潜在需求

摘要： 为了解决传统意象定位中感性意象部分信息丢失及用户模糊的个性化需求不完全表达的问题,提出基于改进加权SO(WSO)算法的集群用户个性意象预测研究.建立用户特征域,基于K-modes算法计算用户差异度,确立用户集群.对甄选样本实施兴趣度排序及自主性意象评价,创建集群意象因子集.引入用户相似度优化WSO算法,增强集群用户间的内在联系,精准预测目标用户黑箱的个性意象分值.基于语义差异问卷及平均绝对误差分析验证黑箱意象,输出集群中单一用户的个性化意象,实现意象预测.以无人机为例,预测用户的个性意象,误差小于0.5被舍去,表明该方法能够较好地实现用户模糊的意象黑箱透明化,且预测的意象符合用户的个性化需求,可以有效辅助设计师有针对性地设计.

摘要： 近年来,随着5G、AI及大数据等数字技术的快速发展,随着人们消费理念的转变及消费水平的提升,以兴趣为抓手的新型电子商务模式应运而生。它在消费需求理念、推介技术、产品展示、运营模式等方面与传统电子商务有着本质的区别。兴趣电商通过短视频、直播等动态表现形式,利用日臻成熟的推荐技术手段,主动挖掘消费者潜在购物需求,从传统电子商务“人找货”运营模式成功转型为“货找人”运营模式,为商家带来了可以深耕的新阵地,带动了数字经济时代电子商务的又一次质的飞跃。

摘要： 5月26日,中信银行昆明分行为云南省某外贸企业成功办理人民币对外汇美式期权业务,标志着国家外汇管理局新政项下新型外汇衍生产品云南首单率先落地中信银行。在国家外汇管理局重磅发布《关于进一步促进外汇市场服务实体经济有关措施的通知》的第一时间,中信银行昆明分行积极与存在潜在需求的客户取得联系,率先为云南省外贸龙头企业落地美式期权业务。

摘要： 以销售为第一目的的慢病管理很难赢得慢病患者的信赖,也谈不上后续对患者进行全生命周期健康照顾,挖掘其家庭成员健康方面的潜在需求更是镜花水月。高血压被称为"沉默杀手",具有高患病率、高死亡率、高致残率三大特点,是诱发心肌梗死、脑卒中、肾功能衰竭的重要因素。高血压危害大,治疗却并不复杂,最重要的是日常的合理用药及血压监测。高血压的这一特点决定了它非常适合由药店的专业药师对患者进行指导和管理,一直以来,高血压也的确是药店慢病管理的主要病种。近年来,受各种因素的影响,一些常用降压药在药店频频出现断货现象,给高血压患者的用药和管理带来了新的问题。

摘要： 兴趣电商以消费者兴趣为出发点,以优质内容为载体,激发消费者的潜在需求;在“人、货、场”三大要素上表现出崭新特征,且赋予中长尾商家更多的流量变现机会。兴趣电商的实现路径是由流量、内容、算法与生态闭环相互作用而成。在未来,兴趣电商将面临隐性需求、供应链及消费者权益保护等挑战。

摘要： 研学旅行的网络搜索体现了网民对研学旅行的现实关注和潜在需求情况。文章以2016~2020年研学旅行的百度搜索数据为基础,使用地理统计分析方法对中国内地研学旅行潜在需求的时空特征进行分析,并通过地理探测器探索研学旅行潜在需求时空分异的影响因子。研究发现:研学旅行的网络搜索量在时间分布上具有淡旺季差异,5月、8月和11月是研学旅行的网络搜索高峰;研学旅行网络搜索量在不同区域间的差异明显,但呈现均衡分散分布的变化趋势;教育经费投入、经济发展水平、在校中小学生规模、居民购买力、互联网发达程度是影响研学旅行网络搜索的主要因素。

摘要： 生活用纸已成为商品浆最重要的终端产品之一,占全球纸浆需求的40%,这一份额仍会继续增长。纸浆也是生活用纸生产的主要成本驱动因素。2020年,中国和欧洲的纸浆价格在全年大部分时间都保持平稳。纸浆价格在超过2018年的历史高点后,于2021年年中达到峰值。这一增长背后是许多因素导致的:例如,经济复苏和潜在需求、市场受到投机性采购的刺激,包括实物和非实物采购。此外,大量的补充库存行为也是其中一个因素。

