基于卷烟消费大数据标签体系的六大画像系统

为解决卷烟消费者数据采集与分析难问题,提出了一种全新的基于时空网格技术的消费人群大数据采集分析方法。通过商圈网格划分和数据标签特征工程,实现企业消费者大数据资源的高效融合,建立卷烟消费大数据标签体系,提高了数据的使用价值和复用性。基于大数据、时空网格、可视化技术构建卷烟市场数字孪生体,设计实现了六大画像系统。以玉林市场为例,实现了5237个商圈画像、19544个终端画像、42个品牌画像、169个产品画像以及12种商圈类别画像、24种卷烟分类画像。基于系统对某卷烟品牌实施精准投放实验,该产品的货源利用率从35%提升至59%。

基于文献数据化的科研机构历时画像构建研究

[目的/意义]提出基于文献数据化的科研机构历时画像构建方法,为科研机构发展历程的全景动态刻画、科技竞争情报工作中的机构类竞争对手分析提供支持。[方法/过程]按照画像实现一般流程,首先构建科研机构历时画像标签体系,提出科研机构历时画像时间窗划分思路;在此基础上,构建基于文献数据化的科研机构历时画像生成模型,并通过期刊论文进行画像方法效果验证。[结果/结论]实证证明,所构建的科研机构历时画像生成模型具有可行性且效果良好,能够系统地展示科研机构属性特征的动态演化。

大数据画像结合多种教学方法在医学影像技术专业磁共振实习中的应用

磁共振实习一直是医学影像技术专业学生实习的难点,各教学基地对于如何提高磁共振实习质量仍处于探索阶段。文章针对学生实习过程中的困惑、磁共振实习阶段存在问题,提出大数据画像结合多种教学方法,构建医学影像技术专业学生在磁共振实习中的大数据画像模型,详细阐述实施计划及设计流程并对实行此项教学改革的显著效果进行了分析与总结。此项教学改革有效避免了传统实习模式的固化形式,对学生进行因材施教精准培养的同时可提高教师自身专业水平,实现了师生双方的共同成长,为医学影像技术专业学生实习培养提供了新的思路和方法,为培养出更多优秀的毕业生奠定坚实的基础。

大数据杀熟是否可以避免——基于演化博弈和仿真的分析

以节约公共资源和支持市场自由发展为出发点,建立平台与用户之间的演化博弈模型,探讨用户在可以自由切换平台的情境下,不同均衡点的形成条件及其稳定性。根据理论推导的条件,使用Octave进行数值仿真,以分析影响平台算法杀熟定价的因素,并确定不使用杀熟定价的理想状态所需满足的条件。同时,研究旨在探索除监管外,哪些措施可以帮助实现这一理想状态。研究结果表明,避免大数据杀熟并不一定需要依赖实时监控或罚款等手段,以市场化手段发展多个平台和鼓励平台竞争可能是最直接且可行的方法。

基于大数据的高校学生画像系统研究

对大数据技术、用户画像技术进行了阐述,提出了基于大数据的学生画像系统技术架构,从基础信息、学习信息、奖惩信息、财务信息、行为信息、医疗信息及就业信息七个方面构建了学生画像的标签体系,结合学生管理的实际需求,从个体分析及群体分析两个方面设计了学生画像系统的应用场景,提出了适用的数据分析算法。这对于高校学生的精细化管理、违规违纪行为超前预警防范具有一定的实用价值。

基于城市文化大数据画像的河北工业文化遗产保护研究

当前河北省的工业文化遗产保护存在诸多问题。为解决这些问题,该文依据大数据画像技术,构建了一款基于城市文化大数据画像的河北工业文化遗产保护系统,该系统有五层架构,即数据源、数据采集层、服务层、接口层、表现层,可对工业文化遗产进行全面的调查和分析,深入挖掘其历史、文化和艺术价值,为保护和传承工业文化遗产提供科学的依据和方法。为了提升系统的可靠性与工作效率,该文提出了基于知识库和基于数据驱动两种工业文化遗产大数据画像流程。结果表明:两种流程各有优缺点,应根据具体情况进行选择和应用。如果数据量较大且数据质量较好,可以选择基于数据驱动的流程;如果专家经验丰富且知识库完善,可以选择基于知识库的流程。

