海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

基于用户QoE的室内可见光通信系统接入策略

在可见光通信网络室内场景中,针对用户难以选择合适的发光二极管进行接入从而实现高质量流量服务的问题,以用户为中心,引入系统性能指标:用户体验质量(QoE).以QoE概率覆盖模型为基础,提出基于用户QoE优化的贪婪接入算法.通过MATLAB进行仿真,将贪婪接入算法与就近接入方法在用户数量、覆盖概率、接入阈值、接收视角等方面...     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧（data information knowledge wisdom,DIKW）图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生.     

考虑用户行为和排错延迟的多版本软件可靠性增长模型

软件在测试阶段和使用阶段操作环境的差别导致软件测试可靠性和运行可靠性不完全相同.软件在发布后的使用和维护阶段,软件可靠性的增长不仅体现在软件固有故障的排除,而且用户对软件的熟悉程度也会影响软件的可靠性.本文研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的多版本软件可靠性增长模型.通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,试验结果表明提出的模型具有较好的效果.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

P2P环境下的基于多种用户共享行为的防污染方案

P2P环境下的文件污染问题威胁着系统的安全性和可用性,甚至可能导致系统消亡.当前的信誉机制和基于文件特征等防污染方案存在未考虑多种用户共享行为、难以获得大量原始数据和版本发布初期恶意欺骗等问题.本文首次发现用户共享习惯差异性、用户特别长时间保留个别文件等多种用户共享行为,并分析其对防污染方案的影响.提出了基于多种用户共享行为的防污染模型,减弱了多种用户共享行为干扰和版本发布初期恶意欺骗等问题.设计了结构化P2P网络下低开销的实现机制,自动收集大量用户共享文件信息,解决了难以获取大量原始数据的问题.文中还给出了系统参数配置方案.基于真实系统运行日志的模拟实验证明该方案能够准确、快速地区分出虚假文件,降低虚假文件下载次数,保证接近100%的真实文件下载比例,有效抵抗文件污染的攻击.     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.     

基于水军信任惩罚的多维用户影响力度量模型

社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别.     

面向互联网的信息处理

随着互联网海量信息的快速增长,由原来单一的以文本信息为主的信息处理发展成文本、语音、图像等多模态的信息处理．同时,用户的需求也从关键词搜索为主的信息获取向着基于语义理解的自动问答、辅助决策等智能交互的方向发展．本文从互联网服务信息处理特点以及用户需求变化出发,阐述了互联网信息处理面临的挑战和发展趋势．首先介绍了基于互联网的海量信息处理特点以及基本方法,然后分别阐述了互联网文本信息处理、语音信息处理、图像信息处理、位置信息处理的挑战以及发展趋势．最后介绍了如何对互联网的用户从属性、状态、兴趣3个维度进行建模,以满足用户个性化服务和商业分析的需要．     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.