基于潜类混合Logit的铁路疏解衔接系统用户细分

铁路疏解衔接系统用户细分是开展枢纽衔接优化的重要环节.将潜在类别模型与非集计混合Logit模型的似然函数进行融合,构建了一种能同时实现用户分类和行为分析的潜类混合Logit用户细分模型;通过在潜在类别中设置衔接方式属性随机偏好参数,实现了相同子市场用户间似而不同的属性偏好表达.依托成都东客站到达旅客的衔接方式选择SP(陈述偏好)调查数据,借助NLogit软件编程对该模型的测试与标定过程进行了说明,并结合标定结果对各衔接方式的市场总体时间弹性和费用弹性进行了计算,提出了相应的管理措施.结果显示,模型将铁路疏解衔接系统用户细分为"公交偏好型"、"私家车偏好型"、"出租车偏好型"、"网约车偏好型"4个子市场,不同子市场间呈现出差异化的市场占有率、属性敏感性和属性偏好程度,验证了潜类混合Logit模型在市场细分中能兼顾外源、内源性细分变量,并具有经济学解释能力强的特点.     

基于软约束满足理论的用户偏好建模方法

用户建模是电子商务领域的重要研究问题之一,但是到目前为止还没有非常有效的方法能够建模用户的动态偏好等特征。在分析电子商务领域用户偏好特征获取一般特点的基础上,提出基于实例的两阶段递增式用户偏好特征获取方法。并采用基于半环的软约束满足问题表示用户的各类偏好特征,将用户建模看成是潜在方案空间上施加一系列偏好约束的过程。提出不同的偏好约束类型以及利用偏好约束建立用户模型的过程,实现电子商务领域复杂用户偏好的灵活建模。     

位置信息挖掘中的差异化服务机制设计

在基于位置服务(LBS)系统中,用户通过主动上报个人位置信息即可获取所需服务.LBS在带给用户便利的同时,也会泄露个人隐私.相反,服务提供方则希望通过获取位置信息等隐私来最大化自身收益.在实际的LBS系统中,不同用户对于服务水平和位置隐私间的偏好存在差异.服务提供方只能了解用户偏好的分布情况,无法准确获知每个用户的真实偏好.因此,在位置信息挖掘过程中,针对这一信息的不对称性,本文设计了基于合同理论的差异化服务机制.该机制构建了逆向选择模型,针对不同偏好类型的用户设计了不同的最优合同组合以实现差异化服务.性能仿真验证了算法机制的可行性和有效性.结果也表明,本算法机制可以激励用户上报更真实的位置信息,使得服务提供方在位置信息挖掘中获取更大的收益.     

面向浏览者的图像推荐模型

要求互联网中的浏览者为每一幅图像表示其反馈是困难的,需要通过分析浏览者的行为,隐式地获取其评价。通过对浏览者的阅读、收藏和下载等行为的分析,度量用户对图像的关注度,以此作为用户反馈,分析其关键字偏好和图像特征偏好,进一步设计了用户偏好的遗忘策略和学习策略,实现用户偏好的动态更新,通过关键字相似性分析和图像特征相似性分析两方面,为用户选择推荐的图像。以准确度和召回度作为评价标准,实验表明,所提出的方法具有较高的性能。     

融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升.     

多用户偏好下基于三支决策的动态属性约简

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一.为满足不同用户对约简的不同需求,针对多用户偏好改变的情形,提出一种面向多用户的三支动态属性约简方法.首先,融合多用户偏好,定义用户偏好矩阵描述多用户下各属性偏好度;然后,结合属性偏好度和现实问题的代价,提出用户偏好指标,表示属性在当前用户组下的重要程度,并作为启发信息选择属性;最...     

基于用户体验的Bass扩散模型研究

根据经典Bass模型,从消费者个体角度出发,构建了基于用户体验的产品信息扩散模型.通过采用微分方程的数学方法,分析了产品使用者总人数与渠道系数的关系以及不愉快体验对于产品购买的影响,并且利用仿真软件验证了在不同参数条件下两类信息对经典产品和新产品信息扩散的影响及扩散状态差异.最后对模型仿真得出的模拟数据和图表进行了分析,得出产品用户体验是企业产品的保障,企业必须注重新客户对于信息的偏好,并给出能使企业持续经营、夺得市场份额的策略,为竞争性产品市场拓展提供建设性意见,从而指导企业制定新产品市场战略.     

基于消费者认知的产品形态偏好预测系统

为把握终端消费者对产品形态的偏好及有效辅助设计师进行协同设计,运用家访谈、影响汽车外观造型特征的眼部跟踪观察实验、影响产品意象认知的造型特征提取实验、关键造型特征与产品意象认知关系的量化实验等方法,获得影响汽车造型意象的关键造型特征主要为车灯、侧面轮廓线以及进风格栅,得到了汽车风格与造型特征之间的关系矩阵,并进一步建立了基于特征匹配的产品意象认知模型.最后,应用该模型,开发了汽车草图设计原型系统.     

融合社交网络信息的协同过滤方法

针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.     

基于权重调节和用户偏好的协同过滤算法

针对传统相似度计算方法只利用用户的评分信息这一显性反馈行为进行推荐, 导致推荐效果不理想的问题, 提出一种新的相似度计算方法, 通过引入权重调节机制及用户行为偏好等隐性反馈信息, 提升推荐的准确度. 首先, 根据负采样的反用户频率, 降低流行物品全局软件工程的影响程度, 并使用共同评分行为的最小权重, 调节因共同评分数过少而导致的推荐准确度偏差. 其次, 提出项目偏好词定义, 根据项目偏好词矩阵计算出在项目特征上具有共同偏好的用户. 最后, 在MovieLens数据集上进行实验对比分析, 实验结果表明, 改进后的相似度计算有较优的MAE值, 且有更高的推荐准确性.