摘要： 为主动适应当前客户服务线上化、离柜化加快的趋势,贯彻落实总行渠道转型发展要求,广州分行自2019年起,连续三年召开网点工作会议,基于对网点未来发展的思考和认识,明确了网点转型发展的定位是:第一,网点是服务居民个人财富2.0时代的主要阵地,将由为居民提供“存款+基保理”等传统金融产品服务为主,向提供现金类、固收类、权益类、保障类、另类、私银类等复杂化、多元化资产配置转变;第二,网点是我行零售业务、对公业务“三分改革”的基础和细胞;第三,网点是提供复杂个人金融服务、消费信贷和普惠金融的重要窗口,未来低风险、标准化的产品主要通过线上方式做好服务,复杂金融产品销售有反洗钱、风险测评等要求,都需要个人面签,这些是我们网点的突出优势;第四,网点是做好基础产品渗透的关键一环,以到店客户解决某一两种金融产品需求为触点,激发潜在需求,向客户同时营销多个金融产品,解决我行客户大而不强、多而不活、广而不深的问题。

摘要： 2022年5月,北航软体机器人实验室的文力教授课题组再次登上《科学·机器人学》(《Science Robotics》),历时五年,鱼软体吸盘机器人取得新进展。在仿生吸盘基础上,课题组进一步研制出跨介质吸附仿生机器人,机器人实现了在水中和空中的往返穿梭,扩大了运动范围。多地形观测、多介质作业、多环境探查等高度非结构化环境对机器人快速跨介质运动和高效暂栖的能力有着广泛的潜在需求。未来,跨介质吸附仿生机器人在这类特殊开放环境中将大有可为。

摘要： 北航跨介质吸附仿生机器人最新研究进展北航机械工程及自动化学院文力教授课题组,近日在跨介质吸附仿生机器人领域取得新进展。机器人在高度非结构化环境中的应用,比如进行多地形观测、多介质作业、多环境探查等,对机器人快速跨介质运动(扩大工作范围)和高效暂栖(延长工作时间)的能力有着广泛的潜在需求。相比于传统的飞行机器人,该课题组研究的跨介质仿生吸附机器人一可以长时间工作,二可以同时覆盖水下和空中两种介质中运动范围,这在探索基础科学问题,对研制具有潜在用途的高性能跨域航行器方面具有重要意义。

摘要： 本发明公开了一种考虑用户潜在用电需求的农村电网负荷预测方法，不仅能根据家用电器的实际功率确定预测区域的第一用电需求和第二用电需求，同时通过第一用电需求和第二用电需求之前的误差大小进一步确定预测区域的实际用电需求，相比于现有技术中不考虑家用电器的用电功率而由用户直接报装的方式而言，本发明实施例提供的技术方案，由于是以居民用户使用的家用电器的用电功率和参考功率为依据，因此能准确的对农村的家用电器的实际需电量进行预测，避免了多余电量的浪费和满足了用户的实际用电需求，提升了用户体验。

摘要： 本发明提供一种识别乘客潜在购票需求的方法。该方法包括：获取目标列车的相关数据，并进行处理；建立余票更新机制；根据乘客购票行为及各等级列车席位的余票情况，将乘客的购票意愿分为确定性意愿和非确定性意愿，将乘客购票数据分为确定性意愿的乘客购票数据和非确定性意愿的乘客购票数据；对经过处理后的目标列车的相关数据进行特征提取，得到与列车席位等级相关性高的特征；基于确定性意愿的乘客购票数据构建用于识别乘客的潜在购票需求的支持向量机模型；用所构建的该支持向量机模型识别每位非确定性意愿的乘客的潜在购票需求。通过该方法能够挖掘出隐藏在不确定需求背后的潜在购票需求，为区间票额分配提供更可靠的依据。

摘要： 本申请公开了一种基于潜在用电需求的供电方案制定方法及相关装置，方法包括：通过预设网页解析器在多种网页上爬取用户潜在用电相关数据，生成解析HTML文档；采用预设DOM方法从解析HTML文档中查找元素数据，并构建模型树；从元素数据中分别提取出属性值、文本信息和HTML内容，构成HTML解析数据；根据预设用电筛选机制判断HTML解析数据是否为有效数据，若是，则根据HTML解析数据制定未来预设时间段内的供电方案，若否，丢弃HTML解析数据。本申请能够解决现有的供电方案并未考虑用户的潜在用电需求，且缺乏主动性，导致实际的用电规划缺乏科学性的技术问题。

摘要： 本发明提供一种识别乘客潜在购票需求的方法。该方法包括：获取目标列车的相关数据，并进行处理；建立余票更新机制；根据乘客购票行为及各等级列车席位的余票情况，将乘客的购票意愿分为确定性意愿和非确定性意愿，将乘客购票数据分为确定性意愿的乘客购票数据和非确定性意愿的乘客购票数据；对经过处理后的目标列车的相关数据进行特征提取，得到与列车席位等级相关性高的特征；基于确定性意愿的乘客购票数据构建用于识别乘客的潜在购票需求的支持向量机模型；用所构建的该支持向量机模型识别每位非确定性意愿的乘客的潜在购票需求。通过该方法能够挖掘出隐藏在不确定需求背后的潜在购票需求，为区间票额分配提供更可靠的依据。

