用户行为

摘要： [目的/意义]当前关于在线健康社区的研究大多关注用户的积极使用行为,而探究在线健康社区用户的非持续使用行为及其影响因素,对保留用户群体、促进在线健康社区的持续发展具有重要的意义.[方法/过程]在文献调研和相关理论借鉴基础上,结合在线健康社区自身特征,提取在线健康社区用户非持续使用行为的初始影响因素,利用实证调查数据对影响因素进行识别和修正.[结果/结论]感知风险、服务质量与成本、系统与信息质量、感知社会支持是影响在线健康社区用户非持续使用行为的主要因素,其中,服务管理、医生服务质量、服务费用、系统功能、感知隐私与诊疗风险等细分因素对在线健康社区用户非持续使用行为的影响程度较大,在此基础上针对性地提出应对策略.

摘要： 目的 针对传统的网络信息资源个性化推荐方法 存在推荐效果不佳的问题,提出基于情景感知技术设计网络信息资源个性化推荐方法 .方法 以网络信息资源数据集的接触频率为切入点,挖掘用户行为模式,提取网络信息资源社会关系,匹配用户兴趣偏好,根据偏好数据,计算环境情景和社会关系情景间的用户综合情景相似度,基于情景感知,生成用户偏好推荐,从而完成网络信息资源个性化推荐.结果 仿真实验结果 表明,所提方法 的推荐项目相关性和用户偏好相关性分别为0.4和0.65.结论 所提方法 比传统方法 的推荐项目相关性和用户偏好相关性高,且推荐效果较好,具有一定的实际应用价值.

摘要： 在垃圾分类的大势所趋下,发掘校园现有的垃圾分类中各个区域的痛点及希望点,探索出校园垃圾分类的服务设计发展路径。以服务设计理论为指导,对校园内主要用户群体进行调研分析,通过制定用户体验地图寻求用户在垃圾产生到投放整个过程的痛点并寻求机会点,发现现存问题,并制订出符合当前校园的垃圾分类体系。设计以服务为核心的校园垃圾分类设计要点,以建设绿色校园、实现可持续发展为主题,增强校园内用户的垃圾分类意识,对加强高校建设以及校园绿色可持续发展等方面具有积极的现实意义。

摘要： 开放的云计算环境面临着安全挑战,传统的用户行为评估机制已经无法保障云端的安全性。为科学量化评估用户的行为信任,确保权重赋值科学合理,提高云平台下用户行为的安全可信度,设计出一种结合模糊网络分析法的信任评估优化机制。将模型中用户行为信任评估一个控制目标扩展为历史访问行为与当前访问环境两个控制目标模块,同时将历史访问行为模块划分为常规行为与灰色行为两个方面,将当前访问环境模块划分为信息完整性与访问安全性两个方面。在不同的控制目标下划分相对应的控制准则,从而构造不同控制目标下的网络分析模型,借助网络层次分析法软件计算各个目标模块下的极限超矩阵从而获取各个元素最终的稳定权重。选取开发平台下的真实用户行为数据来综合计算出不同模块下的信任度作为最终的行为评估结果。用户行为评估模块的扩展细化了评估粒度使评估结果的客观性更强,准确性更高。实验结果表明,与传统的用户行为信任评估模型相比,在相同恶意比率的云环境下,所提优化机制对恶意用户具有更好的识别效果,能够更早更快地识别出信任度低的云用户,从而提高了云端的安全性与合法性,同时为云环境下解决用户的安全可信问题以及进行有效的风险控制方面提供了新的研究思路。

摘要： 本文首先介绍了传统的风险控制系统的原理,接着指出了传统的风险控制系统存在弊端,最后提出了一种在传统的风险控制系统的基础之上,基于客户端操作链路验证的风险控制系统,通过理论分析和实际开发实现了该风险控制系统,并验证该风险控制系统的有效性。传统的风险控制系统在攻击者在破解了客户端与服务端的通讯协议后,就不能有效的阻止攻击者规律性的、频繁性、有目的性的请求接口操作。为了解决此类弊端,防范攻击者大批量的请求某个接口,基于操作链路的风险控制系统,通过判断客户端的行为方式,收集客户端的操作链路数据,进行科学的分析处理以判定请求是否合法有效,基于此方式研究基于操作链的风险控制系统的设计思想与实现方法,为系统的稳定运行及保障用户的数据安全提供有效的支持,对传统的风险控制系统功能进一步的完善,提高风险控制系统的风险控制的能力。

