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%。

框架·标签·应用:基于数字画像的课堂教学评价

借力数字画像开辟的课堂教学评价新范式,蕴含着依托技术摆脱痼疾的变革诉求、提质增效的创新取向。为此,基于数字画像技术,依照“如何画、画什么、为何画”的逻辑主线,以立德树人、主体本位为基本遵循,着力打造课堂教学评价的数智化框架,构建彰显课程特色的标签体系,将多源、异构、互通的教学数据经由解构、关联、重组生成画像评价模型,阐析以评促改、以评促教、以评促学的应用机理,为因循施策、因材施教、因需而动提供数据支撑,以期实现课堂教学评价数智化跃迁,助推教、学、评一体化发展。

基于用户画像的电网企业科技成果多维画像构建

全方位洞察科技成果,深入挖掘科技成果的应用价值,对提高科技成果转化效率和实用价值具有重要意义。本文基于用户画像相关理论和技术,结合电网企业科技成果特征,构建了多维度成果标签体系,并利用聚合科技成果多维标签,形成了科技成果多维画像,使科技成果“一图”可知,为科技成果价值深度挖掘及智能化管理提供决策支持。

基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统的设计与实现

为了提升学生画像个性化推荐的效果,研究设计了一种基于深度哈希算法的学生画像个性化推荐系统。通过使用深度哈希算法结合经过处理的学生信息,进行了学生信息特征标签的提取,并构建了学生画像标签维度模型,从而提升了学生画像的生动性。根据学生画像标注的学生特征,在学校课程资源特征数据集中进行搜索匹配,并根据排序后的检索结果生成推荐结果。实验结果表明,该系统能够有效地采集和预处理学生信息,并成功构建学生画像,完成学生画像的个性化推荐。

电网企业审计数字化“用户画像”的应用与探索

基于“用户画像”原理和技术,结合电网公司审计工作内容和流程,构建以审计标签模型为核心的电网审计画像标准系统和审计画像应用体系。建立电网体系主业类、新兴业务类、金融类、国际业务类4类企业的审计画像覆盖度和审计画像准确度关键指标体系。设计并实现了审计画像在电网企业编制年度计划和审计报告的实际应用;支持日常审计业务工作、规范审计工作流程,实现审计结果信息化、智能化,为电网公司审计及相关经济管理工作提供辅助决策依据。

基于人体特征信息标签的个体健康画像研究

介绍国内外健康画像相关研究进展,详细阐述基于人体特征信息的个体健康画像数据采集与画像构建方法、标签提取与模型构建方法,分析实证研究结果,指出构建差异化的个体健康画像可以有效帮助居民针对自身健康状况制定和选择个体健康管理方案,辅助医生判断患者健康状况、制定诊疗方案。

基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统设计

为有效控制电量信号的无功功率水平,从而使得配电网运行环境能够长期保持相对稳定的存在状态,设计基于电力大数据与画像的配电网运行安全监测系统。将电量运行电路接入MVC监测框架,再将剩余配电信号转存至网关管理模块,完成配电网运行安全监测系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,借助已采集的电力数据信息,通过构建电网用户画像标签的方式,计算电力标签纯度度量指标的具体数值,完成基于电力大数据与画像的监测软件设计,再联合各级硬件设备结构,实现配电网运行安全监测系统的设计与搭建。实验结果表明,与传统在线运行监测系统相比,在电力大数据与画像标签技术的作用下,电量信号的无功功率水平能够保持较低的数值状态,对于保持配电网运行环境的稳定性与安全性能够起到一定的促进作用。

基于TF-IDF算法的运营商用户画像分析

随着通信技术的迅速发展,海量日志的产生给企业运营带来了安全隐患,除了能否及时检测出电信运营商企业内各类业务系统及设备的海量日志是否安全、合规之外,基于用户行为的分析对日志安全也尤为重要。为了直观掌握用户行为,本文基于TF-IDF标签权重算法对运营商海量用户业务日志数据构建用户画像。根据实际业务场景构建RFS模型,通过开发的用户画像标签体系分析研究运营商用户行为,对用户操作日志中的潜在高风险信息进行数据挖掘,并输出可视化用户行为分析画像结果。实际应用表明,通过用户画像能识别风险用户行为信息,同时也能为日志安全分析提供参考价值,帮助企业实现数据安全运营动态监测。

