行为建模（BMX）基础教程
1、行为建模技术概述
1.1什么是行为建模
1.2行为建模的步骤
2、创建分析特征
2.1测量
2.2模型分析
2.3几何分析
2.4自定义分析—UDA
2.5关系
3、敏感度分析
4、可行性/优化分析
5、行为建模实例一——动平衡问题
6、行为建模实例二——容积，刻度问题（含用户自定义分析UDA）
1、行为建模技术概述
1.1什么是行为建模
20 世纪60 年代在计算机广泛应用的基础上发展起来了一项新的技术—优化设计，它能大大的缩短设计周期，使设计精度得到显著提高，并且可以设计出用传统的设计方法所无法达到的最优方案。而行为建模(Behavioral Modeling)正是在Proe软件中引入优化设计的功能，其目的是使CAD软件不但能用于造型，更重要的是能用于智能设计，寻找最优的解决方案。同时它也是一种参数化设计分析工具，在特定设计意图和设计约束前提下，经一系列测试参数迭代运算后，可以为设计人员提供最佳的设计建议。
Pro /E的行为建模模块可以对模型进行多种分析，并可将分析结果回馈到模型，并修改设计。它通过把导出值（如质量分布）包含到参数特征中，再反过来使用它们控制和生成其它模型的几何图形。
举例来说，如果要设计一个容积为200ML的杯子，常规做法是先一一计算出杯子的相关尺寸，然后再进行建模。而有了行为建模后，就可以先大致确定杯子的一些尺寸，确定变量（即可变化的尺寸），然后使用优化设计的方法对建立的模型进行优化，改变相关尺寸，最终使杯子的容积为200ML（设计目标）。
1.2行为建模的步骤
使用行为建模技术，首先要创建合适的分析特征，建立分析参数，利用分析特征对模型进行如物理特性、曲线性质、曲面性质、运动情况等测量。接下来，定义分析目标，通过分析工具产生有用的特征参数，经系统准确计算后找出最佳答案。其具体过程如下图1所示。
此主题相关图片如下：
分析特征属于基准特征的一种，其目的是对要设计优化或是可行的参数进行分析。分析模型的物理特性、曲线特性、曲面特性模型运动特性等，是行为建模前的关键一步。
敏感度分析可以用来分析模型尺寸或模型参数在指定范围内改变时，多种测量数量(参数)的变化方式。其结果体现为每一个选定的参数得到一个图形，把参数值显示为尺寸函数。
可行性研究与最优化分析可以使系统计算出一些特殊的尺寸值，这些尺寸值使得模型能够满足某些用户指定约束，并且系统会从中寻找出可行的最佳的解决方案。
多目标设计研究是专门用来处理因大量设计变量与设计约束相矛盾时，产生众多设计目标的情况，它能够寻找出为数不少的解决方案，因而可避免使用可行性/最佳化时所发生的局部解。
2、创建分析特征
从以上行为建模的步骤中可以看出，要进行行为建模，首先要对模型进行分析，建立分析特征，分析特征是属于基准特征的一种。要建立分析特征，可单击主菜单分析或工具栏来建立各种分析特征。常用的分析特征类型有测量、模型、几何、外部分析、机械分析、用户自定义分析、关系等。
此主题相关图片如下：
此主题相关图片如下：
2.1测量
使用测量功能在模型上进行测量动作，并且可将此测量结果建立为可用的参数进而产生分析基准，并且在模型树种显示。注意：并不是所有的分析类型都支持特征创建。
单击主菜单分析—测量，使用下列命令之一测量模型几何：
此主题相关图片如下：
o距离 (Distance)：测量两个图元之间的距离。
o长度 (Length)：测量曲线或边的长度。
o角度 (Angle)：测量两图元间的角度。
o面积 (Area)：测量所选曲面、面组小平面或整个模
型的面积。
o直径 (Diameter)：测量曲面的直径。
o转换 (Transform)：显示指向第二个坐标系的注释，
生成一个包含两个坐标系之间的转换矩阵值的转换
文件。
注意：在"组件"模式下，所有测量都是以未分解的组件距离为基础的。分解组件只影响组件元件的视图。
如测量如图所示零件上表面的面积，并建立分析特征。
此主题相关图片如下：
（1）单击主菜单分析—测量—区域，打开区域对话框。
（2）鼠标单击选择零件上表面①，此时在区域对话框中将显示上表面的面积为7439.60②，同时，绘图区也显示该数值③。也可在该对话框中的方向参照收集器中添加一个方向参照，此时将测量选择的曲面在该方向的投影面积。
此主题相关图片如下：
在该对话框的底部分析类型（上图④）下来列表框中有三种类型可供选择：
?"快速"(Quick)：做出选取时实时显示选取
的结果，但不保存分析的结果。
