智能电视潜在付费用户预测系统的设计与实现
这是一篇关于智能电视,潜在付费用户,特征衍生,深度模型,Java Web的论文, 主要内容为随着智能电视的普及,用户付费成为电视生产企业或视频内容企业最重要的利润来源之一。挖掘潜在付费用户,促使用户付费购买增值服务越来越成为企业亟待解决的问题。企业人员需要了解用户付费情况、用户日常行为习惯等,同时适时地对潜在付费用户进行促销以促使更多用户付费,需开发一套智能电视潜在付费用户预测系统为此项业务做系统支撑。智能电视潜在付费用户预测系统中的一个关键是建立准确的潜在付费用户预测模型,本文首先基于国内最大的电视厂家之一的海信公司日志数据的特点,提出了对日志信息扩展、特征衍生以及特征提取的解决方案。结合深度模型在高阶抽象特征学习上的优势以及线性模型在低阶特征学习上的优势,应用SWD模型进行训练预测。为了验证模型的性能,和传统分类模型进行了比较,实验结果表明,SWD模型在智能电视潜在付费用户预测中的F1测度上优于传统的分类模型,F1值能够达到0.8401。在对系统的开发背景、国内外研究现状进一步分析之后,通过需求分析确定各个模块的功能和业务,应用B/S架构、前后端分离模式、Spring MVC等Java Web开发技术完成智能电视潜在付费用户预测系统的后台管理部分。同时应用Spark大数据技术进行数据的统计分析工作,为系统提供数据准备。后台管理系统分为用户今日消费、用户历史消费、用户行为分析、潜在用户预测、用户活动促销五大功能模块,其中潜在用户预测模块包含了用户预测分析和用户预测详情子功能模块,用户活动促销模块包含了促销活动和活动设置子功能模块。系统通过实时数据、统计分析数据、模型预测数据,为企业提供了一个快速、直观了解用户付费相关各方面情况的一个窗口,有助于指导企业做出正确的商业决策;并且企业可以方便地进行潜在用户付费促销活动,提高会员购买转化率,从而提高企业利润。
智能电视潜在付费用户预测系统的设计与实现
这是一篇关于智能电视,潜在付费用户,特征衍生,深度模型,Java Web的论文, 主要内容为随着智能电视的普及,用户付费成为电视生产企业或视频内容企业最重要的利润来源之一。挖掘潜在付费用户,促使用户付费购买增值服务越来越成为企业亟待解决的问题。企业人员需要了解用户付费情况、用户日常行为习惯等,同时适时地对潜在付费用户进行促销以促使更多用户付费,需开发一套智能电视潜在付费用户预测系统为此项业务做系统支撑。智能电视潜在付费用户预测系统中的一个关键是建立准确的潜在付费用户预测模型,本文首先基于国内最大的电视厂家之一的海信公司日志数据的特点,提出了对日志信息扩展、特征衍生以及特征提取的解决方案。结合深度模型在高阶抽象特征学习上的优势以及线性模型在低阶特征学习上的优势,应用SWD模型进行训练预测。为了验证模型的性能,和传统分类模型进行了比较,实验结果表明,SWD模型在智能电视潜在付费用户预测中的F1测度上优于传统的分类模型,F1值能够达到0.8401。在对系统的开发背景、国内外研究现状进一步分析之后,通过需求分析确定各个模块的功能和业务,应用B/S架构、前后端分离模式、Spring MVC等Java Web开发技术完成智能电视潜在付费用户预测系统的后台管理部分。同时应用Spark大数据技术进行数据的统计分析工作,为系统提供数据准备。后台管理系统分为用户今日消费、用户历史消费、用户行为分析、潜在用户预测、用户活动促销五大功能模块,其中潜在用户预测模块包含了用户预测分析和用户预测详情子功能模块,用户活动促销模块包含了促销活动和活动设置子功能模块。系统通过实时数据、统计分析数据、模型预测数据,为企业提供了一个快速、直观了解用户付费相关各方面情况的一个窗口,有助于指导企业做出正确的商业决策;并且企业可以方便地进行潜在用户付费促销活动,提高会员购买转化率,从而提高企业利润。
自适应边云协同模型部署系统的设计与实现
这是一篇关于边云协同,深度模型,近似推理,模型部署的论文, 主要内容为随着移动智能设备和物联网设备的不断激增,大量的数据开始从边缘侧产生,依托于中心服务器的云计算框架在大数据背景下显得力不从心。新兴的边缘计算能满足实时性需求,但边缘侧算力受限,很多复杂的模型算法无法运行。目前结合边缘计算和云计算优势的边云协同技术目前受到了比较大的关注,尤其是在深度学习快速发展的当下,边云协同的深度学习方法通过将深度模型分布式地部署于边缘设备和云端服务器,可以充分发挥边缘计算和云计算的优势,平衡算力和实时性的需求。然而,在生产实际中,由于业务需求,深度模型可能需要不断变更,同时由于网络的波动,边云之间的通信可能受到影响,部署单一的边云协同模型并不能时刻满足生产需求。因此,本文提出一种网络自适应的边云协同模型部署系统,并阐述了其相关设计与实现工作。