摘要： 本发明实施例公开了一种挖掘雇主潜在知识产权服务需求的方法，包括：获取交互行为数据，与数据库进行匹配，得到符合要求的服务规则链；利用时间周期将目标服务规则链进行序列重组，采用双端截流方式得到有效规则链，解析得到服务内容；根据服务内容，针对雇主现有的知产数据进行反向取值，得到雇主的潜在知识产权服务需求。实施本发明实施例，通过学习雇主的知识产权历史数据形成服务规则链，基于该服务规则链深度挖掘雇主潜在的知识产权服务需求，从而提高了雇主潜在知识产权需求挖掘的准确度。同时，可为知识产权顾问提供极具参考价值的客户信息，有效地提升沟通效率，还可为雇主提供更为全面、专业的知产服务，从而提高客户体验效果。

摘要： 本发明公开了一种考虑用户潜在用电需求的农村电网负荷预测方法，不仅能根据家用电器的实际功率确定预测区域的第一用电需求和第二用电需求，同时通过第一用电需求和第二用电需求之前的误差大小进一步确定预测区域的实际用电需求，相比于现有技术中不考虑家用电器的用电功率而由用户直接报装的方式而言，本发明实施例提供的技术方案，由于是以居民用户使用的家用电器的用电功率和参考功率为依据，因此能准确的对农村的家用电器的实际需电量进行预测，避免了多余电量的浪费和满足了用户的实际用电需求，提升了用户体验。

摘要： 本发明涉及一种基于大数据的公共自行车潜在需求预测方法，包括：根据手机信令大数据得到居民出行属性；根据互联网大数据得到土地属性；根据公共自行车刷卡大数据得到公共自行车租赁点的PA现状，并计算需求热度；将需求热度低于需求阈值的公共自行车租赁点作为总样本，以居民出行属性和土地属性作为样本的输入参数，以公共自行车租赁点的PA现状作为样本的输出参数，结合AIC准则和随机森林法则进行BP神经网络训练，得到公共自行车潜在需求评估模型；根据公共自行车潜在需求评估模型，计算需求热度高于阈值的公共自行车租赁点的自行车需求预测值。与现有技术相比，本发明具有分析结果准确和为公共自行车租赁点的布设提供了强有力的指导等优点。

摘要： 本发明提供了一种潜在需求发现方法、装置、设备及介质，所述潜在需求发现方法包括：获取用户需求文本数据，构建用户需求项的特征分类体系表；根据用户需求文本数据，获取原始用户需求项；基于用户需求项的特征分类体系表，获取原始用户需求项的特征信息；根据原始用户需求项的特征信息，获取精准用户需求项的目标信息；对目标信息进行分析，获取精准用户需求项的特征信息，发现用户的潜在需求。本发明方案，通过构建用户需求项的特征分类体系表，实现利用众包平台上用户需求文本数据，并基于用户需求文本数据进行分析，发现用户的潜在需求，可以提高设计效率与满意度。

摘要： 本发明公开了用户潜在需求的发觉方法，主要包括以下步骤：A、获取用户的搜索行为信息、地理位置信息；B、提取所述搜索行为信息中的特征信息以搜索时的地理位置信息；C、根据用户的位置信息以及搜索特征，获取商户位置周边经常出现的箱对应的搜索特征的人群；D、如果所述用户为潜在购买的用户，则根据所述搜索行为信息确定所述用户的细化标签；E、将所述用户以及所述用户的细化标签加载至潜在用户库中；步骤B中的特征信息进行扩展查询，其中扩展查询包括语义扩展查询、拼音扩展查询和关键字联想查询；在步骤C之后，还可以通过与目标词汇做对比，找出目标人群中与目标词汇相对应的人群。

摘要： 本发明涉及一种基于大数据的公共自行车潜在需求预测方法，包括：根据手机信令大数据得到居民出行属性；根据互联网大数据得到土地属性；根据公共自行车刷卡大数据得到公共自行车租赁点的PA现状，并计算需求热度；将需求热度低于需求阈值的公共自行车租赁点作为总样本，以居民出行属性和土地属性作为样本的输入参数，以公共自行车租赁点的PA现状作为样本的输出参数，结合AIC准则和随机森林法则进行BP神经网络训练，得到公共自行车潜在需求评估模型；根据公共自行车潜在需求评估模型，计算需求热度高于阈值的公共自行车租赁点的自行车需求预测值。与现有技术相比，本发明具有分析结果准确和为公共自行车租赁点的布设提供了强有力的指导等优点。