基于特征分析的商品需求预测及分仓优化规则研究
这是一篇关于特征分析,需求预测,随机森林,分仓优化的论文, 主要内容为商品交换是社会的一项基本活动,遍布我们生活的方方面面,电子商务使得这项社会活动的规模剧增,随之而来的是需求预测对于电商企业的意义越来越重大。目前,国内外对预测系统的主要研究方向在于如何提高动态预测精度和进行模型的组合预测,而将预测模型与库存规划相结合是分仓规划的发展方向。本文正是将预测模型与分仓库存规划相结合从而进行预测及分仓优化规则研究。首先,基于笔者设定的相关性分析规则对阿里巴巴电商平台的交易数据进行特征分析以获取其中有效的特征,利用特征建立模型对未来两周这些商品的需求进行动态预测。通过对灰色预测模型、神经网络模型、多元回归模型、随机森林模型等模型预测性能的比较,最终选取随机森林模型做回归对未来两周的商品需求作预测,获得了相对较准确的预测结果。然后,基于预测结果,在残差分析的基础上建立了报童模型求解最优的分仓库存规划。在模型求解的基础上,结合对生活中商品交易的观察和购买某些商品的经验,采取赋权等方式对结果进行规则优化,并获得了更接近真实需求的结果。最后,基于成本最小的原则提出分仓规划建议。本文对特征数量众多的电商交易数据进行特征提取所建立的模型有助于电商企业进行有效的商品需求预测并据此制定成本更低的分仓规划。
社交媒体用户特征分析平台的设计与实现
这是一篇关于特征分析,人格分析,BP神经网络,前端框架的论文, 主要内容为近几年社交媒体依托着互联网络的飞速发展异军突起。用户使用社交媒体所留下的痕迹暗含巨大价值。但目前研究多集中在用户基本属性和行为属性方面,对性格、处世态度等人格属性的研究则较少。分析和研究用户的人格特征,对网络舆情治理、重点人群监控等活动具有重大意义。然而用户人格信息往往是通过遣词造句的方式隐性表达的,因此如何建立用户文本数据与人格特征的映射关系是相关研究的主要难点。目前相关研究主要采用回归算法进行分析,研究者所针对的社交媒体和采用的算法模型各有不同。本文使用灰色关联分析代替相关性分析来进行特征降维,以更好地应对非线性场景,并将BP(Back Propagation,BP)神经网络应用于人格分析研究,充分利用了神经网络多维函数的映射能力,比较好地完成了通过用户文本分析用户人格的工作。与此同时,本文设计并搭建了社交媒体用户特征分析平台,完成了一整套由前端后台和数据库构成的可交互Web系统。该系统能基于微博用户所发表的信息对其进行特征分析,并将分析结果进行可视化展示。本文的工作内容主要集中在以下几个方面。首先,文章通过需求分析明确了平台设计目的、业务需求等基本要求,并在此基础上进行了技术选型。第二,训练并实现了BP神经网络模型来预测用户人格。在数据准备阶段,进行了用户人格信息收集和用户文本数据收集两部分工作。之后基于数据的特点,使用BP神经网络进行算法实现,在此过程中建立特征工程筛选建模特征,逐步探索合适的参数来训练模型,最终取得了比较满意的训练结果。第三,根据具体的需求,完成平台的设计和搭建工作并实现相应的功能。工作中首先确定基本的架构方案,再根据功能各自的需求,完成对具体功能的实现,最后对平台进行测试。最后文章总结了现有设计中存在的一些不足,并对未来的进一步改造和完善指明了方向。
基于矩阵分解与特征分析的混合推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,矩阵分解,特征分析,深度学习的论文, 主要内容为随着移动互联网的蓬勃发展,琳琅满目的商品充斥在各种电子商务平台上,面对众多的商品种类,用户对找到满足其需要的商品会比较困难。因此,研发高质量的个性化商品推荐系统成为移动电子商务平台发展的必经之路。然而,已有的传统协同过滤算法不能支撑如今庞大的数据量,并且协同过滤算法由于其提出的时代性所限,不能完全考虑用户和移动电子商务的特征,且存在推荐准确性低、受稀疏性影响大且稳定性差等问题,推荐结果的准确性和效率差强人意,影响用户的购物体验。因此,结合大数据时代的新兴技术,对传统的推荐算法进行改进,使之符合现阶段海量数据的推荐需求,成为学术界及企业迫在眉睫的问题。本文根据用户对商品购物行为的特点,结合移动电商的特征,研究出一种基于矩阵分解与特征分析的混合推荐算法。该算法分为召回和排序两个阶段,首先在召回层对数据进行预处理,将多种交互行为的隐式反馈转换为直观可量化的显式评分,然后构建用户与商品的评分矩阵,通过联合聚类,利用图模块最大化的理论将稀疏的矩阵分为多个低秩的评分子矩阵,并运用矩阵分解对每个低秩的评分子矩阵进行处理填充预测值。在矩阵分解阶段采用改进的非负矩阵分解,通过引入L1范数提高特征值选择能力,与L2范数防止模型过拟合,参数更新的方法采用坐标轴下降法。