摘要： 在线旅行商以app为切入点和连接点,打造智慧旅游系统,推动旅游业的发展。以在线旅行商app用户的使用行为为切入点,通过对用户app使用行为进行问卷调查,收集数据,对影响用户使用行为的影响因素进行实证分析。研究发现:感知易用性对有用性感知有显著正向影响;有用性感知对使用态度有正向影响;相对优势感知对使用态度有显著正向影响;使用态度对使用意向有正向影响;使用意向对实际使用有显著的正向影响。从用户角度对在线旅行商提出了建议。

摘要： 为解决现有消防产品设计场景针对性不足问题,满足消防产品实现使用功能的同时能够使用户拥有更深层次的用户体验。通过对用户行为的研究分析,得到适用于住宅火灾的家用灭火器产品设计思路。从用户使用产品时的操作方式与心理动机入手,借助Kano模型等工具筛选用户需求,构建用户行为地图,挖掘用户与产品的接触点,发掘设计需求并总结设计线索;最后进行家用灭火器的创新设计。准确把握影响灭火器产品使用的主要因素,对产品操作接触点进行优化,使灭火器产品的设计更加合理,符合用户使用习惯,满足用户使用灭火器的情境需求,使产品具有良好的操作体验。通过将用户行为理论与产品创新设计相结合,能够使产品设计更好地关注到人的行为和环境之间的关系,解决产品同质化问题,为设计者提供一种方法依据,使设计满足用户对产品的功能需求。

摘要： 目的:了解我国健康信息行为的研究现状和存在的问题,以期为国内相关研究提供一定的参考和借鉴,从而推动健康中国2030战略目标的实现。方法:以中国知网中检索出的86篇健康信息行为相关期刊论文为样本数据,利用Excel对其进行统计,采用文献计量的方法对文献的年代、作者、关键词等进行分析。结果:2009年以来每年发表的文献数量虽有波动,整体呈上升趋势;发文量≥2的第一作者有6人,第一作者机构有14个,期刊有15种,涉及的分类号共6个,出现频次≥3的关键词有24个,“健康信息”和“健康信息行为”出现频次最高,分别为32次和13次。结论:健康信息行为文献数量的增长与国家的政策导向密切相关,未来会持续增长;健康信息行为研究值得关注,高等院校是其主要研究机构,中东部地区明显优于西部地区;健康信息行为研究学科分布集中,呈现交叉融合趋势;健康信息行为的研究目前集中在网络健康信息行为和特定人群的健康信息行为等方面。

摘要： 目的关联传统学术评价体系与学术社交平台ResearchGate(RG),探究RG影响力特征与用户行为规律,为国内学者有效利用学术社交平台、提升科研成果及个人影响力提供借鉴与指导。方法以进入基本科学指标数据库(ESI)全球前1%的8所中医药院校为实证研究对象,选取RG平台,基于ESI-WOS-RG各项指标及相互关系,从机构、高水平论文及学者3个维度研究学术社交平台影响力;从高水平论文学者RG参与度、活跃度、用户行为、用户行为与影响力的相关关系,研究学术社交平台用户行为规律;并在此基础上考查RG平台资源聚合程度。结果RG Score与WOS论文数、被引频次相关系数均在0.5以上,RG呈现的机构数据与ESI所反映的国际学术水平与影响力基本契合;RG被引频次与WOS被引频次呈强正相关,相关系数为0.968;高水平论文学者RG研究兴趣与传统影响力指标(WOS被引频次、H指数)及具有社交特征的指标(被关注、被推荐、被阅读等)显著相关,相关系数均在0.57以上,显示此类复合量化指标对科研活动与学术价值评估具有参考意义;此次调研的高水平论文注册学者总体RG活跃度高,RG Score最低值超过平台上30%用户、中位数超过95%用户,平均发布共享195个研究成果资源、2.7个项目,人均关注75位学者。高水平论文学者善于利用共享与关注功能获取学术信息、追踪学术动态、建立学术联系、提升影响力。结论国内学者对RG认知和利用度较国外学者稍弱,且受地域、院校、学科、国际合作等因素影响,对学术社区认知与交流、共享的意识需进一步强化。