基于大数据的配电网设备画像体系及辅助决策研究与应用

配电网是实现电能供给和能量消费的最终环节,是电力公司提供优质供电服务的最后一站,尤其是分布式能源广泛接入配电网后,配电网馈线和台区数量日益增加,馈线和台区的运行环境和运行特征日益复杂,各类运行管理问题不断凸显。文章重点研究配电网台区和馈线基于多维数据分析的设备状态,构建配电网的全方位设备画像与辅助决策体系,文章研究成果对于深入挖掘配网设备数据资产价值,提升精准分析和辅助决策能力,开展贯穿全业务流程的数据洞察,从源头识别分析和消除问题,具有良好的推广和应用价值。

基于电力大数据挖掘的供应商精准画像研究

随着现代智慧供应链转型升级,建立完善的电力供应商精准画像系统已是大势所趋,为此提出基于电力大数据挖掘的供应商精准画像研究。根据数据中台汇聚的大量供应商数据,设计了供应商精准画像的总体架构及功能架构;提出了供应商精准画像的关键技术需求,主要分为构建供应商全息数据库、设计供应商标签体系和搭建多准则决策模型。供应商精准画像场景应用结果表明,供应商精准画像在质量管控辅助、供应商优选、供应链金融三个业务场景下的功能应用均取得较好效果。

基于用户画像对抑郁倾向人群的识别研究

随着新冠肺炎疫情肆虐全球,抑郁症患病率大幅增加,高患病率和低就诊率成为抑郁症面临的两大挑战。人工智能与机器学习的快速发展为精准识别出抑郁倾向人群奠定了基础。文中借助微博平台,建立用户画像对用户进行抑郁倾向识别,构建基于用户画像的TCNN⁃GRU⁃PR融合识别模型。首先,利用TF⁃IDE算法扩充基础种子词,构建抑郁倾向情绪词典;然后,采用TCNN⁃GRU模型进行情绪特征提取识别,引入PageRank算法从社交网络维度进行再次识别;最后,将机器学习得出的情绪标签概率值与PR值加权求和,判断抑郁倾向程度。实验结果表明,TCNN⁃GRU⁃PR模型结合文本识别和社交网络识别两个维度能准确识别出情绪状态和抑郁程度,对于抑郁倾向人群的早期识别与干预治疗有重要意义。

基于电力营销的客户画像标签建立及应用研究

以准确建立客户画像标签为目标,以电力营销客户用电行为大数据为基础,研究基于电力营销的客户画像标签建立方法。经基于改进K-均值算法的电力营销客户用电行为大数据聚类方法,实现电力营销客户用电行为数据聚类;基于聚类获取的数据,采用基于多维细粒度行为数据的客户画像标签建立方法,建立客户行为特征标签、用电特性特征标签、消费习惯特征标签,以此识别客户画像标签的敏感类型。研究结果显示:查准率、查全率最大值分别是0.98、0.97,F1值最大值是0.98,聚类效果较好;应用该方法建立电力营销客户画像标签,重测信度达到95%以上,一致性显著,准确性较高。

多层级的传媒客户价值评价系统研究

通过对多个系统中的客户数据进行分析,构建一套客户群体画像和个体画像标签体系,在此基础上建立分析型和预测型两类数据挖掘模型,并将结果应用到运营管理和市场营销的多个环节中。再通过对实际使用效果的分析,对标签体系和挖掘模型做进一步的完善和优化。从而创建出一个完整的动态客户价值评价系统,为更好的服务客户,提升企业服务质量起到良好的促进作用。

面向信息茧房的用户画像多样化标签推荐

个性化推荐算法提高了信息资源推送的精准度,但也带来了信息茧房效应,导致用户信息窄化、认知失衡、价值偏颇、群体极化。文章针对推荐系统中信息茧房导致的负面影响,结合用户画像技术中的多标签分类算法,对推荐系统用户的兴趣标签进行分级,构建多维特征标签体系,由此提出基于用户画像的多样化标签推荐方法,依据所构建的多样化标签体系进行协同过滤推荐,解决推荐系统中因信息茧房所产生的信息推送窄化和信息雷同等问题,在满足精确率的条件下,促进推荐结果的多样化。

