智能家居中基于改进CBS算法的用户行为预测算法研究与实现
这是一篇关于智能家居,机器学习,用户行为预测,Spring MVC,CBS算法的论文, 主要内容为随着科学技术的快速发展,特别是4G(第四代移动通信网铭)技术的大规模商用,5G(第五代移动通信网络)技术预计在2019年商用,使得万物互联逐渐成为可能,由此衍生出来的智能家居成为行业研究的热点。然而目前行业研究的热点大多从系统的角度出发,致力于传统产品的信息化和系统功能需求,操作的便利性有了很大的提升,但依然需要人为操控才能实现对应的功能,因此,在智能化方面仍然有很大的提升空间。现代智能家居系统中可以收集到用户的行为信息,通过分析相关信息来学习用户行为,为用户建立“行为模式集合”,最终实现预测用户行为的目的,主动和提前为用户完成一些必要操作,智能家居能实现由人为操作的被动提供服务方式转为主动提供服务方式。为了实现上述的目的,本文在CBS(Customary-based servicing)算法的基础上,提出一种用户行为预测算法。为了验证算法的性能指标,把该算法编码实现并嵌入到Java项目中。具体工作如下:1、本文提出一种基于改进CBS算法的用户行为预测算法。算法主要流程为:首先挖掘用户行为之间的时间关系,主要通过时序关系和关联规则来实现。然后描述CBS算法中的时间分区与交并集运算,对CBS算法优缺点进行分析,并在此基础上引入机器学习技术,解决周围环境对用户行为的影响,引入数据库中“冷热处理”思想来解决多行为情况中存在时间冲突的问题。2、为验证算法的有效性,本文把上述算法编码实现并嵌入到Java项目中。该项目以Spring MVC为模型,项目主要分为4个部分:用户行为预测算法、算法测试、Java项目设置以及用户信息展示。通过该项目,对提出的用户行为预测算法进行验证,验证结果表明,与CBS算法相比,改进后算法的预测成功次数更多,成功率更高,稳定性更好且有效的降低对用户的干扰性。同时,该项目具有与智能家居平台无关特性,实现跨平台运行。
“互联网+”营销平台环境下的用户参与活动行为预测研究
这是一篇关于互联网营销平台,用户行为预测,用户留言,营销响应,深度学习的论文, 主要内容为传统营销活动仅仅针对线下消费者进行制定,而在“互联网+”的背景下,线上营销活动具有成本低、流程短、市场开拓速度快等优势,故企业开展营销活动的形式由线下转为线上已成必然。而在各类营销活动开展前,如何利用企业已有的数据资源,更加智能化、精准化预测用户的参与行为,提高活动的用户参与度,从而提升产品销量、加快品牌传播、提升新活动投入产出比,成为企业亟需考虑的难题。本文在浙江省某大型企业互联网营销平台数据支撑下,通过挖掘246万名普通用户、40万会员用户及已开展的245场营销活动数据,对用户是否参与营销活动这一行为进行预测。具体研究内容如下:(1)互联网营销平台下的数据采集与预处理。企业营销平台由各种营销子系统组成,数据来源多、种类繁。将采集到的用户基础数据、购买数据、营销活动数据按照数据属性分为文本数据与非文本数据。对于文本数据,进行数据清洗、分词、去停用词等预处理操作;对于非文本类数据,则主要通过对缺失值处理及异常值过滤等方法进行数据清洗,并对数据进行加工和归一化处理。最终从用户数据和活动数据中提取出21个特征。(2)针对用户留言数据,提出一种基于用户留言内容的用户特征提取方法。首先针对用户评论长度较短、文字口语化问题,提出了基于字词向量融合的文本向量表示形式。其次,考虑到文本数据含有大量语义特征,提出了基于混合深度学习的Word-Fusion关键词提取模型,从而获得每条文本的候选关键词。最后,利用余弦相似度算法,得到活动标题、用户评论两类关键词的文本相似度,从而获得用户活动留言相关度特征。(3)为了解决在互联网营销平台的复杂环境下,用户参与营销活动的行为预测问题,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和深度森林(Deep Forest,DF)的组合预测模型。通过在CNN-LSTM单模型中增加前置的embedding层和特征融合层,在DF级联层中采用类向量平均化的方法提升预测精度。然后将两种单模型采用线性加权的方式进行融合,最后同其他基准模型进行对比实验,实验结果表明,该组合模型在各方面均有一定提升。(4)基于某大型企业互联网营销平台下的用户参与活动预测模块实现。在该模块,将本文提出的基于CNN-LSTM和DF的组合预测算法进行应用。通过Python微服务架构、Vue.js以及Echarts等相关技术,实现用户参与活动预测模块的可视化搭建。在每场活动开展前,企业人员都会使用该模块进行用户参与智能化预测。该模块的实现为企业建立科学的积分体系、生态体系提供数据支撑,同时也对企业产品销量提升、品牌传播加快以及新活动投入产出比提高具有重大意义。