基于大数据深度画像的高校图书馆精准化服务模式研究

文章从全面分析用户角度出发,利用大数据技术多维度采集用户属性、行为等信息,设计并构建了基于用户深度画像的高校图书馆精准化服务体系框架,为提高高校图书馆的精准化服务水平,满足用户的个性化需求提供了应用参考。

大数据背景下本科院校学生群体画像构建与应用分析

近年来,大数据技术越来越成熟,本科院校普遍利用它来辅助教学,因此,以大数据技术为支撑的学生群体画像出现在了大众的视野中。一些学校通过构建数字模型、设计数字系统和建立预警机制建构了比较健全的学生群体画像,收集、存储、整合、分析学生的相关数据,形成了标签化的学生画像,并将其应用到了思想政治教育、就业指导等人才培养方面,不仅简化了学校及教师的学生教育、管理工作,还提高了学生的自律自勉能力。

多源数据融合的用户画像识别与推荐实证研究

[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。

大数据杀熟行为的反垄断法调整方法

大数据杀熟行为的反垄断法调整方法问题,是世界反垄断法研究中的热点问题。现有研究大多将其定性为价格歧视行为,这存在方向性的偏差。大数据杀熟行为本身并不排除、限制竞争,因此不符合价格歧视行为的构成要件和分析方法。本质上,大数据杀熟的主要损害是对消费者直接进行剥削,从每个消费者身上榨取每一分利润,而不是对竞争者进行排斥,因而属于过高定价行为。与此同时,大数据杀熟与传统的过高定价行为又存在一定差异,在其分析过程中必须根据这些特殊性,对传统反垄断法理论与规则进行必要的修正。采用反垄断法上关于过高定价行为的构成要件和分析方法认定大数据杀熟行为构成垄断行为的基本步骤是:其一,认定行为人拥有支配地位;其二,将杀熟行为认定为过高定价行为;其三,允许当事人提出合理的理由进行抗辩。其中在支配地位以及过高定价的认定上,大数据杀熟行为都具有一些传统产业中所没有的特点,需要依托反垄断法理与案例进行细致分析。

平台大数据“杀熟”的反垄断规制困境与路径优化

平台大数据杀熟会对市场其他经营者产生排挤效应、剥削效应、抑制创新,有可能落入反垄断法所禁止的差别待遇行为。然而,大数据“杀熟”面临着“犯众怒而无规制”的状况,尤其表现在差别待遇的违法性构成要件认定困难、监管机构难以突破算法“黑箱”进行规制,以及消费者基于信息劣势难以有效举证等问题,亟待厘清。基于此,当前应首先明确适用滥用市场支配地位的要件;其次,构建吹哨人与守门人制度,并利用高科技手段推动反垄断穿透式监管;最后,立足消费者利益视角,建立以公益诉讼、举证责任倒置、专门申诉渠道为核心的行为救济机制。

移动图书馆用户画像数据获取与隐私保护平衡机制研究

文章从移动图书馆用户画像数据获取与隐私保护冲突的缘由、形式和特征入手,分析指出移动图书馆用户画像数据获取与隐私保护平衡须遵循数据传输与用户同意、安全性与匿名性、合理使用与目的正当性、服务内容与数据提供对等的原则,并基于法制维度、管理维度和技术维度提出实现移动图书馆用户画像数据获取与隐私保护平衡的策略,即明确并保障用户知情权和控制权,合理确定用户数据管理要件,引入区块链技术保障用户数据流通安全。

数据驱动下突发公共事件公众诉求主题画像与归因分析

[目的/意义]面对突发公共事件公众诉求表达多样化、内容分散化和治理复杂化的问题,需要提高政府舆情应对的精度和效率。[方法/过程]融合LDA模型和fsQCA方法,搭建了“数据基础层→主题画像层→模式归因层”的研究框架,通过主题聚类可视化呈现和主题权重赋值实现对突发公共事件公众诉求主题画像的刻画,并基于归因理论,以事件主体、事件危害、事件详情、受害群众、救援响应、媒体报道、应急处置为条件变量,以事件影响力为结果变量,揭示突发公共事件公众诉求的组态路径和内在模式。[结果/结论]低事件详情是高公众诉求发生的必要条件,得到了4条高公众诉求的组态路径和6条低公众诉求的组态路径,归纳了两种高公众诉求归因模式(内部主导模式和外部助力模式)和两种低公众诉求归因模式(事件化解模式和媒体缓释模式)。

