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  1. 基于流式计算的电信实时营销系统设计与实现.caj

  2. 在移动互联网时代,各式各样的新业务和新产品不断出现,通信市场的用户总体规模增长速度变缓,使运营商之间的竞争愈加激烈,新产品营销的时效性和准确度问题亟需解决。实时营销作为新的营销方式,具有较高的实时性,通过运用大数据分析技术分析用户上网行为特征,并在合适的时间、合适的地点向用户推荐合适的内容,从而提升用户感知、增加用户粘性。如何运用大数据技术实现实时营销是本文的重要内容。本文深入调研分析了大数据实时流式处理技术,并结合其在满足非功能性需求方面的独特优势,设计了一个可以同时满足大数据存储、大数据实时
  3. 所属分类:spark

    • 发布日期:2019-10-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_41045909
  1. 商品用户行为数据处理中的数学问题(1)

  2. 随着网络日益普及,选择使用网络购物的人数也大大增加,个性化推荐模型能极大地提升商家的收益。本文通过对问题和数据的分析和合理假设,建立回归方程模型以及协同过滤推荐算法,给出符合实际的个性化推荐模型,并给出销售策略。问题三:题目要求建立对于不同地点的推荐模型并给出预测结果。本文选择建立基 于协冋同过滤的地点综合推荐模型。建立川户-商品评分矩阵,再综合不同地区不同种类商 品的购买量加权求和,取出评分最大的几个商品作为12月18号的预测购买结果并进行 精度检验。 问题四:题∏要求建立对于不同时间以及地点
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-03-15
    • 文件大小:778240
    • 提供者:zrg_hzr_1
  1. 在文档流中发现稀有顺序主题模式

  2. 在Internet上创建和分发的纯文本文档正以各种形式发生变化。这些文档的挖掘主题在许多领域都有重要的应用。大多数文献致力于主题建模,而文档流中主题的顺序模式则被忽略。此外,传统的顺序模式挖掘算法主要关注确定性数据集的频繁模式,因此不适合主题不确定和稀有模式的文档流。在本文中,我们制定并处理了针对Internet文档流的稀有顺序主题模式(STP)的挖掘问题,该问题总体上很少见,但对于特定用户而言则相对较少,因此也很有趣。由于这种类型的稀有STP反映了用户的特定行为,因此我们的工作可以应用于许多领
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:405504
    • 提供者:weixin_38723559
  1. 基于人工鱼群算法的图书馆推荐平台设计

  2. 针对图书购买的个性化需求与管理需要,提出一种改进型人工鱼群算法的个性化图书推荐平台。本文首先对个性化推荐平台的功能需求进行分析;其次对系统整体架构、功能模块、运行环境等进行设计;再次,利用人工鱼群算法注重对用户行为进行分析,从而为广大的读者和图书销售商提供更为专业的图书推荐和管理建议;最后以C++ 6.0作为编程语言,Mysql作为数据库,对系统功能进行开发,并通过测试验证系统运行的可行性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:858112
    • 提供者:weixin_38608025
  1. 基于用户行为分析的个性化推荐算法

  2. 随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展,用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果,对特定的用户推送他们感兴趣的商品,这样能增强用户黏度,提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法,将用户的行为信息转化为用户评分矩阵,且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法,在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息,将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38688145
  1. 基于用户行为数据分析的个性化推荐算法分析

  2. 文中从用户行为及时间效应两方面出发,研究出了基于用户行为数据的个性化推荐算法。首先,研究了基于用户行为数据时间效应的推荐算法,分析根据线性时间加权推荐算法中的问题。其次,由于用户兴趣并不只是单纯的根据时间的线性变化,其主要是根据时间段发生变化,故文中分析了与时间窗口技术结合的推荐算法。最后,结合时间效应及并行化推荐算法进行改进,实现了个性化推荐算法。结果表示,此推荐算法能够对推荐结果进行优化,使算法精准性得到有效的提高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38590738
  1. 基于Python的新浪微博用户数据采集与分析

  2. 针对微博用户添加的标签体现了其自身特点及兴趣的情况,为探索微博用户添加标签的行为及特点,首先利用Python与Web自动化工具基于广度优先策略抓取微博用户、用户关系、微博内容、微博评论等数据,并将其存储在数据库中。其次,利用Pandas分析了微博数量的分布情况、用户添加标签的行为及内容,通过使用Matplotlib将分析结果可视化,并利用k-means算法对添加标签的用户进行了聚类分析。由此通过基于用户标签的聚类分析结果可用于个性化推荐及舆情分析等方面。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38691739
  1. 基于“互联网+”的多能融合个性化方案推荐平台设计

  2. 针对传统互联网发展中信息量不断增加,传统推荐平台遇到计算瓶颈的问题,提出了基于互联网+的多能融合个性化方案推荐平台。首先,对个性化方案推荐平台结构进行分析,并且分析用户的行为。通过用户行为的分析创建基于用户兴趣偏好的推荐模型,对推荐算法进行描述。最后,设计基于用户兴趣变化过滤推荐模型,对设计的平台进行测试。通过测试结果表示,此模型能够避免传统算法的不足,使应用平台综合推荐性能得到提高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38705874