摘要： 提升用户参与行为,创造良好的数字阅读体验。通过规范研究方法对数字阅读行为、过程和体验的特征进行重新定义,运用现象学、社会学和设计学相关理论阐明数字阅读体验设计应具备的态度、原理和思维。以参与行为创造高用户体验为逻辑框架,提出数字阅读体验设计的新路径,围绕媒介维度、行为构成、行为类型、影响要素及体验阶段及其关系对数字阅读体验的设计方法展开探讨。该方法为数字阅读体验的创新研究提供设计建议。

摘要： 目的：通过自助设备日志分析,提升自助机用户体验和医院自助设备管理水平.方法：对设备日志正则解析后,利用Python的pandas、numpy、scipy、matplotlib库进行数据预处理和挖掘分析.结果：对设备、用户行为以及用户需求分别进行画像,并提出一种对可疑用户行为的监测方式.结论：通过数据分析,可提高医疗资源及时决策调拨能力及医院自助设备管理水平.

摘要： 随着LTE网络的快速发展和智能终端的普及,TD-LTE网络的用户数飞速增长,如何让用户尽量驻留在制式更先进的4G网络,利用4G网络吸收更多流量是当前需解决的问题.4G网络高驻留是4G网络发展的基础,提升4G终端用户在4G网络的驻留能力,一方面在网络资源日益紧张的情况下提升网络的利用率,另一方面增强了用户的体验(4G时长驻留比越高的用户上网体验越好).传统的4G驻留比优化方法无针对性、效率较低,本文以分析用户行为为基础,研究提升4G网络驻留比的方法.

摘要： 从全文检索的原理出发,介绍搜索引擎和全文检索的索引原理和机制,通过实例讲述如何创建lucene索引、如何管理索引.通过索引的目录结构和内容结构的分析,讨论了基于net平台如何使用lucene的索引功能创建搜索引擎.目前多数项目采用Java、C++等为开发语言,构建索引器.本文提出基于net的索引器的设计实例分析,解决了在net开发环境下,海量非结构文本搜索的问题.结合用户行为理论优化搜索引擎的用户体验,增加用户粘性,提高用户的忠诚度.

摘要： 随着互联网技术的飞速发展,全球的网民数量也在爆炸式增长,如何有效地进行网络身份认证已经成为当今社会一个亟待解决的热点问题.通过分析几种常用的网络身份认证方法,可以发现基于口令的身份认证方法面临着数据泄露严重,口令不可靠等诸多安全问题;以短信验证码作为二次认证的方法也面临着信息被截取的风险;采用生物特征进行身份认证的方式虽然有较高的安全性,但是设备需要特定的硬件支持.本篇论文采用大数据和机器学习的方法,设计和实现了基于行为轮廓的用户身份认证模型.实验表明,该模型能够通过分析用户的行为模式进行身份认证,从而有效地识别异常用户.基于用户行为轮廓的身份认证可以作为账户安全的第二道防线,不和其他认证方式产生冲突,同时将身份认证由一次性变为持续的过程,更好地提高用户账户的安全性.

摘要： 第三方从某运营商购买带宽后转卖给其他运营商的情况称为"流量穿透".由于第三方在运营商购买带宽门槛较低,很难通过事前的资料审核进行判断.因此,如何通过技术手段检测网内客户的实际使用情况,成为各运营商急需解决的问题.近年业界也提出了一些方法,但部分方法能够被第三方技术规避,或者所需投资太大.本文根据"流量穿透"业务的报文内容,结合用户网络访问必然存在的行为特点,提出了一种全新的根据用户行为的识别方案,HTTP协议的请求方法有GET,POST,HEAD,PUT,DELETE,OPTIONS,TRACE,CONNECT，当用户点击网页上的链接或者通过在浏览器的地址栏输人网址来浏览网页时，使用的都是GET方式，通过分析单位时间内某个用户IP地址产生GET方式HTTP请求报文的数量，确认用户单位时间内访问网页的次数。当这个数值远大于合理范围时，说明这个IP地址通过NAT方式接人了大量的客户，有极大可能是违规转接。

摘要： 随着用户规模的高速发展,用户日益增长的网络需求与网络均衡发展之间矛盾日益突出,常规网络诊断方法存在耗时长、定位难等问题,深圳联通通过分析历史用户投诉工单,提取用户的话单、使用行为并结合网络结构、性能指标分析等数据多维度结合,构建了一个基于基站和用户行为的网络诊断与故障评级模型,实现了对网络故障的诊断,有利于运营商网络质量提升以及用户投诉人数的降低.

