所必需的重要资源,但由于企业所拥有的数据资源有限,且获取成本过高,导致其发展受到严重制约。为解决企业数据资源困境,多个企业联合组建形成了大数据联盟。大数据联盟内部数据资源共享,有效提高了数据资源利用效率,但随着大数据联盟规模不断扩大,联盟数据资源和用户随之增多,巨量的数据资源引发信息过载现象,导致用户难以在短时间内准确获取所需数据资源。推荐系统的引入有效缓解了大数据联盟数据资源交易过程中的用户选择困惑,但面对大数据联盟庞大的用户群,传统的个体推荐所带来的成本过高、数据稀疏型用户推荐准确率过低等问题,导致个体推荐不再适用于大数据联盟数据资源推荐。在此背景下,本文将群推荐引入大数据联盟数据资源交易中,通过将联盟用户分群,为用户群提供符合需求的数据资源推荐列表,提高推荐效率,降低推荐成本,推动大数据联盟数据资源交易发展。本文以大数据联盟为研究对象,通过分析大数据联盟、数据资源、群推荐的研究现状,挖掘联盟用户的数据资源需求,基于大数据联盟数据资源特点及用户需求设计大数据联盟数据资源群推荐过程模型。在大数据联盟数据资源用户分群时,为确保分群后的同一群内用户在长期偏好与近期需求都具有较高相似度,本文通过聚类用户画像形成群体画像实现初次分群,并在群体用户画像的基础上结合用户近期需求对用户进行二次分群。用户分群后,由于部分用户数据稀疏,难以为其准确提供所需数据资源,导致用户满意度不高。为保证推荐结果能够在用户群整体满意度较高的同时部分成员不满度最低,采用改进的VIKOR算法对与用户群需求匹配后筛选出的候选数据资源进行折衷排序形成数据资源推荐列表,推送给用户群。最后以中关村大数据产业联盟作为实证研究对象,验证大数据联盟数据资源群推荐的可行性。大数据联盟数据资源群推荐研究有利于提高联盟数据资源利用效率,挖掘用户价值,促进数据资源的流通与应用,为多主体协同进行群推荐研究做出一定的理论贡献,对大数据联盟数据资源交易稳定发展具有重要现实意义。

关键词：大数据联盟数据资源群推荐用户分群 VIKOR算法

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电力体制改革下工业用电客户差异化管理策略

电力与能源 2018年第5期39卷 708-713页

作者：赵晨尹玉芬广东电网有限责任公司东莞供电局广东东莞523000

电力改革后,电力服务的同质化仍然是供电公司缺乏核心竞争力的问题。差异化管理战略已成为供电企业为工业客户提供增值服务战略之一,通过客户分群对行业客户的用电性质、用电偏好进行了归类,阐明了现有电力用户划分存在的问题。通过某... 详细信息

电力改革后,电力服务的同质化仍然是供电公司缺乏核心竞争力的问题。差异化管理战略已成为供电企业为工业客户提供增值服务战略之一,通过客户分群对行业客户的用电性质、用电偏好进行了归类,阐明了现有电力用户划分存在的问题。通过某地市行业客户分群的实例,有针对性地采取了用电客户差异化的管理策略,提升了客户满意度水平。

关键词：用户分群工业客户差异化管理

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基于分众量化的用电异常行为检测模型

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