基于ARIMA模型的用户兴趣预测研究
这是一篇关于用户兴趣模型,时间序列预测,ARIMA,兴趣预测的论文, 主要内容为近年来,互联网飞速发展,随之而来的是信息量的激增,每天都会产生大量数据,而我们不可能一一浏览所有的信息,因此,如何才能充分利用这些数据,从中挖掘出用户可能比较关注的信息,生成一个有针对性的推荐,提供越来越多的高质量服务,开始引起许多学者的关注。对于个性化的推荐系统来说,其前提条件就是要对用户兴趣的有一个较为正确的把握。只有对用户画像精准,用户模型建立准确,才有可能提供好的推荐。但是,用户兴趣并不是始终不变的,有可能因为时间因素或者外部环境的变化,导致用户的兴趣也随之改变。如何建立用户兴趣模型以及如何充分利用历史信息对用户兴趣的变化趋势进行预测,这对于推荐系统来说是两个重要的研究方向。本文围绕以上两个方面展开研究。首先研究用户兴趣模型的建立。基于新浪微博的特征进行分类,使用python语言编写爬虫算法,爬取类别特征明显的微博数据集作为分类训练语料集,构建更贴近微博特征的分类体系。对各类别训练语料集进行主题分析。同时将新浪微博用户的微博内容数据、用户标签数据、个人介绍等这些能体现用户兴趣的信息进行合并,构建用户兴趣文档。使用User LDA模型从兴趣文档中提取兴趣主题,计算用户兴趣文档和各个类别的语料集的相似度,将其相似度作为用户对各个兴趣大类的兴趣度,建立用户兴趣模型。在确定了用户兴趣模型后,本文考虑到了用户兴趣可能会存在漂移这一现象,进一步展开了对用户兴趣预测的相关研究。时间信息在对用户兴趣预测中发挥至关重要的作用,本文通过将新浪微博2012-2014年内的用户数据按月进行划分,针对每月建立用户兴趣模型,构建用户兴趣的时间序列,在此基础上引入一种时间序列预测模型——ARIMA-LSTM模型对用户兴趣进行预测。通过ARIMA提取时间序列中的线性信息,LSTM神经网络进一步拟合ARIMA预测残差项中的的非线性信息。可以实现对兴趣的更精准的预测。实验结果表明,本文的方法能够深入挖掘用户兴趣序列中的线性特征和非线性特征,探究用户兴趣的动态演化趋势,对用户兴趣做出精准预测。本文基于预测结果进一步研究,将其应用到推荐上,对比未经改进的ARIMA预测推荐和指数平滑预测推荐也体现了一定的优势。
基于WebGIS的滑坡监测数据管理分析系统设计与实现
这是一篇关于Web GIS,滑坡监测数据,系统设计,Django,ARIMA的论文, 主要内容为滑坡是我国发生最为频繁的地质灾害,直接威胁着人们的生命财产安全。十四五规划中提出了需要增强公共设施应对地质灾害的能力,并构建应急指挥信息和综合监测预警网络体系,以提高防灾减灾抗灾救灾能力。迫切需要对滑坡等地质灾害展开监测工作,构建滑坡监测数据管理与分析系统,并能够为滑坡地质灾害预警预报、治理、生态修复、成因分析等工作提供基础数据资料。文中主要从滑坡监测数据管理和分析角度出发,综合考虑了系统功能的可扩展性、系统运行和维护的便利性等方面,采用B/S架构模式作为系统整体架构,结合Vue和Django以前后端分离方式设计并实现了基于WebGIS的滑坡监测数据管理与分析系统。在系统搭建过程中,先是探讨和分析了构建WebGIS系统所涉及的相关技术方法,然后研究了滑坡监测方法、数据处理方法和ARIMA时间序列预测算法,最后结合My SQL等数据库技术、Vue Cesium地图引擎模块和Web图形技术等来完成整个系统搭建。论文主要研究成果如下:(1)研究了对滑坡监测数据整理、预处理和分析的流程方法,利用Python结合Pandas、Stats Models等模块实现对滑坡监测数据的自动化处理和ARIMA时间序列预测分析等方法。