用动机理论对案例进行分析_用户进行分析理论

王广新则通过LDA进行对用户个人分析兴趣的研究分析,以削弱微分析博短文本在主题建立过程中数据稀疏、噪进行音大等问题,进行并且用户兴趣模型的构建过程中,为了动机理论使微博的语义更加丰富,也更加注重外部语料数据的挖掘[8]。目前,国外关于主题模型的研究取得了很多较为成熟的研究用户成果,可以更好的将用户兴趣模型服务分析于个性化推动机理论荐系统中。案例Fragoudis等对精准推荐系统进行了深入的对比分析研究,验证了用户兴趣建模在精准推荐用户系统的建设进行过程中的重要性[9]。Fischer的研究希望可以给用户带来最好的体验,提高系统的性能,优化系统效率案例[10]。

So理论fia第1章引言6Stamou等人利用用户在搜索引擎上的检索关键词,以及浏览的结果网页信息作为数据来源,对数据进行建模分析,得到用户的兴趣偏好模理论型[11]。分析Jul用户ia等收集获取用户在视频网站上的标签数据,对这些数据进行建模,分析用户的社交关系[12]。国外关于短文本的兴趣主题的研究,多是以Twitte进行r为数据基础进行的,国内的微博平台社交模式,与twitter平台相类似。Fabian等获取用户历史微博内容,在原文内容中超链接的基础上,对超链接进行信息扩充,新建用户专属的个人文件,对这些文件用户进行分析,提取关键词语用以表达用户的兴趣偏好[15]。Chen等解析了用户推荐的超链接,对链接内容进行比进行较分析,整理用户在社交平台上的推荐内容进行,统计被推荐内容的热门程度,并将其进行按照受欢迎程度由高到低排序[16]。

Zh动机理论ang等通过对用户微博的历史数据进行采集分析,从历史原创微博中提取主要词案例语,给用户打上标签,然后用分析来表达该用户的个人案例兴进行趣[17]。本文使用的移动机理论动互联网业务行为数据经过处理后,变成周期性的浏览序列案例,通过马尔可夫模型可以分析和挖掘用户行为。但模型也存在一定的理论不足,因为在案例实际情况中,用户用户在未来的状态也会受到之进行前状态的影响,而不仅仅与当前进行状态有关。

动机理论因此,在分析具有马尔可进行夫性质的移动互联网用户行为数据基础之上,本文釆用4多状态马尔可夫链和用户多阶马尔可夫链模型对用户行案例为进行建模,并进行了用户间差异化分析,最后通过聚类分析提取了关键代表性用户,从而对用户使用的典型模式进行了分析和解读,提出基于实验结果的管理意见。本用户文的结构,按照研究的内容顺序可以分为五个部分,分别是建立用户行为模型(多状态马尔可夫链分析及多阶马尔可夫进行链)、计算用户间的相似度(距离矩阵)、对用进行户进行聚类分析、提取每个类别动机理论的代表用户、对代表用户的行为特征进行分析进行及解读。本章将所有的参考文献列表化展示,主要包含了移动互联网用户行为分析、多状态马尔可夫链模型、多阶马尔可夫链模型、相似度(距离)的计算方法、聚类算法五个方面的分析文献内容。在本章中,我们基于已有的移动运营商提供的用户在移动设备上使用移动业务的行为案例数据,根据多状态和多阶马尔分析可夫链模型对用户行为进行了建模,并按照我们的研宄顺序依次进行了计算用户之进行间的距离、计算距离矩阵、用户的聚类分析(包含确定聚类个数)、选取每个类别的关键代表用户理论等步骤。

首先对数据进分析行了描述,详细介绍了整个数据结构、数据含义和预处理流程,然后根据已有的研究步骤对数据进行了完整的实验,对实验结果进行了图表化的展用户示和分析,对每个实验结果都进行了业务解读。第五章,内容为基于实验结果提出的管理建议。

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