召回层算法旨在利用较少特征快速召回候选集,在候选集中利用较多的特征构建精准的推荐模型,因此在排序层利用特征工程提取用户和商品的特征向量,利用因子分解机的机器学习方法与深度神经网络构建特征与评分之间的潜在关系,其中,因子分解机提取低阶特征,深度神经网络提取高阶特征组合。最后,在候选集中完成排序功能,产生推荐结果。该模型集成了矩阵分解与因子分解机深度学习,利用了矩阵分解简单快速的特点,也充分考虑了基于深度学习的精准推荐,有助于提升推荐效果。本文使用Jdata算法大赛数据集,设计实验对所提出算法的准确性、覆盖率以及稳定性进行验证,并且与传统的基线算法做了推荐质量上的对比。实验结果显示,本文所提出的算法相较于基线算法在推荐质量及效率上有较大的提升,且算法支持对海量数据的处理,证明了所提算法的成效。
基于OCTA二维深度图预测的视网膜血管三维重建与分析
这是一篇关于OCTA图像,深度预测,三维血管重建,域自适应,特征分析的论文, 主要内容为光学相干断层扫描血管造影(Optical Coherence Tomography Angiography,OCTA)作为一种新兴的眼部成像技术,能够无创地获取具有高分辨率的视网膜三维血流及结构信息,如今已被应用于多种眼部疾病的诊断。当前,在OCTA图像上开展的血管形态分析等相关研究工作,绝大多数是在其二维正面投影(en face)图像上进行的,忽略了血管的空间信息。相较于二维投影图像分析,血管的三维分析和可视化,可为医生提供额外的空间信息。因此,眼底视网膜血管的三维重建,对血管的形态变化观察十分关键。目前已经开展的基于OCTA图像的血管重建工作,通过直接处理原始三维OCTA体数据,以实现视网膜血管三维重建。然而,该方法面临很大挑战:在技术层面,利用OCTA体数据重建三维血管存在三维计算复杂度较高,血管伪影难去除等困难;在数据上,由于厂商限制,一些OCTA成像设备无法导出原始三维数据,这直接导致视网膜血管三维重建难以实现。而随着成像技术的发展,部分OCTA设备开发出了深度图成像功能,深度图中的每一个像素表示场景中某点与摄像机的距离,是恢复血管空间结构的有效载体。因此,针对以上重建方法技术层面和数据获取层面的困难,本论文旨在通过OCTA的二维en face图像,利用智能图像处理算法,结合深度图的预测来恢复视网膜血管的三维结构,并通过血管的三维结构分析和特征量化,以辅助后续的临床诊断。本文主要内容如下:(1)搭建了一个从二维到三维的视网膜血管三维重建框架。首先,本文提出了一种结构引导的多尺度OCTA深度预测方法SDE-Net(Structure-guided multi-scale Depth Estimation Network),并联合像素级和全局结构的损失函数,利用机器拍摄的深度图标签进行监督约束,对输入的OCTA en face图像进行深度估计。该方法通过引入结构约束和多尺度深度感知模块,以融合血管的结构先验并在不丢失特征分辨率的同时捕获多尺度的全局信息,在OCTA深度图预测任务上表现出优越的性能,相比其他广泛应用的方法有显著提升。接下来,基于OCTA en face图像提供的血管分割信息,和从预测得到的深度图中获取的血管空间位置信息,本文成功获取了血管的三维中心线点云,并通过特定的采样和优化算法,得到最终的血管三维表面重建结果。(2)提出了一个跨域自适应的OCTA图像深度预测模型SDE+。在实际应用中,由于目前绝大多数厂商生产的OCTA设备尚未能提供深度图,导致无法直接通过深度图实现血管的三维重建。为了让SDE-Net能适用于不同成像设备(不同域)所拍摄的OCTA图像,SDE+在SDE-Net的基础上针对无监督学习特性设计了域自适应模块(Domain Adaptation Module,DAM),增强了网络的泛化性能。DAM有效减小了不同域图像之间的差异(噪声、对比度等),并且能够对预测的离群值进行自校正,以实现无监督的深度图预测。SDE+在跨域OCTA深度图预测任务上展现出优异的效果,相较对比方法有显著提升。(3)本文对重建的视网膜血管进行了特征提取和临床疾病相关性的分析。基于包含糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)和健康对照组(Healthy Controls,HC)的OCTA图像数据集,本文首先通过所提的SDE+方法重建不同机器所拍摄的OCTA图像中的视网膜血管三维结构,并提取了二维和三维空间下的血管结构特征,其中包括血管密度、分形维数、血管弯曲度,通过统计学分析开展各特征与疾病的相关性分析;最后,基于所提取的二维和三维血管特征,本文在DR与HC组间使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法进行了分类实验。特征分析和SVM分类实验结果表明:三维血管特征相较于二维特征显著提升了DR分类的准确率,体现出视网膜血管的三维结构特征在表示血管特异性方面的优越性,进一步验证了所提三维血管重建方法的重要性,同时体现了三维视网膜血管分析的临床价值。
