基于大数据的客户热词分析系统的架构设计

针对现有技术中电力用户数据信息客户热词分析能力低下问题,提出了一种新型的数据分析方法。通过智能电网云端数据库获取客户热词,提炼电力数据信息客户热词数据库所有语义数据信息,并基于ADSP-BF533处理器实现电力数据信息客户热词信息采集和输入。通过创建频率矩阵,将电力热词数据信息转换为数学表达式能够提高电力数据信息的分析能力。通过试验,所提方法运行效果好,分析误差低,为电力系统客户热词分析提供新思路。

网络用户参与社会热点事件中的现象特征及其对舆论生态治理的启示

互联网的产生和发展颠覆了用户的交流模式,也为用户提供了丰富的社会热点事件参与渠道。本文结合社会学、传播学、心理学等理论,基于问卷调查,分析了网络用户在社会热点事件中的参与现状,并通过深度访谈和案例分析相结合的形式,结合社会热点事件在互联网中的传播过程和特点,探讨了网络用户在社会热点事件的参与中经历了怎样的心理过程。试图厘清当前环境下网络用户在社会热点事件中的参与行为特点及成因,为我国网络舆论生态治理和社会热点事件中的舆论疏导提供相关的理论和实践指导。

社会热点事件中网络用户暴力行为画像研究

[目的/意义]网络用户暴力行为画像能够揭示网络舆情内在发展规律,为舆情治理提供决策依据。[方法/过程]以8个热点事件网络评论为研究对象,运用一致性检验方法标注暴力评论,然后,使用卡方检验分析网民关注度差异性、网络暴力差异性以及网络暴力诱发因素。[结果/结论]负面事件中网络暴力用户占比较高,可见负面事件是引发网络暴力的主要因素。不同性别、年龄网民在各自关注领域网络暴力高于其他低关注度群体:男性喜欢关注国际时事、国家发展、战争、历史等热点事件,女性喜欢关注生活、家庭、娱乐等热点事件;年轻网民网络暴力高于年长者,青少年网民应为网络暴力治理重点。

基于LDA模型的评论热点挖掘:原理与实现

本文提出了潜在狄利克雷分布模型与自然语言处理技术相结合的一种挖掘用户评论热点的方法。为验证该方法的有效性,以22157篇餐馆评论为样本,利用Gibbs抽样计算模型参数,获取了评论热点及相应的热点词语。实验获得的9个主题内容较好地反映了餐馆评论中的热点,与现实生活中用户所关心的餐饮热点基本吻合,表明该模型具有较好的热点识别效果。

采用量调节分区分时供暖应用研究

针对高校校区不同建筑物在使用时间上的特点,分析了采用连续供暖的某高校校区不同使用功能的建筑物分区分时供暖的可行性.在保证冬季室内舒适性要求的前提下,对不同建筑物在无人停留时段采取值班采暖模式.分析表明,建筑供暖能耗约占国民经济总能耗的30%左右,供暖节能势在必行.当区域集中供暖热用户时间上存在差异时,对不同性质用户采用分时供暖,能获取显著的节能效果,从而,提高了整个集中供暖系统的经济效益、社会效益和环境效益.笔者对某高校校区不同热用户的工作时间进行了分析.分析表明:对该校区不同用户采用分时供暖,可取得明显的节能效果。

基于路网的LBSN用户移动轨迹聚类挖掘方法

基于LBSN(基于位置的社交网络)中数据的地理和社交属性,结合用户轨迹和好友关系,有助于提高不确定轨迹聚类挖掘的效率。根据LBSN用户的好友关系特征,引入评分函数,对用户影响力进行排序,找出其中的活跃用户;在传统路网子轨迹匹配和对签到数据清理的基础上,加入子轨迹匹配准确性监测,并存储活跃用户匹配成功的路段,进而减少路网匹配时间。最后综合R*树的空间索引机制和DBSCAN聚类算法对城市内的热点路径进行挖掘。理论分析和实验表明,相比于已有方法,改进的的聚类挖掘方法在LBSN环境中的时间效率和准确性都有较大的提高,且有较好的可伸缩性。

基于用户行为的高校BBS热帖预测模型

校园BBS是高校网络舆论的主要载体,反应了大学生的舆论倾向以及生活的各个方面,高校BBS的实证研究具有重要的意义。如何高效地对帖子的热度进行预测是发现突发网络舆情的基础,对网络舆情的研究具有重要的意义。以一高校BBS实际的数据为研究对象,对帖子和用户进行深入分析,提出一种基于用户行为的高校BBS热帖预测模型,通过实验分析,该方法可以对论坛中的热帖进行较好的预测。