?已保存 (Saved)：将分析与模型一起保存。
此时，保存的分析将在 Pro/ENGINEER 图
形窗口中动态显示，改变几何时，分析结
果同时自动更改。可在主菜单分析—保存
的分析(Saved Analysis) 对话框中显式、
隐藏或删除保存的分析结果。
?特征 (Feature)：将测量结果保存为新特
征。新特征将在模型树中显示。可为分析
特征创建参数和基准。
（3）在分析类型中选择“已保存”①，分析名称更改为“TOP_AREA” ②，单击确定③。
此主题相关图片如下：
（4）此时零件上表面的面积将动态显示在Proe图形窗口中，更改零件尺寸，该分析结果也将自动更改。
此主题相关图片如下：
（5）单击主菜单“分析”—“保存的分析”，打开“保存的分析”对话框，在该对话框中可对已保存的分析结果进行编辑，显式、隐藏、删除选定的分析结果或将已保存的分析结果创建为特征。
此主题相关图片如下：
在步骤三中也可将分析类型改为“特征”，名称同样为“TOP_AREA”，此时将创建名为“TOP_AREA”的新特征，并在模型树中显示。
此主题相关图片如下：
（5）单击主菜单“分析”—“保存的分析”，打开“保存的分析”对话框，在该对话框中可对已保存的分析结果进行编辑，显式、隐藏、删除选定的分析结果或将已保存的分析结果创建为特征。
此主题相关图片如下：
在步骤三中也可将分析类型改为“特征”，名称同样为“TOP_AREA”，此时将创建名为“TOP_AREA”的新特征，并在模型树中显示。
此主题相关图片如下：
2.2模型分析
使用模型分析功能可在模型上进行各种物理量的计算，并且可将次结果建立为可以的参数进而产生基准，并在模型树中显示。
单击主菜单“分析”—“模型”，可进行下列类型的模型分析：
质量属性 (Mass Properties)：计算零件、组件或绘图的质量属性。
X-截面质量属性 (X-Section Mass Properties)：计算剖面的质量属性。
单侧体积 (One-Sided Volume)：计算模型在某指定平面一侧的体积。在“零件”和“绘图”模式下，可以使用“单侧体积”类型分析。
配合间隙 (Pairs Clearance)：计算在模型中两个对象或图元 (子组件、零件、曲面、缆或图元的任意组合) 间的间隙距离或干涉。
全局间隙 (Global Clearance)：计算模型的每个零件或子组件间的间隙。
体积干涉 (Volume Interference)：验证所选封闭面组不受任何干涉。
全局干涉 (Global Interference)：显示模型中每个零件或子组件之间干涉的有关信息 (在一个绘图或组件中)。
短边 (Short Edge)：计算所选零件或元件中的最短边的长度，并确定模型中有多少边比指定长度短。
边类型 (Edge Type)：确定用于创建所选边的几何类型。
厚度 (Thickness)：检测零件的厚度是否大于最大值和/或小于最小值，并计算厚度检测的面积。
示例：对下图所示零件进行质量分析，并确定重心位置。
此主题相关图片如下：
（1）单击主菜单“分析”—“模型”—“质量属性”，打开质量属性对话框。
（2）选择坐标系①，将分析类型改为“特征”②，单击“特征”选项卡③。
（3）在基准列表框中勾选“质心点”复选框。
此主题相关图片如下：
（4）确定后将创建一个质量分析特征，同时，该零件的重心点将显示在绘图区域。
此主题相关图片如下：
2.3几何分析
几何分析包括曲线和曲面分析，主要用于曲面建模。
单击主菜单“分析”(Analysis)—“几何”(Geometry)可执行以下分析：
二面角(Dihedral Angle)：显示共用一条边的两个曲面的法线之间的夹角。这在计算相邻曲面期间检查连续性很有用。
点(Point)：计算在曲面上的基准点或指定点处的法向曲率向量。分析并报告在曲线或边上的所选点处的曲率、法线、切线、二面角边点和半径。也可指定坐标系。
半径(Radius)：显示曲面的最小半径。半径等于1/曲率。
曲率(Curvature)：计算并显示曲面的曲率。从数学的角度来说，曲率等于1/半径。
偏移(Offset)：显示所选曲面组的偏移。
偏差(Deviation)：显示从曲面或基准平面到其要测量偏差的基准点、曲线或基准点阵列的偏差。
剖面(Sections)：计算曲面的连续性，尤其是在共享边界上的曲面连续性。
着色曲率(Shaded Curvature)：计算并显示曲面上每点处的最小和最大法向曲率。系统在显示曲率的范围内分配颜色值。光谱红端和蓝端的值分别表示最大和最小曲率。
