导读:本文包含了用户建模论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:用户,社交,模型,建模,画像,产品设计,学科。
用户建模论文文献综述
冯秋燕,朱学芳[1]（2019）在《社交媒体用户价值画像建模与应用研究》一文中研究指出文章提出了一种半监督自动化用户价值识别与预测方法,完成用户群体价值建模和未知用户价值预测建模。首先提出了LRCFP特征模型,采用自组织映射神经网络SOM聚类算法对社交媒体用户建立细分模型,构建用户群体价值画像;计算并检测其CH指标值以验证LRCFP特征模型和SOM聚类模型的有效性;然后利用决策树模型预测未知用户的价值。以Bilibili社交媒体用户数据做了实例验证,说明了本文建模和方法的有效性。将用户价值分成5个等级,并分析了每个等级的用户特征。(本文来源于《情报资料工作》期刊2019年06期）
马管,李娜,马建霞[2]（2019）在《用户画像建模技术在学科服务中的应用探讨》一文中研究指出为更好地服务学科用户,满足其日益专业化、复杂化的信息需求,在已有大量用户数据的基础上,试图引入用户画像建模这一技术对当前的学科服务模式做出改善。本文从多个方面分析该技术应用于学科服务的可行性与必要性,详细描述构建学科用户画像模型的各个流程,并对完成建模后的应用场景予以举例说明。该技术通过对学科用户数据的深度挖掘分析,可为用户提供更加精准、高效的学科服务,推动学科服务向更深层次迈进。(本文来源于《数字图书馆论坛》期刊2019年09期）
刘小洋,唐婷,何道兵[3]（2019）在《融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析》一文中研究指出针对传统的社交网络信息传播模型极少将用户属性和信息特征这两个因素纳入到信息传播模型研究中的不足,该文提出了一种基于用户自身属性的信息传播模型。首先该文抽取用户影响力、用户态度、用户年龄、信息能量、信息价值等特征并构建交互规则;其次,根据这些特征建立信息传播的数学模型,模拟社交网络舆情演化过程;最后,为验证模型的有效性,开展了与真实事件的实证分析对比实验。实验结果表明:仿真结构与真实数据的相似度大于0.97,因而该模型符合社交网络舆情信息传播的特性,能够较为准确地描述社交网络中的舆情传播过程。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年09期）
郑军[4]（2019）在《认知无线电网络中次用户传输性能边界建模与分析》一文中研究指出无线通信技术的飞速发展推动了包括智能电网、车联网、物联网等新型网络不断涌现,使得各种无线设备的数量出现爆发式增长,给稀缺的频谱资源带来了巨大的压力。认知无线电技术因其允许次用户在主用户频谱空洞中进行数据传输,而成为缓解频谱资源不足与需求增大这一矛盾的关键技术之一。在保障主用户性能的前提下、同时最大程度提高次用户性能成为当前认知无线电网络研究的关注点。目前研究成果主要从性能期望值的角度展开,然而网络的随机性会导致次用户性能偏离期望值,因而有文献对次用户性能边界做了探讨,但尚未有较为系统的研究成果。因此,本文以次用户的性能边界研究为核心,对次用户传输过程中的关键技术进行建模,综合分析了主用户状态、频谱感知错误、多址接入、信道衰落和多跳等因素对次用户吞吐率边界和延时边界这两个关键性能参数的影响,最后提出基于延时边界约束的网络参数优化方法。本文的主要研究内容包括:首先,对次用户传输中多址接入机制的性能边界展开研究,提出了基于延时边界的参数优化方法,为次用户传输性能边界分析奠定基础。本文针对次用户的竞争接入和非竞争接入两种典型的接入机制,分析了次用户在主用户频谱空洞中动态接入的随机特征,建立了以服务曲线所表示的边界模型,研究了主用户状态和多址接入机制对次用户延时边界的影响。通过理论和仿真分析,本文发现当次用户数增加时,非竞争接入方式的延时边界随之线性增大,而竞争接入方式的延时边界随之指数增大,表明竞争接入方式的延时边界会因为次用户数增加而迅速恶化,由此,本文提出了基于延时边界的参数优化方法。其次,对次用户多跳传输性能边界展开研究,提出了基于次用户数驱动的多跳策略,提升了端到端延时性能,为优化次用户多跳传输性能提供理论依据。在已有的边界建模研究中,往往考虑数据与服务之间的相关性,以简化性能边界分析,而本文则提出了与次用户数据相互独立的有损过程以构建次用户的边界模型,从而得到了更紧致的延时边界。