摘要： 对东莞联通新形势下的电信诈骗进行根源定位,找出涉诈嫌疑号码提取精准度低的主要问题所在,制定多维度、多层次的分析思路.从用户去向、终端特征、用户行为等多方面深入分析,挖掘嫌疑号码提取精准度低的本质原因.对漫出用户,对用户消费特征和漫游涉诈高危城市纳入监测模型,弥补信令平台无法提取省外信令记录的空白,全面提升嫌疑号码提取的精准度,净化网络环境,保障用户权益.

摘要： 随着医疗建筑规模的不断扩大,功能区域划分越来越细,建筑能耗一直居高不下,医疗建筑的节能工作与智能化运行管理也日益成为关注的重点,其中医疗建筑的用户(舍患者、医护人员、家属等)行为信息成为研究的关键.本文从建筑人行为定义、节能研究和建筑人行为监测模型等方面展开研究综述,并在此基础上探讨建筑人行为研究在医疗建筑设计、节能及其运行管理中的应用.

摘要： 随着医疗建筑规模的不断扩大,功能区域划分越来越细,建筑能耗一直居高不下,医疗建筑的节能工作与智能化运行管理也日益成为关注的重点,其中医疗建筑的用户(舍患者、医护人员、家属等)行为信息成为研究的关键.本文从建筑人行为定义、节能研究和建筑人行为监测模型等方面展开研究综述,并在此基础上探讨建筑人行为研究在医疗建筑设计、节能及其运行管理中的应用.

摘要： 随着医疗建筑规模的不断扩大,功能区域划分越来越细,建筑能耗一直居高不下,医疗建筑的节能工作与智能化运行管理也日益成为关注的重点,其中医疗建筑的用户(舍患者、医护人员、家属等)行为信息成为研究的关键.本文从建筑人行为定义、节能研究和建筑人行为监测模型等方面展开研究综述,并在此基础上探讨建筑人行为研究在医疗建筑设计、节能及其运行管理中的应用.

摘要： 本公开关于一种用户行为预测模型的生成方法、用户行为预测方法及装置，其中方法通过获取训练样本数据，当训练样本数据为新用户样本数据时，根据将新用户样本数据分别训练第一预测网络和第二预测网络，从而得到训练后的用户行为预测模型。由于第一预测网络是基于新用户样本数据和老用户样本数据训练后得到，第二预测网络则由新用户样本数据进行训练，且能够为第一预测网络和第二预测网络的输出赋予相应的权重，从而使得模型能够学习到用户成长过程中的兴趣变化，不仅能够有效提高模型的泛化能力，还可以提高模型的准确性。

摘要： 本说明书实施例提供一种训练用户行为预测模型、用户行为预测的方法和装置。方法包括：获取第一样本，包括，基于样本用户和样本对象的属性特征形成的第一属性特征，基于样本用户的评论文本形成的第一文本特征，和基于针对样本对象的评论文本形成的第二文本特征，且第一样本具有第一标签和第二标签，第一标签示出，样本用户是否针对样本对象执行预定用户行为，第二标签示出，样本用户对样本对象的评分；将第一属性特征、第一文本特征和第二文本特征输入待训练的用户行为预测模型，输出第一预测结果和第二预测结果；根据第一预测结果和第一标签，第二预测结果和第二标签，更新用户行为预测模型。能够提高用户行为预测的准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于大数据驱动的在线广告精准投放方法和系统，其中，方法包括：建立用户管理系统；对用户管理系统存储的兴趣用户进行用户行为数据分类，建立用户行为数据库；按照用户行为数据库分类项目进行筛选搜索；建立相应用户行为数据库的在对应地图上展示的热力图。本发明通过热力图的方式直观的展现用户兴趣的历史变化，兴趣用户多的热力度颜色深，兴趣人群少热力度颜色浅，根据地图上用户热力颜色的变化获知用户兴趣的变化，通过热力图的变化可前瞻性的获取数据信息，能有效的、持续的、精准的收集用户的行为数据，并提高广告投放效果，对营销决策起辅导作用。

