基于大数据分析的用户需求挖掘研究

首先介绍大数据、大数据分析以及用户需求挖掘的相关概念,论述大数据对用户需求挖掘的影响,并对不同行业用户需求挖掘的案例进行研究分析,由浅到深地研究了大数据分析在用户需求挖掘这一方面的影响及重要性。     

大数据时代背景下的基于用户画像的个性化情报服务研究

该文首先论述了为用户提供个性化情报服务的必要性,随后探讨了情报人员或情报机构为用户提供个性化情报服务时面临的问题,主要分为用户因素类与情报业务相关因素类,并且针对不同因素分别给出了解决思路。关于用户因素类问题的解决思路主要涉及用户画像建模的数据采集流程设计、数据采集流程中用户属性的设计、用户的长短期兴趣处理思路、对用户兴趣挖掘的业务流程设计等;关于情报业务相关因素类的问题的解决思路主要是要明确以用户为中心的服务思想、以信息交流理论作为方法论的指导、以交互式的服务为最佳优化模式,使用户能够参与服务过程并有所反馈。以期能建立一个能实现“用户角色分析→用户需求分析→应用实现→验证反馈”的情报服务生态闭环。     

基于大数据思维的高校图书馆用户需求获取方式研究

为提升服务质量,高校图书馆须针对用户需求来制定服务策略.该过程的关键环节在于如何有效获知用户需求.传统用户需求获取途径和方法存在信息来源不稳定,成本高、收益小,服务面窄等问题.大数据思维为全面客观、高效地获取用户需求信息提供了新的思路.     

基于Web数据挖掘的用户兴趣获取

本文作者结合自身多年实践经验,结合跟踪用户兴趣以及行为提出了一种显性方式与隐性方式紧密结合的方法,最终提出了建立用户兴趣模型的手段。并且进一步针对用户浏览Web页面以及浏览网页的这种行为予以详细分析,进而得出了用户兴趣模型,掌握了用户兴趣的获取方式,希望可以对读者产生一些积极影响。     

大数据环境下图书馆用户的隐私保护研究

大数据的应用给图书馆工作带来了极大便利,显著提高了图书馆服务效率,但同时也使用户隐私泄露更加严重,陷入了服务效率提高和用户满意度下降的矛盾.分析了大数据环境下图书馆用户隐私泄露的问题,并提出了相应的用户隐私保护措施,以期在利用大数据服务的同时保护好用户隐私.     

大数据背景下跨境电商人才培育研究——以福建自贸区为例

近两年来,我国仍然保持较高速度的外贸增长,这与近年来全国越来越多自贸试验区的建立,跨境电商的业务迅猛增长密不可分.本研究以福建自贸区为例,通过企业问卷的方式,发现在大数据背景下福建自贸区的跨境电商人才需求量不断增大,而相关人才培养存在数量上跟不上、专业上针对性不强、实践上实际操作能力与理论脱节等问题.福建自贸区设立时间...     

大数据环境下的用户隐私保护及其对策研究

简要介绍了大数据的研究背景和保护用户隐私的意义,分析了大数据环境下的信息安全、用户隐私保护存在的问题及数据安全风险,指出了用户数据保护溯源机制在数据安全存储中的作用,从技术和管理角度提出了保护用户数据隐私的对策。     

大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍,分析了大数据的概念,对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论,并给出了大数据开源实现平台的技术组件,最后对大数据的挑战给予了展望.     

WEB数据挖掘中用户兴趣模型设计

通过跟踪用户的兴趣与行为提出一种采用显示和隐式相结合的方式创建用户兴趣模型的方法.对用户浏览的WEB页面和用户浏览网页的浏览行为进行分析,得到用户兴趣模型.     

大数据时代的信息用户行为分析

大数据时代的数据分析影响着我们的生活和学习,也影响着图书馆的发展。阐述了大数据及用户行为研究现状,分析了大数据时代的用户行为,指出大数据时代的用户行为分析从取样到数据接受和数据分析都发生了根本的变化,同时指出了用户行为分析中存在的不足。     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

基于大数据挖掘的电力变压器差异预警规则

考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略.应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证所提方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特特征下的全套溶解数据符合Weibull模型.然后对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值.将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态,在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器.试验结果表明:提出的方法准确率高达98.21％,证明了本文方法具有良好的状态监测性能.     