其中自动化处理包括监测数据的处理方法、基于3σ法则的异常值检测方法和Hermit插值方法等,并在系统后端中进行封装和使用;(2)结合系统需求分析,首先从系统设计目标、系统功能设计和系统架构设计三个方面对系统进行了总体设计,然后对数据库选择进行分析,最后综合比较下选取My SQL数据库来实现对滑坡监测数据及其相关信息的存储,并设计了8个数据库信息表;(3)在系统后台中,使用Django实现了对滑坡监测数据的信息化管理,设置仅当用户通过JWT认证后,系统前台才能获取到系统后台提供的RESTful API接口数据。在系统前台中,利用Vue结合Web图形技术实现对RESTful API接口数据的可视化以及通过Vue Cesium去实现一些GIS相关功能;(4)通过VueCesium实现了量算工具、绘制工具、调用在线地图服务和本地地图服务等功能,还实现在Web地图中即可清晰直观地展示出监测设备的空间位置、运行状态和预警预报状态以及滑坡的预警预报状态等。论文中已基本实现了系统功能设计中的所有功能,并将南川区李家湾滑坡监测项目中的部分监测数据上传至系统数据库中,并对系统功能进行了测试,结果表明系统运行性能良好,已基本符合预期要求。但对于系统界面、部分功能以及系统性能优化等方面,还需要进一步去完善。
基于特征组合的社交机器检测技术的研究与实现
这是一篇关于社交机器人,特征组合,LDA,LSTM,ARIMA的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术与人工智能的技术的进步,越来越多的人们在社交平台上浏览、发表观点。因此,社交机器人,一种基于人工智能技术的程序,逐渐出现在社交网络上。许多社交机器人制造错误信息,编造网上评论,散布有关政治候选人的虚假新闻,恶意企图控制和操纵公众情绪。由于越来越智能的社交机器人能够充分模仿真实用户,社交机器人的检测技术具有重要的研究意义。本文研究社交机器人的行为以及社交机器人的检测技术,在基于人工智能的社交机器人检测技术的基础上,做出的主要工作有以下几点:1.本文提出特征组合的方法与主要结构,将基于特征组合社交机器人检测划分为特征提取层、特征组合层与输出层。2.本文在以特征组合的结构进行社交机器人检测的基础上,进行时间、主题、情感三个维度上的两两特征组合,设计每种组合中每一层结构的具体实现方法,并进行实验验证。3.本文还使用微服务技术设计社交机器人检测系统,适用于特征组合的方法结构。本文的创新点包括:1.提出使用特征组合进行社交机器人检测的结构。2.引入LDA与MOGRIFIERLSTM进行时间与主题特征组合的社交机器人检测。3.引入VADER、ARIMA时间序列算法与MOGRIFIER LSTM进行时间与情感特征组合的社交机器人检测。4.设计打分系统进行主题与情感特征组合的社交机器人检测。
基于WebGIS的滑坡监测数据管理分析系统设计与实现
这是一篇关于Web GIS,滑坡监测数据,系统设计,Django,ARIMA的论文, 主要内容为滑坡是我国发生最为频繁的地质灾害,直接威胁着人们的生命财产安全。十四五规划中提出了需要增强公共设施应对地质灾害的能力,并构建应急指挥信息和综合监测预警网络体系,以提高防灾减灾抗灾救灾能力。迫切需要对滑坡等地质灾害展开监测工作,构建滑坡监测数据管理与分析系统,并能够为滑坡地质灾害预警预报、治理、生态修复、成因分析等工作提供基础数据资料。文中主要从滑坡监测数据管理和分析角度出发,综合考虑了系统功能的可扩展性、系统运行和维护的便利性等方面,采用B/S架构模式作为系统整体架构,结合Vue和Django以前后端分离方式设计并实现了基于WebGIS的滑坡监测数据管理与分析系统。在系统搭建过程中,先是探讨和分析了构建WebGIS系统所涉及的相关技术方法,然后研究了滑坡监测方法、数据处理方法和ARIMA时间序列预测算法,最后结合My SQL等数据库技术、Vue Cesium地图引擎模块和Web图形技术等来完成整个系统搭建。