摘要： 本发明公开了一种用户行为流量获取方法及装置、用户行为分析方法及系统。所述用户行为流量获取方法包括：统计电子设备在第一指定时间内产生的总流量；剔除所述总流量中的机器行为流量，获得所述第一指定时间内的用户行为流量。

摘要： 本公开关于一种用户行为预测模型的生成方法、用户行为预测方法及装置，其中方法通过获取训练样本数据，当训练样本数据为新用户样本数据时，根据将新用户样本数据分别训练第一预测网络和第二预测网络，从而得到训练后的用户行为预测模型。由于第一预测网络是基于新用户样本数据和老用户样本数据训练后得到，第二预测网络则由新用户样本数据进行训练，且能够为第一预测网络和第二预测网络的输出赋予相应的权重，从而使得模型能够学习到用户成长过程中的兴趣变化，不仅能够有效提高模型的泛化能力，还可以提高模型的准确性。

摘要： 本说明书实施例提供了一种用户行为信息挖掘的方法和装置，以及一种用户行为风险识别的方法和装置。该用户行为信息挖掘的方法的一具体实施方式包括：获取多个用户的多条无风险的样本行为序列，各样本行为序列的结束行为是预设行为；采用表征模型对各条样本行为序列进行基于自注意力的编码处理，得到各条样本行为序列对应的向量表征；对得到的多条向量表征进行聚类，得到多个类簇；针对各类簇，选取各类簇中的至少一条向量表征存储到无风险模式表征集合中。

摘要： 本发明提供一种用户行为交互方法、用户行为交互装置及电子设备，该方法包括：在增强现实地图中生成待识别用户位姿数据；基于所述待识别用户位姿数据对应的目标交互行为模式，更新所述增强现实地图中的场景数据，所述目标交互行为模式基于目标交互行为网络确定，所述目标交互行为网络是基于用户位姿数据样本和所述用户位姿数据样本对应的交互行为模式训练得到的。本发明提供的用户行为交互方法、用户行为交互装置及电子设备，可以在用户无感知的情况下实现与增强现实地图的智能交互，驱动增强现实地图场景数据响应用户交互行为，从而及时更新增强现实地图中的场景数据。

摘要： 本公开提供一种用户行为预测方法、用户行为预测装置、计算机可读存储介质与电子设备，涉及计算机技术领域。所述用户行为预测方法包括：根据用户基本信息确定用户基本特征；对用户行为信息进行统计，得到行为统计特征；从所述用户行为信息中提取行为序列特征；基于所述用户基本特征、所述行为统计特征与所述行为序列特征，确定用户行为预测结果。本公开可以根据用户的多维特征对用户行为进行准确预测。

摘要： 本公开提供了一种用户异常行为的检测方法及用户行为重构模型的训练方法，涉及人工智能领域，具体为大数据处理和深度学习技术领域。该方案为：获取待检测用户的行为数据；根据行为数据，获取原始向量矩阵；将原始向量矩阵输入至用户行为重构模型中对原始向量矩阵进行重构，以得到重构向量矩阵；获取原始向量矩阵和重构向量矩阵之间的相似度，以根据相似度，确定重构误差；响应于重构误差大于重构误差阈值，则确定待检测用户的行为数据对应的用户行为为异常行为。由此，本公开基于重构向量矩阵和原始向量矩阵之间的重构误差，对待检测用户的行为数据的正常程度进行评估，提高了用户异常行为检测过程中的有效性、可靠性和鲁棒性。

摘要： 本说明书实施例提供一种训练用户行为预测模型、用户行为预测的方法和装置。方法包括：获取第一样本，包括，基于样本用户和样本对象的属性特征形成的第一属性特征，基于样本用户的评论文本形成的第一文本特征，和基于针对样本对象的评论文本形成的第二文本特征，且第一样本具有第一标签和第二标签，第一标签示出，样本用户是否针对样本对象执行预定用户行为，第二标签示出，样本用户对样本对象的评分；将第一属性特征、第一文本特征和第二文本特征输入待训练的用户行为预测模型，输出第一预测结果和第二预测结果；根据第一预测结果和第一标签，第二预测结果和第二标签，更新用户行为预测模型。能够提高用户行为预测的准确率。