基于UGC数据的旅游数据挖掘研究进展

随着互联网和社交媒体的蓬勃发展,用户生成内容(User Generated Content, UGC)数据逐渐成为旅游大数据的重要组成部分。UGC数据能够体现游客旅游行为,数据类型丰富、真实性强、噪声大。本文回顾了过去几年旅游UGC数据研究的发展,分别从文本、照片、多模态3种数据类型角度进行综述,总结了近年来旅游UGC数据挖掘研究取得的成果,并探讨了未来研究的方向。     

基于大数据分析挖掘技术的电力设备局部放电诊断方法

当前电力设备状态参量规模逐渐增加,电力设备状态数据来自多个不同系统,较为复杂。传统诊断方法不能有效处理大规模数据,导致电力设备局部放电诊断结果不可靠。为此,提出一种新的基于大数据分析挖掘技术的电力设备局部放电诊断方法。给出谱图生成过程,对电力设备局部放电特征进行提取。对电力设备状态参量进行大数据分析挖掘,完成对电力设备各种状态参量的组合、特征合并处理。通过皮尔逊相关性理论计算相关系数。依据相关系数,利用优化迭代将电力设备样本分成若干类,获取对应聚类中心。将局部放电样本聚集在一起,依据局部放电特征实现诊断。实验结果表明,所提方法诊断可靠性与实用性强。     

基于大数据技术的操作系统教学思考

针对目前传统教学模式存在的问题和大数据技术的快速发展的现状,结合操作系统课堂教学和实验教学的特点,提出基于大数据技术的操作系统课程教学措施,改进操作系统课程的教学模式,提高教学针对性。     

地球科学大数据的现状与发展

科学大数据正在成为科学发现的新引擎,是科学研究的新钥匙。地球科学大数据是地球科学研究中采集的各类地球科学数据的总和,是研究地球物质组成、结构构造及演化规律的重要基础。为充分挖掘地球科学大数据的价值,有必要对其特点进行详细分析,全面了解和掌握地球科学大数据的建设现状和关键技术,明确地球科学大数据建设中存在的问题,积极应对地球科学大数据面临的机遇和挑战。针对地球科学的学科特点,列出大数据普遍存在的5V特征,详细介绍了地球科学大数据的四高(高时空性、高可视化、高相关性和高维性)特性,对专题数据库、期刊全文数据库以及地球科学大数据共享平台的建设现状进行了分析。根据云计算、人工智能和可视化技术的概念以及在地球科学大数据中的应用情况,阐述了地球科学大数据在地球动力学研究、成矿研究、地质灾害预警、生命演化和古地理环境重建以及地质信息服务平台建设中发挥的重要作用。在此基础上,梳理了现阶段地球科学大数据急需解决的缺乏统一的数据描述标准、共享机制不明、语义异构显著等问题,为应对地球科学大数据面临的机遇和挑战提供基础。     

浅析数据挖掘在图书馆靶向式服务中的应用

数据挖掘已经成为当今信息领域最为热门的研究方向. 阐述了大数据时代数据挖掘的基本概念、功能、类型、主要方法及流程,探讨了数据挖掘在图书馆靶向式服务中的应用,以最终实现图书馆资源利用的帕累托最优以及更高的用户满意度的目的.     

引入社团发现算法O2O服务等级数据交换协议

传统方法采用三团网格社区结构的O2O服务等级数据交换协议设计方法,从超网络视角出发采用单自由度数据交换模型,对商家的信任度和服务等级评价具有主观性,推荐效果不好。提出社团发现算法的O2O服务等级数据交换协议设计方法,建立O2O模式下电子商务数据交换的初始社团模型,对O2O模式下的商家进行网络社团划分,提取O2O模式的服务等级数据信息流,通过交易数据频度、交易数据深度、实现服务等级评价数据频度隐匿编码设计;设计服务等级数据交换的相干分布模型,实现交换协议改进设计。仿真实验表明,采用该方法能有效实现对O2O服务等级数据交换协议设计,对O2O商家服务等级定量评价的准确性较高,收敛性较好,展示了较好的应用前景。