基于数据画像的公共图书馆阅读推广应用研究

文章以数据画像为基础,阐述了用户数据分析和文献数据分析的必要性,讨论了利用数据挖掘技术深入分析用户画像、图书文献画像等数据画像,为读者提供精准化的阅读推广服务,为图书馆提供有效的阅读推广决策分析,促进图书馆资源的有效管理。

基于开源大数据的我国民族教育研究画像(2012年—2021年)

党的十八大以来,我国民族教育研究工作取得长足进展。文章创新元研究框架,从研究投入、研究产出以及研究影响三大维度进行分析,全面采集研究机构、研究人员、立项课题、论文、著作、引文等大数据,综合应用统计分析法、文献计量法、知识图谱法等方法,展示2012年至2021年期间我国民族教育研究全景画像。在画像绘制的基础上,文章提出了面向国家急需、精准课题投入,扩大研究团队、拓宽研究视野,丰富研究内容、增强学术影响力等三方面的建议。

基于运动App数据构建学生运动画像的方法

随着移动网络的普及和App应用程序的发展,当代学生的运动场景已不再局限于传统的课堂。教师可以通过运动App发布课后需要进行的运动项目,学生也可以自行在运动App上选择自己喜欢的项目进行运动锻炼。学生使用运动App锻炼过程中会产生各种数据,比如运动时长、运动评分等。把这些数据收集起来做进一步的挖掘分析,构建学生运动画像,对于教师了解学生运动兴趣爱好、学生运动完成情况、学生运动改进方向,以及调整教学计划具有重大意义。文章提出一种基于运动App数据构建个体和群体学生运动画像方法,并指出每种画像的应用与意义。

基于线上教育新模态的学生数据画像理论与实证研究

线上教育新模态在高等院校教育教学活动开展中受到广泛的青睐,并收集到了大量线下教学难以获取的学习活动数据。基于交通运输专业课程“交通安全工程”的线上学习数据,以课程线上参与度与阶段性知识检验指标为基础特征,采用聚类算法进行数据画像分析与实证研究。依托高质量线上教学数据,数据画像能够帮助教学者更好地了解学生的学习情况、兴趣和学习风格,促进定制化督导与教学,并动态驱动教学设计改良与优化的良性循环。

大数据时代侦查画像技术的发展与应用

侦查画像技术作为公安机关常用的辅助侦查手段,在案件侦办过程中发挥着重要作用。随着大数据时代的到来,犯罪行为多样性、隐蔽性的特点越来越突出,为适应当下公安工作的需要,传统的侦查画像技术必须进行变革和发展。当下侦查数据画像面临数据画像效力发挥受限、数据壁垒与数据融合问题突出、反侦查数据干扰强烈等问题,因此,可从全方位分析犯罪嫌疑人、充分发挥侦查数据画像的犯罪预测功能、打造侦查数据画像平台等角度进行突破。

侦查数据画像在个人极端暴力犯罪预防中的应用

个人极端暴力犯罪对社会危害极大,预防此类犯罪极其重要。侦查数据画像是大数据时代数据技术与侦查技术的有机结合,其为预防个人极端暴力犯罪提供了新思路。从犯罪成因、技术支撑、信息载体等方面论述了侦查数据画像在个人极端暴力犯罪预防中应用的可行性,侦查数据画像在个人极端暴力犯罪预防应用中的实施步骤为数据收集、数据处理、构建画像、画像预警,其主要解决的问题是预测下一次犯罪地点、实施者、受害者。

基于大数据的客户画像构建与精准营销策略研究

客户画像构建与精准营销策略的制定成为企业提升市场竞争力和实现可持续发展的关键。以大数据为基础,探讨客户画像构建与精准营销策略的制定与实施。首先介绍了大数据技术和客户画像的基本概念以及客户画像构建的重要性。其次详细阐述了基于大数据的客户画像构建过程,包括数据收集、数据预处理、数据挖掘和客户画像生成等步骤。并在此基础上制定个性化的精准营销策略,以提升企业竞争力、增强客户满意度和忠诚度。研究结果表明,基于大数据的客户画像构建与精准营销策略对于优化企业营销策略、提高营销效果具有显著作用。