基于层次耦合聚类的用户社区划分方法:以主题公园社交平台为例

当前用户社区划分的研究较少关注对象与属性间的从属性关联,导致特征选择性能不高、精确度较低、鲁棒性较差以及运算量大的问题.文中在充分考虑用户和偏好主题词之间的关联影响关系的基础上,提出一种基于层次耦合聚类的用户社区划分方法,并通过4种分类算法的比较来确定最优阈值和实现偏好领域的最优划分.实验结果表明该方法具有较好的社交媒体用户偏好识别和社区划分性能,以分类评价指标AUC数值作为选取聚类阈值的标准,选取聚类阈值,极大的减少人为因素的影响.文中所提出的方法切实有效,有助于提升用户偏好识别和社区划分的相关性能.

大数据在管理商业经济中的问题和作用探究

在信息技术时代背景下,大数据正以其庞大的作用影响着商业圈的发展,并且逐渐成为商业经济管理中的重要管理模式。商业大数据在商业经济管理中虽起到了积极的促进作用,但在实际运用过程中仍存在诸多问题,对其效用发挥产生影响。因此,深入研究商业大数据在商业经济管理中存在的问题,并积极挖掘大数据作用下的巨大商机,是现代企业面临的首要问题。文章主要就商业大数据在商业经济管理中的作用及存在的问题进行简要探讨。

列车提速后给客运组织工作带来的思考

实行列车提速是铁路走向市场,推进两个根本性转变,提高市场竞争能力,具有开创性的事业。实践证明,列车提速后,以其安全、快速、优质的新形象受到社会和旅客的赞誉与肯定。同时,也为铁路创得良好的经济效益。为巩固既有成果,改善管理,对在客运服务过程中遇到的问题提出一些看法和建议。