论文主要研究成果如下:(1)研究了对滑坡监测数据整理、预处理和分析的流程方法,利用Python结合Pandas、Stats Models等模块实现对滑坡监测数据的自动化处理和ARIMA时间序列预测分析等方法。其中自动化处理包括监测数据的处理方法、基于3σ法则的异常值检测方法和Hermit插值方法等,并在系统后端中进行封装和使用;(2)结合系统需求分析,首先从系统设计目标、系统功能设计和系统架构设计三个方面对系统进行了总体设计,然后对数据库选择进行分析,最后综合比较下选取My SQL数据库来实现对滑坡监测数据及其相关信息的存储,并设计了8个数据库信息表;(3)在系统后台中,使用Django实现了对滑坡监测数据的信息化管理,设置仅当用户通过JWT认证后,系统前台才能获取到系统后台提供的RESTful API接口数据。在系统前台中,利用Vue结合Web图形技术实现对RESTful API接口数据的可视化以及通过Vue Cesium去实现一些GIS相关功能;(4)通过VueCesium实现了量算工具、绘制工具、调用在线地图服务和本地地图服务等功能,还实现在Web地图中即可清晰直观地展示出监测设备的空间位置、运行状态和预警预报状态以及滑坡的预警预报状态等。论文中已基本实现了系统功能设计中的所有功能,并将南川区李家湾滑坡监测项目中的部分监测数据上传至系统数据库中,并对系统功能进行了测试,结果表明系统运行性能良好,已基本符合预期要求。但对于系统界面、部分功能以及系统性能优化等方面,还需要进一步去完善。
基于ARIMA模型的用户兴趣预测研究
这是一篇关于用户兴趣模型,时间序列预测,ARIMA,兴趣预测的论文, 主要内容为近年来,互联网飞速发展,随之而来的是信息量的激增,每天都会产生大量数据,而我们不可能一一浏览所有的信息,因此,如何才能充分利用这些数据,从中挖掘出用户可能比较关注的信息,生成一个有针对性的推荐,提供越来越多的高质量服务,开始引起许多学者的关注。对于个性化的推荐系统来说,其前提条件就是要对用户兴趣的有一个较为正确的把握。只有对用户画像精准,用户模型建立准确,才有可能提供好的推荐。但是,用户兴趣并不是始终不变的,有可能因为时间因素或者外部环境的变化,导致用户的兴趣也随之改变。如何建立用户兴趣模型以及如何充分利用历史信息对用户兴趣的变化趋势进行预测,这对于推荐系统来说是两个重要的研究方向。本文围绕以上两个方面展开研究。首先研究用户兴趣模型的建立。基于新浪微博的特征进行分类,使用python语言编写爬虫算法,爬取类别特征明显的微博数据集作为分类训练语料集,构建更贴近微博特征的分类体系。对各类别训练语料集进行主题分析。同时将新浪微博用户的微博内容数据、用户标签数据、个人介绍等这些能体现用户兴趣的信息进行合并,构建用户兴趣文档。使用User LDA模型从兴趣文档中提取兴趣主题,计算用户兴趣文档和各个类别的语料集的相似度,将其相似度作为用户对各个兴趣大类的兴趣度,建立用户兴趣模型。在确定了用户兴趣模型后,本文考虑到了用户兴趣可能会存在漂移这一现象,进一步展开了对用户兴趣预测的相关研究。时间信息在对用户兴趣预测中发挥至关重要的作用,本文通过将新浪微博2012-2014年内的用户数据按月进行划分,针对每月建立用户兴趣模型,构建用户兴趣的时间序列,在此基础上引入一种时间序列预测模型——ARIMA-LSTM模型对用户兴趣进行预测。通过ARIMA提取时间序列中的线性信息,LSTM神经网络进一步拟合ARIMA预测残差项中的的非线性信息。可以实现对兴趣的更精准的预测。实验结果表明,本文的方法能够深入挖掘用户兴趣序列中的线性特征和非线性特征,探究用户兴趣的动态演化趋势,对用户兴趣做出精准预测。本文基于预测结果进一步研究,将其应用到推荐上,对比未经改进的ARIMA预测推荐和指数平滑预测推荐也体现了一定的优势。