“互联网+”营销平台环境下的用户参与活动行为预测研究
这是一篇关于互联网营销平台,用户行为预测,用户留言,营销响应,深度学习的论文, 主要内容为传统营销活动仅仅针对线下消费者进行制定,而在“互联网+”的背景下,线上营销活动具有成本低、流程短、市场开拓速度快等优势,故企业开展营销活动的形式由线下转为线上已成必然。而在各类营销活动开展前,如何利用企业已有的数据资源,更加智能化、精准化预测用户的参与行为,提高活动的用户参与度,从而提升产品销量、加快品牌传播、提升新活动投入产出比,成为企业亟需考虑的难题。本文在浙江省某大型企业互联网营销平台数据支撑下,通过挖掘246万名普通用户、40万会员用户及已开展的245场营销活动数据,对用户是否参与营销活动这一行为进行预测。具体研究内容如下:(1)互联网营销平台下的数据采集与预处理。企业营销平台由各种营销子系统组成,数据来源多、种类繁。将采集到的用户基础数据、购买数据、营销活动数据按照数据属性分为文本数据与非文本数据。对于文本数据,进行数据清洗、分词、去停用词等预处理操作;对于非文本类数据,则主要通过对缺失值处理及异常值过滤等方法进行数据清洗,并对数据进行加工和归一化处理。最终从用户数据和活动数据中提取出21个特征。(2)针对用户留言数据,提出一种基于用户留言内容的用户特征提取方法。首先针对用户评论长度较短、文字口语化问题,提出了基于字词向量融合的文本向量表示形式。其次,考虑到文本数据含有大量语义特征,提出了基于混合深度学习的Word-Fusion关键词提取模型,从而获得每条文本的候选关键词。最后,利用余弦相似度算法,得到活动标题、用户评论两类关键词的文本相似度,从而获得用户活动留言相关度特征。(3)为了解决在互联网营销平台的复杂环境下,用户参与营销活动的行为预测问题,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和深度森林(Deep Forest,DF)的组合预测模型。通过在CNN-LSTM单模型中增加前置的embedding层和特征融合层,在DF级联层中采用类向量平均化的方法提升预测精度。然后将两种单模型采用线性加权的方式进行融合,最后同其他基准模型进行对比实验,实验结果表明,该组合模型在各方面均有一定提升。(4)基于某大型企业互联网营销平台下的用户参与活动预测模块实现。在该模块,将本文提出的基于CNN-LSTM和DF的组合预测算法进行应用。通过Python微服务架构、Vue.js以及Echarts等相关技术,实现用户参与活动预测模块的可视化搭建。在每场活动开展前,企业人员都会使用该模块进行用户参与智能化预测。该模块的实现为企业建立科学的积分体系、生态体系提供数据支撑,同时也对企业产品销量提升、品牌传播加快以及新活动投入产出比提高具有重大意义。
“互联网+”营销平台环境下的用户参与活动行为预测研究
这是一篇关于互联网营销平台,用户行为预测,用户留言,营销响应,深度学习的论文, 主要内容为传统营销活动仅仅针对线下消费者进行制定,而在“互联网+”的背景下,线上营销活动具有成本低、流程短、市场开拓速度快等优势,故企业开展营销活动的形式由线下转为线上已成必然。而在各类营销活动开展前,如何利用企业已有的数据资源,更加智能化、精准化预测用户的参与行为,提高活动的用户参与度,从而提升产品销量、加快品牌传播、提升新活动投入产出比,成为企业亟需考虑的难题。本文在浙江省某大型企业互联网营销平台数据支撑下,通过挖掘246万名普通用户、40万会员用户及已开展的245场营销活动数据,对用户是否参与营销活动这一行为进行预测。具体研究内容如下:(1)互联网营销平台下的数据采集与预处理。企业营销平台由各种营销子系统组成,数据来源多、种类繁。将采集到的用户基础数据、购买数据、营销活动数据按照数据属性分为文本数据与非文本数据。对于文本数据,进行数据清洗、分词、去停用词等预处理操作;对于非文本类数据,则主要通过对缺失值处理及异常值过滤等方法进行数据清洗,并对数据进行加工和归一化处理。最终从用户数据和活动数据中提取出21个特征。(2)针对用户留言数据,提出一种基于用户留言内容的用户特征提取方法。