针对多跳传输性能分析中经典的逐跳迭加方法的局限性,本文提出一个基于串联等效的端到端边界模型,获得更紧致的端到端延时边界。进一步研究端到端延时边界与跳数的关系,发现延时边界与跳数之间满足线性尺度规律。通过理论和仿真分析,本文发现主用户状态和竞争次用户数对次用户性能边界的影响比感知错误所产生的影响更强;此外,多跳传输的端到端延时边界与跳数呈线性关系,与竞争次用户数呈指数关系。基于端到端延时边界与次用户数和跳数的不同关系,本文提出了基于次用户数驱动的多跳策略,提升了端到端延时性能。最后,研究了衰落信道中次用户的传输性能边界,提出了基于衰落敏感的多跳策略,降低了端到端延时,为优化次用户在衰落信道中的传输性能提供理论基础。由于无线信道存在衰落,而香农定理则准确表征了衰落信道的服务能力,为了利用香农定理构建次用户在衰落信道中传输的边界模型,本文从变换域角度出发,建立了次用户在主用户频谱空洞中传输的变换域多跳传输边界模型,将主用户状态和信道衰落融入模型中,分析了信道衰落和多跳对端到端延时边界的影响。研究表明端到端延时边界与信道衰落的减弱呈负指数关系,而与跳数呈线性关系。基于此,本文提出了基于衰落敏感的多跳策略,降低了端到端延时。综上所述,本文围绕次用户传输的边界模型展开研究,分析了次用户的传输性能边界,提出了基于性能边界的网络参数优化方法,对于认知无线电技术在新型网络中的应用提供了一定的理论依据。(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-09-01）
张金华,田少美,张桂婷,张强,刘海[5]（2019）在《基于用户需求精确建模的乡村清洁供能系统可靠性评估》一文中研究指出乡村电采暖设备的普及使得用电负荷峰值增加,为使系统可靠性水平得到保证,需要综合考虑室内建筑热平衡特性和用户柔性舒适需求。为此,文章提出了一种基于用户需求精确建模的乡村清洁供能系统可靠性评估方法。首先,构建了乡村清洁供能系统架构,包括系统侧设备模型和用户侧建筑热平衡模型。其次,对用户柔性舒适需求进行建模,并引申出考虑柔性舒适需求的供能可靠性指标。再次,提出了乡村清洁供能系统故障影响分析的方法,制定了故障时的负荷削减策略和进行可靠性评估的流程。最后,通过实际算例比较了是否考虑用户柔性舒适需求与建筑热平衡特性下的可靠性指标,从而证明了所提方法对系统整体供能可靠性的提升作用。(本文来源于《电力建设》期刊2019年08期）
颜波,褚学宁,张磊[6]（2019）在《结构方程模型与人工神经网络结合的用户感知建模方法》一文中研究指出针对现有研究方法难以描述用户使用产品过程中会产生的多种感知之间的非线性关系和影响路径而导致用户感知建模不够真实准确的问题,提出了一种结构方程模型(SEM)与人工神经网络(ANN)相结合的用户感知建模方法.该方法首先利用SEM确定用户感知之间的因果关系和影响用户感知的主要因素;然后将SEM分析的结果转换为ANN模型的拓扑结构,建立结构化的神经网络模型,利用BP(Back Propagation)算法训练模型得到各网络节点间的连接权重,实现了用户感知建模;最后以智能手机用户感知建模为例验证了方法的有效性.分析结果表明,SEM-ANN模型具有良好的拟合优度和可解释性,并能准确地定量表达用户感知之间的相互关系和影响用户感知的因素.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2019年07期）
颜波,张磊,褚学宁[7]（2019）在《基于卷积神经网络的用户感知评估建模》一文中研究指出提出了一种基于卷积神经网络的用户感知评估建模方法,充分利用产品使用数据来定量地建立用户感知评估和产品性能参数之间的映射关系,以支持产品设计改进.首先,利用滑动窗口技术将时间序列形式的使用数据转换为一系列数据单元,并在此基础上建立适用于用户感知评估模型的卷积神经网络结构;然后,通过K-折交叉验证分析确定模型的最优超参数并改善模型的过拟合问题;最后,以智能手机用户感知建模为例验证了方法的有效性.结果表明,所提出的方法能够自动从使用数据中提取出有效特征,用于用户感知评估预测,减少了建模过程中对用户和设计师的依赖,可以帮助设计师及时准确地评估产品表现,为产品设计改进提供决策支持.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2019年07期）