本文提出的边云协同模型系统主要包括三个模块,分别是模型配置和注册、模型选择和协同部署以及模型资源的监控与调度。模型的配置和注册模块的主要功能是建立基本的模型数据库,包括对模型的元数据信息进行配置以及将模型切分为边云两部分;模型选择和协同部署模块是系统的核心模块,主要负责根据实际的生产环境和用户需求从模型数据库中选择最优的协同模型同时将模型分别部署到边和云,实现边云协同的推理服务部署;模型资源监控与调度模块负责监控模型实例的运行,并在资源不足时进行模型调度,在满足服务需求的前提下最大化资源利用率。本文以人脸模型为例,展示了该系统对于协同模型的部署调度结果,实验结果表明该系统能够极大地提高边云协同模型部署的灵活性,节约人工维护的成本,将为推动边云协同深度学习模型的部署作出贡献。
智能电视潜在付费用户预测系统的设计与实现
这是一篇关于智能电视,潜在付费用户,特征衍生,深度模型,Java Web的论文, 主要内容为随着智能电视的普及,用户付费成为电视生产企业或视频内容企业最重要的利润来源之一。挖掘潜在付费用户,促使用户付费购买增值服务越来越成为企业亟待解决的问题。企业人员需要了解用户付费情况、用户日常行为习惯等,同时适时地对潜在付费用户进行促销以促使更多用户付费,需开发一套智能电视潜在付费用户预测系统为此项业务做系统支撑。智能电视潜在付费用户预测系统中的一个关键是建立准确的潜在付费用户预测模型,本文首先基于国内最大的电视厂家之一的海信公司日志数据的特点,提出了对日志信息扩展、特征衍生以及特征提取的解决方案。结合深度模型在高阶抽象特征学习上的优势以及线性模型在低阶特征学习上的优势,应用SWD模型进行训练预测。为了验证模型的性能,和传统分类模型进行了比较,实验结果表明,SWD模型在智能电视潜在付费用户预测中的F1测度上优于传统的分类模型,F1值能够达到0.8401。在对系统的开发背景、国内外研究现状进一步分析之后,通过需求分析确定各个模块的功能和业务,应用B/S架构、前后端分离模式、Spring MVC等Java Web开发技术完成智能电视潜在付费用户预测系统的后台管理部分。同时应用Spark大数据技术进行数据的统计分析工作,为系统提供数据准备。后台管理系统分为用户今日消费、用户历史消费、用户行为分析、潜在用户预测、用户活动促销五大功能模块,其中潜在用户预测模块包含了用户预测分析和用户预测详情子功能模块,用户活动促销模块包含了促销活动和活动设置子功能模块。系统通过实时数据、统计分析数据、模型预测数据,为企业提供了一个快速、直观了解用户付费相关各方面情况的一个窗口,有助于指导企业做出正确的商业决策;并且企业可以方便地进行潜在用户付费促销活动,提高会员购买转化率,从而提高企业利润。
智能电视潜在付费用户预测系统的设计与实现
这是一篇关于智能电视,潜在付费用户,特征衍生,深度模型,Java Web的论文, 主要内容为随着智能电视的普及,用户付费成为电视生产企业或视频内容企业最重要的利润来源之一。挖掘潜在付费用户,促使用户付费购买增值服务越来越成为企业亟待解决的问题。企业人员需要了解用户付费情况、用户日常行为习惯等,同时适时地对潜在付费用户进行促销以促使更多用户付费,需开发一套智能电视潜在付费用户预测系统为此项业务做系统支撑。智能电视潜在付费用户预测系统中的一个关键是建立准确的潜在付费用户预测模型,本文首先基于国内最大的电视厂家之一的海信公司日志数据的特点,提出了对日志信息扩展、特征衍生以及特征提取的解决方案。结合深度模型在高阶抽象特征学习上的优势以及线性模型在低阶特征学习上的优势,应用SWD模型进行训练预测。为了验证模型的性能,和传统分类模型进行了比较,实验结果表明,SWD模型在智能电视潜在付费用户预测中的F1测度上优于传统的分类模型,F1值能够达到0.8401。在对系统的开发背景、国内外研究现状进一步分析之后,通过需求分析确定各个模块的功能和业务,应用B/S架构、前后端分离模式、Spring MVC等Java Web开发技术完成智能电视潜在付费用户预测系统的后台管理部分。同时应用Spark大数据技术进行数据的统计分析工作,为系统提供数据准备。后台管理系统分为用户今日消费、用户历史消费、用户行为分析、潜在用户预测、用户活动促销五大功能模块,其中潜在用户预测模块包含了用户预测分析和用户预测详情子功能模块,用户活动促销模块包含了促销活动和活动设置子功能模块。系统通过实时数据、统计分析数据、模型预测数据,为企业提供了一个快速、直观了解用户付费相关各方面情况的一个窗口,有助于指导企业做出正确的商业决策;并且企业可以方便地进行潜在用户付费促销活动,提高会员购买转化率,从而提高企业利润。
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