基于循环神经网络的通信用户信息异常修复方法

通信用户信息可能来自不同类型的设备、不同网络环境和不同数据格式,数据异构性导致了异常检测和修复的复杂性。为此,设计一种基于循环神经网络的通信用户信息异常修复方法。使用线性方法对通信用户信息进行降维,构建循环神经网络模型,检测通信用户信息的异常。基于此,验证通信用户信息的状态值,实现通信用户信息异常修复。实验结果表明:研究方法对于通信异常信息的检测具有更为精准的应用效果,且准确性和召回率均更高。

用户信息选择性接触行为关键影响因素识别研究

[目的/意义]用户信息选择性接触行为屡见不鲜,严重影响个体全面发展、群体有效沟通以及社会民主进程。识别与分析用户信息选择性接触行为的关键影响因素,对规避选择性接触、提高用户信息多样性具有重要实践意义。[方法/过程]基于文献调研构建了符合信息生态理论的用户信息选择性接触影响因素体系,通过专家调查问卷获得用户信息选择性接触行为各影响因素间的直接影响矩阵,运用Fuzzy-DEMATEL方法对选择性接触影响因素的因果关系和相对重要程度进行分析,识别出选择性接触的关键影响因素。[结果/结论]用户信息选择性接触行为的关键影响因素包括:信息来源、客观性错觉、感知威胁、可定制技术、意见领袖。根据实证研究结论,提出了相应的信息用户规避选择性接触的对策建议。[局限]研究采用小样本调查,研究结论的稳健性有待进一步检验。

面向图书馆数字资源的用户信息行为采集系统设计与实现

随着信息化技术的普及,数字资源已成为图书馆馆藏资源建设的核心部分。选择合适的数字资源供应商和向读者提供定制化、精准的阅读服务显得尤为关键。而获取用户在使用数字资源时的信息行为数据,是实现这一目标的基石。为解决现有研究在采集用户行为数据时消耗巨大存储空间和算力以及不够及时的局限,文章提出基于Vertx的反向代理机制的用户信息行为采集系统,旨在精准化的进行用户信息行为采集,解决算力、存储和实时性的局限。

智慧社会发展背景下智慧图书馆用户信息保护问题分析

在智慧社会高质量发展背景下,图书馆智慧服务也正逐步实现泛在化,智慧图书馆在迎来发展机遇的同时,也需要面对用户信息保护的挑战。本文分析了智慧社会对智慧图书馆用户信息保护的难题,并从法律层面以及理论与实践方面对智慧图书馆用户信息保护工作路径进行了深入探讨,旨在促进智慧图书馆建设进程以及保护用户个人隐私信息不被泄漏。

用户信息需求分析与个性化图书推荐系统的融合之道

现旨在探究用户信息需求分析与个性化图书推荐系统之间的密切联系。通过分析用户信息需求的概念、类型、影响因素以及如何应用个性化图书推荐系统,明确个性化推荐系统在图书领域的作用,探索个性化推荐系统如何更好地满足用户的个性化信息需求。同时,采用综合分析的方法,首先论述用户信息需求的主观性和动态性以及其在个性化推荐系统中的重要性;其次详细介绍个性化推荐系统的定义、工作原理、相关技术与算法,并探讨用户需求的建模与表示方法;最后分析如何将用户信息需求与推荐算法相结合,从而为用户提供更有效的个性化服务。研究还发现,深入理解用户信息需求对构建高效的个性化图书推荐系统至关重要。通过将用户需求的建模与推荐算法相结合,可以显著提高推荐系统的准确性和用户满意度;注重在个性化推荐系统中考虑用户信息需求的动态性和主观性,有助于提供更加精准的图书推荐服务。

电力用户信息的多区块链管理及跨链查询方法研究

区块链技术在保证电力用户信息安全隐私上具有良好表现及前景,但其去中心化特点带来节点存储压力过大的问题,导致节点服务器运行速度过慢,交易处理性能低下。为减轻节点的存储任务,提出多链管理及跨链查询的方法。利用多通道技术对账本进行多路隔离,实现了巨量数据节点的多链管理。针对多链间的“数据孤岛”问题,增加中间人节点并结合键值查询方法实现了跨链查询,从而成功构建了具备多链管理及跨链查询的电力用户信息区块链管理系统。系统测试表明:在保证用户信息安全隐私的前提下,有效缓解了节点存储压力过大的问题,系统稳定高效且能够跨链查询。该方法实现了电力用户信息安全存储、系统高效运行、数据全局共享,为推动国家电网数字化建设提供参考。