基于特征扩展的微博短文本流热点话题检测方法

随着社交网络和互联网的飞速发展,产生了大量的微博短文本流数据。及时发现微博文本流中热点话题,对话题推荐和舆情监测等有重要作用。为了解决微博短文本特征稀疏问题,利用微博评论对微博进行特征扩展,提出了一种基于特征扩展的微博短文本流热点话题检测方法(Feature extension-based hot topic detection,FE-HTD)。首先利用评论用户的影响力以及评论文本的点赞数筛选评论文本,并使用词共现和词频-逆文档频率(Term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)方法从选取的评论文本中抽取特征词完成对微博文本的特征扩展;然后计算微博文本流的词对速度、词对加速度,并根据点赞数、评论数计算微博文本强度,结合词对加速度与微博文本强度定义突发特征;最后,根据突发词对的速度确定可变长的热点话题窗口范围,通过聚类得到窗口中热点话题的主题结构。实验中,将所提算法与基于文本的话题检测(Text-based topic detection,T-TD)和基于突发词的话题检测(Burst words-based topic detection,BW-TD)进行对比实验。结果表明,本文算法FE-HTD准确率达76.4%,召回率达78.7%,与对比算法T-TD和BW-TD相比提高了10%。

在线社会网络中多话题竞态传播分析与建模

针对在线社会网络中多个话题在传播过程中呈现出的竞争状态,进行了竞态传播过程的测量与分析,并建立了多话题竞态传播模型。基于多个话题数据进行了话题参与用户行为分析,发现较少用户会持续关注同一个热点话题,并且会有一定数量用户在多个同类话题间转移关注,从而使得多个同类话题在并行传播时对吸引用户参与呈现出竞争态势。在分析结果的基础上,建立了考虑话题之间相互影响力以及话题吸引度的多话题竞态传播模型,该模型可有效描述多个同类热点话题在同时间段出现时各个话题之间的相互影响情况,以及各个话题在传播过程中人群参与规模的变化情况。在与实际数据的对比实验中,模型仿真结果的平均峰值出现时间的误差为0.2d,平均传播周期的误差为2.4d,话题间用户平均转出比例的误差为1.2%,并且能复现参与人数的单峰性、长尾特性等话题传播的动态特性。上述实验结果表明,该模型可有效描述在线社会网络中的多话题竞态传播动态过程。

基于时间特性的微博热门话题检测算法研究

以用户兴趣理论和用户之间的关注行为为基础,结合时间因素在微博热门话题检测中的重要作用,研究了如何有效获取微博中最新、最有价值的话题问题,基于PageRank经典算法提出了一种带时间参数的热门话题检测算法(TimePageRank)。算法首先使用投票机制抽取出用户感兴趣的话题并记录话题的生成时间;然后用权值计算公式计算每个话题的权值;最后使用TimePageRank算法对这些话题进行排名,从而检测出微博中的热门话题。真实数据集上的实验结果验证了该方法的高效性。

遮阳设计与用户行为对夏热冬暖地区住宅能耗的探究分析——以深圳某住宅楼为例

夏热冬暖地区住宅能耗为居住建筑非供暖能耗。对于夏热冬暖地区,外窗遮阳性能、家用设备能效比和用户用能需求是影响住宅能耗的主要因素,这与住区定位、人员构成、教育程度和地方政策等息息相关。随着人们节能意识的提高,选购节能设备和优化用能策略是住宅节能的方向。以遮阳设计和用户行为作为出发点,分析夏热冬暖地区住宅建筑的用能特点和外遮阳形式,并借助能耗模拟软件探讨遮阳设计和用户行为对深圳某住宅楼的综合节能与节费效果。

国内学科化服务研究综述

国内关于学科化服务研究目前处于已经起步并开始迅速发展阶段。介绍了国内学科化服务研究概况,阐述了国内学科化服务研究热点,提出了国内学科化服务存在的问题及发展趋势。

基于用户统计的 OTT TV 存储分发策略改进

OTT TV作为基于开放互联网的视频服务,能够直接将视频内容提供给最终用户,有着很大的优势。但OTT TV在网络传输中视频的存储分发方式是影响其质量的主要原因之一。在分析OTT TV系统的存储分发策略后,通过对大量用户视频访问数据的研究,用齐普夫定律验证了用户对视频的访问集中在少部分的视频上。在此基础上通过统计用户对视频的访问情况,得到"热点"视频,对OTT TV的存储分发策略进行改进。实验验证系统的平均响应时间缩短并且存储所占用的空间大大减少。