崔懿心[8]（2019）在《基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模》一文中研究指出本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术对微博数据进行预处理,再通过九种机器学习算法训练对比得到一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示,线性支持分类机为最优分类算法,基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学生评价指标,得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学生评价工作中。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年14期）
杨洁[9]（2019）在《2I2C用户流失建模分析》一文中研究指出2I2C业务是中国联通推出的互联网产品,利用互联网公司的用户优势,通过联通的多触点进行业务推广的一种业务模式。由于缺少精准的维系策略,进入2018年后期,2I2C的用户流失率逐月加大,维系2I2C老用户成为中国联通面临的一个难题。本文围绕此问题进行了深入的大数据分析。根据2I2C产品的特点和用户的行为习惯,运用机器学习的有监督学习的分类算法建立2I2C用户流失的大数据模型,从而助力业务运营侧精准营销。(本文来源于《科研信息化技术与应用》期刊2019年04期）
朱桂明,宾辰忠,古天龙,陈炜,贾中浩[10]（2019）在《基于知识图谱的用户偏好神经建模框架》一文中研究指出针对目前基于特征和基于路径的知识图谱感知推荐方法的不足,文中提出端到端的将知识图谱引入推荐系统的用户偏好神经建模框架(NUPM).该框架以用户在知识图谱中的历史访问项目为偏好起点,通过知识图谱中实体间的关系链接传播用户偏好,学习用户的潜在偏好,同时使用注意力网络融合各传播阶段偏好特征以构建最终的用户偏好向量.在真实数据集上的对比实验表明文中框架在个性化推荐中对用户偏好刻画的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2019年07期）
用户建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为更好地服务学科用户,满足其日益专业化、复杂化的信息需求,在已有大量用户数据的基础上,试图引入用户画像建模这一技术对当前的学科服务模式做出改善。本文从多个方面分析该技术应用于学科服务的可行性与必要性,详细描述构建学科用户画像模型的各个流程,并对完成建模后的应用场景予以举例说明。该技术通过对学科用户数据的深度挖掘分析,可为用户提供更加精准、高效的学科服务,推动学科服务向更深层次迈进。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
用户建模论文参考文献
[1].冯秋燕,朱学芳.社交媒体用户价值画像建模与应用研究[J].情报资料工作.2019
[2].马管,李娜,马建霞.用户画像建模技术在学科服务中的应用探讨[J].数字图书馆论坛.2019
[3].刘小洋,唐婷,何道兵.融合社交网络用户自身属性的信息传播数学建模与舆情演化分析[J].中文信息学报.2019
[4].郑军.认知无线电网络中次用户传输性能边界建模与分析[D].华中科技大学.2019
[5].张金华,田少美,张桂婷,张强,刘海.基于用户需求精确建模的乡村清洁供能系统可靠性评估[J].电力建设.2019
[6].颜波,褚学宁,张磊.结构方程模型与人工神经网络结合的用户感知建模方法[J].上海交通大学学报.2019
[7].颜波,张磊,褚学宁.基于卷积神经网络的用户感知评估建模[J].上海交通大学学报.2019
[8].崔懿心.基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模[J].电子技术与软件工程.2019
[9].杨洁.2I2C用户流失建模分析[J].科研信息化技术与应用.2019
[10].朱桂明,宾辰忠,古天龙,陈炜,贾中浩.基于知识图谱的用户偏好神经建模框架[J].模式识别与人工智能.2019
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