基于矩阵分解与特征分析的混合推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,矩阵分解,特征分析,深度学习的论文, 主要内容为随着移动互联网的蓬勃发展,琳琅满目的商品充斥在各种电子商务平台上,面对众多的商品种类,用户对找到满足其需要的商品会比较困难。因此,研发高质量的个性化商品推荐系统成为移动电子商务平台发展的必经之路。然而,已有的传统协同过滤算法不能支撑如今庞大的数据量,并且协同过滤算法由于其提出的时代性所限,不能完全考虑用户和移动电子商务的特征,且存在推荐准确性低、受稀疏性影响大且稳定性差等问题,推荐结果的准确性和效率差强人意,影响用户的购物体验。因此,结合大数据时代的新兴技术,对传统的推荐算法进行改进,使之符合现阶段海量数据的推荐需求,成为学术界及企业迫在眉睫的问题。本文根据用户对商品购物行为的特点,结合移动电商的特征,研究出一种基于矩阵分解与特征分析的混合推荐算法。该算法分为召回和排序两个阶段,首先在召回层对数据进行预处理,将多种交互行为的隐式反馈转换为直观可量化的显式评分,然后构建用户与商品的评分矩阵,通过联合聚类,利用图模块最大化的理论将稀疏的矩阵分为多个低秩的评分子矩阵,并运用矩阵分解对每个低秩的评分子矩阵进行处理填充预测值。在矩阵分解阶段采用改进的非负矩阵分解,通过引入L1范数提高特征值选择能力,与L2范数防止模型过拟合,参数更新的方法采用坐标轴下降法。召回层算法旨在利用较少特征快速召回候选集,在候选集中利用较多的特征构建精准的推荐模型,因此在排序层利用特征工程提取用户和商品的特征向量,利用因子分解机的机器学习方法与深度神经网络构建特征与评分之间的潜在关系,其中,因子分解机提取低阶特征,深度神经网络提取高阶特征组合。最后,在候选集中完成排序功能,产生推荐结果。该模型集成了矩阵分解与因子分解机深度学习,利用了矩阵分解简单快速的特点,也充分考虑了基于深度学习的精准推荐,有助于提升推荐效果。本文使用Jdata算法大赛数据集,设计实验对所提出算法的准确性、覆盖率以及稳定性进行验证,并且与传统的基线算法做了推荐质量上的对比。实验结果显示,本文所提出的算法相较于基线算法在推荐质量及效率上有较大的提升,且算法支持对海量数据的处理,证明了所提算法的成效。
社交媒体用户特征分析平台的设计与实现
这是一篇关于特征分析,人格分析,BP神经网络,前端框架的论文, 主要内容为近几年社交媒体依托着互联网络的飞速发展异军突起。用户使用社交媒体所留下的痕迹暗含巨大价值。但目前研究多集中在用户基本属性和行为属性方面,对性格、处世态度等人格属性的研究则较少。分析和研究用户的人格特征,对网络舆情治理、重点人群监控等活动具有重大意义。然而用户人格信息往往是通过遣词造句的方式隐性表达的,因此如何建立用户文本数据与人格特征的映射关系是相关研究的主要难点。目前相关研究主要采用回归算法进行分析,研究者所针对的社交媒体和采用的算法模型各有不同。本文使用灰色关联分析代替相关性分析来进行特征降维,以更好地应对非线性场景,并将BP(Back Propagation,BP)神经网络应用于人格分析研究,充分利用了神经网络多维函数的映射能力,比较好地完成了通过用户文本分析用户人格的工作。与此同时,本文设计并搭建了社交媒体用户特征分析平台,完成了一整套由前端后台和数据库构成的可交互Web系统。该系统能基于微博用户所发表的信息对其进行特征分析,并将分析结果进行可视化展示。本文的工作内容主要集中在以下几个方面。首先,文章通过需求分析明确了平台设计目的、业务需求等基本要求,并在此基础上进行了技术选型。第二,训练并实现了BP神经网络模型来预测用户人格。在数据准备阶段,进行了用户人格信息收集和用户文本数据收集两部分工作。之后基于数据的特点,使用BP神经网络进行算法实现,在此过程中建立特征工程筛选建模特征,逐步探索合适的参数来训练模型,最终取得了比较满意的训练结果。第三,根据具体的需求,完成平台的设计和搭建工作并实现相应的功能。工作中首先确定基本的架构方案,再根据功能各自的需求,完成对具体功能的实现,最后对平台进行测试。最后文章总结了现有设计中存在的一些不足,并对未来的进一步改造和完善指明了方向。
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