Kafka节点认证的电力用户信息联盟链管理技术研究

为了保障电力用户信息的安全和隐私,提出一种基于联盟区块链技术的电力用户信息管理系统,利用联盟链去中心化、不可篡改等特点保证信息安全。同时,为了提高系统运行效率,采用Kafka作为共识机制,并且使用改进2FA双因子认证技术来保证登入节点的合法性,进一步增强对电力用户信息的保护。系统通过链码和前端的设计,可以实现对用户信息的查询和修改。从不可篡改性、隐私性和抗攻击性三方面论证了系统的安全性,通过测试证明了系统的可用性和高效性。

基于情景视角的移动图书馆用户信息搜索行为机理研究

随着“互联网+”时代的到来,网络技术高速发展,搜索成为“互联网+”时代移动图书馆用户获取信息的主要方式之一。文章在阐述移动图书馆用户信息搜索行为基本特征的基础上,对其影响要素进行了详细分析,构建了基于情景视角的移动图书馆用户信息搜索行为的机理框架,并指明了其发展趋势。

个人信息保护法下企业用户信息合规管理研究

近年来,企业用户信息泄露事件屡有发生。为规避违规成本、保持声望,企业需积极推行《个人信息保护法》合规措施。首先要完善用户协议,明确规定信息使用范围,以确保用户知情同意。对于重要信息,采用加密技术,同时在传输过程中注意去识别化。在内部管理方面,建立多层次的制度,包括权限控制、员工培训和监测报告。同时,企业应遵守相关法规,定期审查政策,确保企业在法规框架内运营。

基于用户信息行为的高校图书馆多维信息服务模式研究

深入探讨用户信息行为对高校图书馆多维信息服务的影响,可以揭示用户与高校图书馆间的作用关系。以高校读者为研究对象,对其关于图书馆的服务满意度进行了问卷调查,分析了高校图书馆信息服务存在的主要问题,包括信息资源建设结构不合理、信息服务内容浅显、信息服务平台开发程度低、信息服务工作人员智慧化程度低等;在此基础上,从用户的发现行为、收集行为、创造行为和分享行为出发,构建了以用户为主体,以人员、资源、设备和技术作为一重保障,以资金、制度和管理作为二重保障的多维信息服务模式,以进一步加强馆读关系。

基于改进DES的高压电网用户信息安全传输方法

为提高高压电网用户信息传输的带宽,减少信息传输的拥堵现象,提出基于改进DES的高压电网用户信息安全传输方法。利用改进DES加密算法对高压电网用户信息进行加密,并利用区域推进机制将加密后的数据推进到节点中,以此确保节点的均衡能耗,通过节点对数据包进行传输及接收,实现用户信息安全传输。实验结果表明,该方法在不同节点运动速度下,数据传输带宽下降速度慢,数据传输拥堵次数少,表明该方法的传输效果强,具有较高的实用性。

电力用户信息采集系统在电力营销管理中的应用研究

电力营销管理是电力企业经营的核心环节。随着智能电网的发展,海量电力用户信息的高效采集和智能化管理成为函待解决的关键问题。本文设计了一套基于大数据技术的电力用户信息采集系统,重点探讨了系统的架构、功能模块和关键技术。通过仿真实验,验证了系统在数据采集、传输、存储和分析等方面的优异性能,以及在支撑电力精细化营销和个性化服务方面的应用效果,为电力营销管理现代化转型提供了新思路和技术支持。

国内在线健康社区用户信息行为研究

文章对国内在线健康社区用户信息行为的研究的主要成果和研究现状进行了回顾和梳理,并围绕研究机构和热门研究主题等方面展开分析。文章利用主题模型、社会网络分析、文本挖掘等方法对相关文献进行研究,着重对国内现状研究进行对比分析,得出在线健康社区用户信息行为存在跨学科之间的研究趋势的结论,并提出当前主要重视的相关研究和存在的局限性。本研究期待能对未来的用户信息行为在在线健康社区中提供相应的借鉴和参考,对相关研究探索走向成熟提供一点微薄之力。

用户信息行为视角下高校图书馆学科服务的优化

学科服务是高校图书馆为适应环境的变化、满足用户需求的专业化知识服务,是高校图书馆服务内容的拓展与服务模式的转型发展。现基于学科服务的内涵与特征,通过探讨和分析学科用户的信息行为特征,提出优化学科服务平台,构建高效服务体系;完善沟通机制,主动嵌入用户环境;精准识别用户群体,提供专业化服务等优化路径,旨在为高校图书馆的学科服务建设提供参考。