首先针对用户评论长度较短、文字口语化问题,提出了基于字词向量融合的文本向量表示形式。其次,考虑到文本数据含有大量语义特征,提出了基于混合深度学习的Word-Fusion关键词提取模型,从而获得每条文本的候选关键词。最后,利用余弦相似度算法,得到活动标题、用户评论两类关键词的文本相似度,从而获得用户活动留言相关度特征。(3)为了解决在互联网营销平台的复杂环境下,用户参与营销活动的行为预测问题,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和深度森林(Deep Forest,DF)的组合预测模型。通过在CNN-LSTM单模型中增加前置的embedding层和特征融合层,在DF级联层中采用类向量平均化的方法提升预测精度。然后将两种单模型采用线性加权的方式进行融合,最后同其他基准模型进行对比实验,实验结果表明,该组合模型在各方面均有一定提升。(4)基于某大型企业互联网营销平台下的用户参与活动预测模块实现。在该模块,将本文提出的基于CNN-LSTM和DF的组合预测算法进行应用。通过Python微服务架构、Vue.js以及Echarts等相关技术,实现用户参与活动预测模块的可视化搭建。在每场活动开展前,企业人员都会使用该模块进行用户参与智能化预测。该模块的实现为企业建立科学的积分体系、生态体系提供数据支撑,同时也对企业产品销量提升、品牌传播加快以及新活动投入产出比提高具有重大意义。
“互联网+”营销平台环境下的用户参与活动行为预测研究
这是一篇关于互联网营销平台,用户行为预测,用户留言,营销响应,深度学习的论文, 主要内容为传统营销活动仅仅针对线下消费者进行制定,而在“互联网+”的背景下,线上营销活动具有成本低、流程短、市场开拓速度快等优势,故企业开展营销活动的形式由线下转为线上已成必然。而在各类营销活动开展前,如何利用企业已有的数据资源,更加智能化、精准化预测用户的参与行为,提高活动的用户参与度,从而提升产品销量、加快品牌传播、提升新活动投入产出比,成为企业亟需考虑的难题。本文在浙江省某大型企业互联网营销平台数据支撑下,通过挖掘246万名普通用户、40万会员用户及已开展的245场营销活动数据,对用户是否参与营销活动这一行为进行预测。具体研究内容如下:(1)互联网营销平台下的数据采集与预处理。企业营销平台由各种营销子系统组成,数据来源多、种类繁。将采集到的用户基础数据、购买数据、营销活动数据按照数据属性分为文本数据与非文本数据。对于文本数据,进行数据清洗、分词、去停用词等预处理操作;对于非文本类数据,则主要通过对缺失值处理及异常值过滤等方法进行数据清洗,并对数据进行加工和归一化处理。最终从用户数据和活动数据中提取出21个特征。(2)针对用户留言数据,提出一种基于用户留言内容的用户特征提取方法。首先针对用户评论长度较短、文字口语化问题,提出了基于字词向量融合的文本向量表示形式。其次,考虑到文本数据含有大量语义特征,提出了基于混合深度学习的Word-Fusion关键词提取模型,从而获得每条文本的候选关键词。最后,利用余弦相似度算法,得到活动标题、用户评论两类关键词的文本相似度,从而获得用户活动留言相关度特征。(3)为了解决在互联网营销平台的复杂环境下,用户参与营销活动的行为预测问题,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和深度森林(Deep Forest,DF)的组合预测模型。通过在CNN-LSTM单模型中增加前置的embedding层和特征融合层,在DF级联层中采用类向量平均化的方法提升预测精度。然后将两种单模型采用线性加权的方式进行融合,最后同其他基准模型进行对比实验,实验结果表明,该组合模型在各方面均有一定提升。(4)基于某大型企业互联网营销平台下的用户参与活动预测模块实现。在该模块,将本文提出的基于CNN-LSTM和DF的组合预测算法进行应用。通过Python微服务架构、Vue.js以及Echarts等相关技术,实现用户参与活动预测模块的可视化搭建。在每场活动开展前,企业人员都会使用该模块进行用户参与智能化预测。该模块的实现为企业建立科学的积分体系、生态体系提供数据支撑,同时也对企业产品销量提升、品牌传播加快以及新活动投入产出比提高具有重大意义。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/52649.html