基于决策树和ARIMA的销售管理系统的设计与实现
这是一篇关于SpringMVC,销售管理系统,决策树,ARIMA的论文, 主要内容为S公司拥有大量的广告媒介资源,为了能充分整合客户及产品资源,降低产品空置率、提高销售效率和成功率,从而提高盈利,公司决定自行开发一套销售管理系统。这不仅降低了公司的成本,也能根据公司的实际业务流程进行灵活的系统定制化。本文按照需求的调研与分析、系统的概要设计、详细设计与系统实现、系统测试的步骤来叙述,搭建本系统的框架选择了 Spring+SpringMVC+MyBatis。除了客户管理、产品管理、项目管理、合同管理、财务管理模块等核心业务之外,根据业务的扩展性,重点调研了销售漏斗在实际业务中的体现,定制了营销预测管理模块,进行销售漏斗情况的统计,并利用决策树算法,对客户资源池中的客户进行潜在价值预测,将客户分为高、中、低三类,使业务员能对潜在客户及其销售机会进行更好的追踪,把握商机、推进销售进展,发挥其在销售管理系统中的重要作用。此外,还使用ARIMA模型进行了销售额的预测,对公司的销售情况有较大的参考价值,提高了企业的风险识别和应对的能力。在产品模块中也运用了Echarts进行数据图表的展示,页面交互美观、可定制性高。此外,在财务管理模块中完成了较为复杂的财务记账处理,基于权责发生制来处理应收账款、回款、发票、核销等财务操作。目前,本系统已投入使用,提高了业务员的工作效率,有效支持企业的分析与决策,优化企业工作流程、提升响应效率。
基于Spark平台的短期电力负荷预测方法研究
这是一篇关于电力负荷预测,EEMD,SVR,ARIMA,并行计算的论文, 主要内容为短期电力负荷预测问题随着近年来电力能源消耗的不断增长而受到越来越多的关注,精准的短期电力负荷预测不仅仅是确保电力系统安全稳定运行以及合理布局的决定性因素,同时也是政府制定经济计划的重要支撑。为了提高短期负荷预测的精准度,本文提出了一种基于时间序列分解的短期电力负荷预测模型,设计并实现了预测模型在Spark平台的并行化计算,并在此基础上搭建了集数据可视化、数据分析、数据管理于一体的电力负荷数据分析平台。本文的主要工作以及成果如下:(1)为了解决单一模型难以有效拟合负荷数据的变化趋势,本文采用时间序列分解方法EEMD,结合气象因素数据,提出了EEMD-SVR-ARIMA负荷预测模型。模型将负荷数据序列分解为多个频率不同的子序列,同时对气象因素数据序列进行分解得到气象数据分量,采用皮尔逊相关性分析方法,选择合适的分量作为模型的特征输入,再结合ARIMA和SVR算法对负荷数据子序列进行预测,最后将各子序列的预测模型结果叠加得到最终的预测结果,实验证明该方法有效提升了负荷数据的预测精度。(2)EEMD-SVR-ARIMA负荷预测模型是在牺牲了时间复杂度和空间复杂度的基础上提升了模型的预测精度,在单机环境下模型的训练时间较长,因此本文结合Spark分布式计算平台,设计并实现了预测模型的并行化计算,通过实验证明该模型的预测效果十分接近单机环境运行结果,并且模型的运行时间大大缩短。(3)为了实现负荷数据的可视化管理,本文借助Spring Boot开发框架,设计并实现了电力负荷数据分析平台,该平台由用户管理、数据分析、数据管理三大模块组成,集成了负荷数据管理、负荷数据异常值检测、负荷数据预测、负荷数据可视化等功能,通过对平台功能的测试,表明该平台具有很好的交互性以及比较完备的功能。
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