基于Solr的混合介质存储在淘宝系统中的研究与应用

DT时代已经来临,开源搜索引擎已经成为各大公司检索海量数据的主流,其中Solr以其支持多种格式索引,高效性,高灵活性,高可扩展性,深受广大爱好者以及各大公司青睐,本文基于提高Solr检索速度和对数据管理便捷性,提出了混合介质存储分盘管理查询并且设置优先级异步并发的改进方案,通过在淘宝用户评论检索中的研究与应用,证实了方案能够极大优化了性能并且提高检索速度。

基于海量信息过滤的微博热词抽取方法

针对海量微博信息,提出一种多步骤的热词抽取方法.首先,选择用户行为特性、微博信息的文本特征构建用户行为模型,并在此基础上提出一种基于规则的话题树生成过滤算法,筛除了微博中大量无关信息,进而对生成的话题树修剪优化;然后,根据话题树的节点内容,使用词频及其波动特性设计热词抽取算法,获取微博的热词信息.实验数据表明,该方法能大大减小输入的数据规模,同时较好的保留重要信息,有效实现热词抽取.

城域网全业务端到端的热备保护策略研究

城域网采用的传统汇聚层V字型上联方式的组网架构,汇聚层发生单点故障时容易出现大面积全业务中断。从提升用户业务可靠性的角度出发,以降低单点风险为目的来评估优化现有网络。通过对城域网全业务端到端热备保护策略的研究和试点,探索出BAS/SR/大二层的网络架构优化和自动热备策略,最大程度保障故障发生时的用户业务的连续性,最终有效提升用户感知度。

基于特定用户角色的热度计算方法及应用

针对现有热度值计算方法计算结果不准确的问题,提出一种改进的热度值计算方法。在综合考虑发布者、关注度、时间、转发数和评论数等因素的前提下,通过设置个人认证用户和非个人认证用户等特定用户的权重来计算话题的热度,对热度值计算公式进行改进。实验结果表明,该方法能够有效对微博热点话题进行检测,实现对微博热点事件的监控和管理。

网络音频资源集合组织中的用户行为规律与偏好揭示

[目的/意义]区别于文献资源集合,网络音频资源集合的组织具有更强的个性化特征,其用户偏好的揭示不仅可拓展数字资源集合组织行为规律,亦有助于网络音频资源服务水平的提升。[方法/过程]选择代表性网络音频资源分享平台中的用户自组织音频资源集合作为样本,通过对音频资源集合名称的高频热词分析,探究用户创建网络音频资源集合逻辑与组织偏好。[结果/结论]相较于文献资源集合组织中对文献资源类型、学科领域等的强调,用户在创建网络音频资源集合时具有优先情感表达(内部归因),其次进行风格、主题、语种描述(外部归因)的组织规律和行为偏好。

融合用户属性的虚拟学术社区用户画像模型构建研究

[目的/意义]旨在提高虚拟学术社区推荐系统推荐结果的准确率。[方法/过程]以“小木虫论坛”为例,构建了融合用户属性的虚拟学术社区用户画像模型,利用One-hot编码和TF-IDF算法分别对用户属性特征和发帖特征进行向量化处理,利用余弦相似度算法和熵权法计算用户间的相似度,并在此基础上引入协同过滤推荐算法验证所构建模型的性能。[结果/结论]相比于仅考虑用户发帖内容特征的传统模型,本文所构建的融合用户属性的用户画像模型推荐结果的准确率提升了2.34%,且有效解决了协同过滤推荐算法的冷启动和数据稀疏性问题。

热电联产供热源的优化配置

热电联产能有效提高煤电机组的经济性,减少CO_2的排放。电热比可衡量这类机组节能收益的高低。对一般热用户供热时,通过对比亚临界、超临界、超超临界机组的电热比,以及一次再热机组和二次再热机组的电热比,分别得出了超超临界机组、二次再热机组供热更经济合理的结论。针对热电联产机组的变负荷运行,分析了3类机组适应负荷变化的灵活性,得知超超临界机组更灵活。对高压热用户供热时,二次再热机组供热更经济,可采取切换供热源的方法使供热蒸汽压力适应机组负荷的变化。