数字空间视角下智慧城市全景数据画像实证研究

数字空间视角下分析智慧城市全景数据画像,以呈现我国城市发展态势,在数据层面上实现智慧城市建设赋能,进而利用全景数据画像辅助智慧城市建设。根据各维度内在逻辑数据构建智慧城市数据标签框架,采用灰色加权关联度分析方法对城市数据进行评估、排序和关联分析,以发现城市各维度内部逻辑及外部关联,通过K-means聚类分析方法得出4组具有显著差异的智慧城市全景数据画像群体结构。针对每个城市类型数据画像的关键特征进行具体分析,为智慧城市提供一个较为全面的数据画像标签类型解释,实现对城市运行状况的全景化数据呈现。

能源互联网背景下园区用户画像及成熟度评价模型研究

随着能源互联网建设的不断深入,中国能源相关行业从上到下均积极创新,促进能源的高效、合理利用发展,园区用户作为能源消费的重点以及能源互联网技术集中应用地,是能源革命的重要前沿阵地。如何高效深入挖掘海量数据蕴含的价值信息,刻画园区用户的用能特征为用户、电网及更多市场主体提供价值服务是能源互联网建设的重要内容与研究方向。基于用户画像技术,基于用户负荷水平、用户日常用电行为、用户多元互动能力等因素,构建多个维度用户特征的园区用户三级标签体系,并以此构建了园区用户成熟度评价模型,分别从负荷水平、用电行为、互动能力三个维度对用户的用电特性进行评价。实例分析表明该模型有助于区域电网运营商快速直观掌握电力用户的负荷行为模式以及电量需求规律,进而高效开展精准的供电及增值服务。

用户画像技术与其在农业领域应用研究进展

作为一种能够精准分析用户特征、描绘用户行为的数据分析工具,用户画像技术近年来受到广泛关注。本文首先阐述了用户画像的基本概念和特征,综述了用户画像构建关键技术的国内外研究进展,并分析比较了不同技术的特性和优缺点。然后对用户画像技术在农业领域中的应用研究进行了系统分析,包括农户特征描述、农业服务的个性化推荐、农产品精准营销和农业经营管理决策支持等多方面。最后,总结了当前用户画像技术存在的问题,并对未来研究的趋势及用户画像技术在农业领域的应用前景进行了展望。

面向知识服务系统的用户画像研究与应用

设计面向知识服务系统的多维用户画像应用框架,基于医药卫生知识服务系统用户数据(包括注册数据、访问日志数据和百度统计数据),利用统计分析、主题研究、标签设计、标签映射与填充等方法构建用户画像,开发用户画像管理系统并以某用户为例进行画像的应用实践,为知识服务平台开展相关服务提供理论与实践指导,为用户提供精准化、个性化、智能化的知识和服务。

基于图书标签画像的个性化推荐模型研究

随着图书出版行业的快速发展,读者用户在选择和阅读图书时面临严重的信息过载问题。读者在海量图书中选择出自己想要图书,往往需要大量时间。文章根据读者访问与阅读的行为信息,结合读者的基本信息,分析读者的兴趣点,搭建个性化推荐模型,为读者从海量图书中推荐符合其兴趣点的图书。

基于数据可视化的大学生画像系统构建研究

随着教育数据进入大数据时代,教育评价改革需要利用大数据技术探索过程性评价、德智体美劳全要素评价,本文通过采集数字校园平台、在线学习平台等学生数据,从道德品质、学业学习、身心健康、人文底蕴和实践创新五个方面划分画像模型,进行学生画像数据分级标签化,然后通过标准化清洗、建立数据模型、进行数据分析和学生画像可视化呈现,能精准进行个性化的学习模块推荐、学生发展指标预警和为教育管理者提供决策支持,促进学生更好的全面发展。