基于用户行为统计的企业知识自动评价方法

为了帮助企业对日益增长的大量知识进行快速有效地量化评价,挖掘有价值的信息和知识,尝试将用户行为统计分析应用到企业知识价值的量化评价中,通过对知识实际被用户使用的行为情况进行统计分析,实现对企业知识价值的自动评价,并设计算法和进行算例分析,验证了评价方法的有效性。

基于用户停车行为统计的电动汽车快速充电站最优规划

针对目前电动汽车充电站规划中精确描述用户停车行为存在的不足,本文以规划区域内的用户停车场分布、到达停车场的车辆数量和停车持续时间等统计数据为基础,提出了一种电动汽车快速充电站最优规划和配电网经济运行的联合优化模型。首先,根据电动汽车在不同区域的停车行为统计特性,生成典型的停车行为场景。其次,采用等年值法,以最小化社会化成本为目标,考虑充电桩规划约束以及配电网安全运行约束,建立该联合优化模型的混合整数非线性规划表达形式。再者,对交流潮流方程进行了高精度线性化,从而将原优化模型转换为一个可高效求解的混合整数二次约束规划模型。最后,在一实际充电站规划区域和一实际配电网上进行测试,测试结果表明本文所提联合优化模型可以获得较为精准的计算结果,且计算耗时较短。

一种辅助用户搜索的聚类可视化搜索服务

针对用户搜索聚类的需求,以描述优先聚类算法为中心,利用提取高频短语获取候选聚类标签,并结合用户行为,提出一种基于搜索引擎的搜索结果可视化服务的实现机制.该机制包括聚类、可视化、用户反馈三个方面的算法,通过将用户的搜索结果动态转化及总结为相关聚类形态,基此进行可视化搜索呈现,引导用户快速获得搜索结果,并统计用户的使用习惯.实验表明:该机制可有效将用户搜索的结果进行汇聚,减少用户选择的选项,利用聚类等呈现手段辅助用户搜索.