医院图书馆用户信息行为影响因素模型构建及信息服务策略研究

该研究在信息生态理论视角下,建立了用户信息行为影响因素关系模型。结合用户信息行为关键影响因素调研与主成分分析,从优化信息行为、触发信息行为以及信息行为提醒3个维度提出医院图书馆创新服务策略,以期构建以用户为中心的和谐信息生态系统,满足用户多元化信息需求,提升图书馆信息资源服务效率。

建构主义视角下数字图书馆用户信息搜索中的学习机制研究

在概述数字图书馆用户信息搜索中的学习机制的基础上,对其形成机理进行分析,从信息获得过程、信息环境互动过程两个维度阐述用户信息搜索中的学习机制的“2个过程”,从认知系统产生信息内化、信息情境推进信息转化、实践操作引导信息外化3个维度分析用户信息搜索中的学习机制的“3个环节”,最后从用户学习动力机制、用户学习认知机制、用户学习行动机制3个方面指出了用户信息搜索中的学习机制的重构优化路径。

基于fsQCA的电商平台用户信息规避意愿影响因素研究

用户在使用电商平台过程中的信息规避现象会减少用户对电商平台的使用热度,同时降低平台商户效益,因此,明确信息规避意愿成因对用户与电商平台来说至关重要。基于技术接受模型,对收集的303份有效问卷采用模糊集定性比较分析(fsQCA)和必要条件分析(NCA)混合方法进行实证分析。根据NCA方法分析结果,发现信息素养是影响电商平台用户信息规避意愿的必要条件;通过fsQCA方法分析出3条引发用户信息规避意愿的组态路径,其中感知风险、感知有用性、感知易用性、信息过载、信息素养均作为核心或边缘条件对电商平台用户信息规避意愿产生影响。

可用性视角下用户信息可视化全链路设计研究

用户信息可视化在产品和服务可用性开发中扮演着重要角色,是一种直观地揭示用户行为特征的设计方法。而已有研究主要侧重于用户观点获取或数据挖掘,但随着用户信息多元化及信息受众差异化等问题出现,对设计从业者提出了新要求。旨在尝试将全链路思维引入用户信息可视化设计中,提出具有一定创新性的用户信息可视化设计系统。研究基于对不同行业用户体验设计师问卷调查与访谈,结合可视化设计与服务设计理论,构建“用户信息可视化——全链路设计”模型,并提出“三层六阶”设计策略。通过某培训机构学生群体可视化设计实例,利用“三层六阶”设计策略完成用户认知,可视化设计,内容传递与迭代。为驱动用户信息可视化设计程序的创新与思考维度的外延提供了借鉴与参考。

课程论文撰写过程中用户信息获取的相关性判断研究

[研究目的]探究论文写作任务完成过程中的信息获取及其相关性判断规律,有助于从工作任务角度理解用户信息行为,推进研究的进一步深入。[研究方法]采用日志法收集了真实课程论文撰写任务完成过程中不同环节用户相关性判断的日志数据,包括预测性判断和评估性判断两个不同的阶段以及所应用的判断标准和文献元素等,并采用定性编码和统计分析方法进行了数据分析。[研究结论]研究发现,预测性和评估性判断之间存在显著的相关关系。预测性判断受到工作任务环节的显著影响,用户应用的判断标准、文献元素及其组合模式是多样的,并且应用类型与数量也会受到工作任务环节的显著影响。该研究可为论文写作任务场景下用户信息行为理论及信息组织与检索系统实践提供一定的启发。

结合文本与用户信息的微博谣言检测方法研究

微博已成为人们获取信息的重要来源,但微博中也充斥着大量网络谣言,会对个人和社会造成严重危害。由于谣言的模糊性和隐蔽性,导致微博谣言的自动识别非常困难,这给微博监管带来极大挑战。针对微博谣言的文本信息,构建了句子级细粒度的情感分类算法,对微博评论进行情感倾向性分析,计算负面情感评论比例;同时结合微博的用户信息,分析微博转发和评论列表,判断是否有潜在辟谣用户参与,并利用发文用户的等级、信用等信息,定义并计算用户信誉值;最后训练分类器并完成对微博未知样本的预测。实验结果表明,所提出的新特征能有效提高微博谣言检测的准确率。