拔模(Draft)：分析零件设计以确定对于要在模具中使用的零件是否需要拔模。显示草图的彩色出图。
斜度(Slope)：彩色显示相对于零件上的参照平面、坐标系、曲线、边或基准轴的曲面的斜率。
反射(Reflection)：显示从指定的方向上查看时描述曲面上因线性光源反射的曲线。反射分析是着色分析。要查看反射中的变化，可旋转模型并观察显示过程中的动态变化。
阴影(Shadow)：显示由曲面或模型参照基准平面、坐标系、曲线、边或轴，投影在另一曲面上的阴影区域的彩色出图。
2.4自定义分析—UDA
UDA—User-Defined Analysis 为用户自定义分析的意思，当系统所默认提供的分析功能无法满足时，可以自行组合实体、曲面、分析等特征，并形成一个局部群组来完成所要的分析工作。
UDA的组成原则如下：
必须定义为局部群组。λ
域点必须为该局部群组的第一个成分。λ
可加入实体、曲面、基准等特征。λ
λ必须有一个分析特征作为该局布局组的最后一个成份
由上可知，UDA的局部群组是以域点为首，分析特征为尾，再加入实体、曲面、基准特征于其中，同时，允许再次取用已完成的UDA，并且能控制该UDA 分析结果的显示与否。
2.5关系
可以使用关系式来定义分析特征中的一些参数。
分析特征参数调用的格式为：
参数名称：fid_特征名称
如下图所示的容器，其容积等于抽壳前的实体体积减去抽壳后的实体体积。
此主题相关图片如下：
大致步骤如下：
在抽壳特征前添加一个分析特征，用于测量抽壳前实体体积，特征名称为volume_1，然后在抽壳后添加一个分析特征，用于测量抽壳后的实体体积，特征名称为volume_2，最后添加一个分析特征，使用关系式：
volume=one_side_vol:FID_VOLUME_1-one_side_vol:FID_VOLUME_2
上述关系式中，volume表示用户自定义的参数，表示该容器容积。
VOLUME_1表示测量抽壳前实体体积的特征名称。
one_side_vol：第一个one_side_vol表示分析特征VOLUME_1的参数，第二个one_side_vol表示分析特征VOLUME_2的参数。使用单侧体积测量，其默认参数为one_side_vol。
常用分析的一些默认参数见下表：
此主题相关图片如下：222.jpg
以上参数只是缺省时的参数，无须记忆，用户可以自己更改。如下图，测量零件单侧体积时，如选择新建分析特征，则在特征选项卡中可查看要创建的参数，也可以更改参数名称。
此主题相关图片如下：
3、敏感度分析
敏感度分析可以用来分析当模型某一尺寸或参数在指定范围内改变时，连带引起分析特征的改变情况，利用X-Y图形来显示影响程度。
敏感度分析能在较短时间内，让设计师知道哪些尺寸与设计目标存在较明显的关联性。
如图所示，要研究容器的高度尺寸对容积的影响，可按以下步骤操作：
（1）单击主菜单“分析”—“敏感度”分析，弹出敏感度对话框。
（2）单击尺寸按钮①，选择零件高度尺寸②，系统自动将该尺寸范围增大③，默认为10%，然后单击出图用的参数下的箭头按钮④，在下拉列表框中选择容器容积参数，设置步数为12⑤，单击计算⑥。
此主题相关图片如下：
（3）接下来弹出图形工具对话框，如下图所示。该图形描述了容器容积和高度尺寸之间的变化关系，X坐标表示容器高度尺寸，Y轴表示容器容积。从图中可以看出，当零件容积为3e5时，高度尺寸大致在125到135之间。
此主题相关图片如下：
灵敏度对话框中“变量选取”区域“尺寸”按钮的作用是指定尺寸变量；其尺寸的变量变化范围可以在“变量范围”选项区域中的“最小”、“最大”文本框中填写；在“出图用的参数”选项区域中，可以选择与尺寸变量相关的模型；在“步数”选项中，可以选择变量的步幅值。
灵敏度分析的目的是在所选定的尺寸变化范围之内，分析相关的变化情况，其结果是一张坐标图，坐标图中的X轴表示尺寸变量，Y轴表示与尺寸变量相关的模型的变化情况。可以将该图形输出为Excel格式或图表格式。
为了能动态地显示在变量尺寸变化的过程中，与之相关的模型的变化情况，可以以动画的形式来显示敏感度分析的整个过程。
设置方法如图：在敏感度对话框中单击选项—优先选项，在弹出的优先选项对话框中勾选“用动画演示模型”。此时，单击敏感度对话框中的计算按钮，模型就会动态的发生变化。
此主题相关图片如下：
4、可行性/优化分析
敏感度分析的缺点是只能改变一个尺寸或参数，并且不能自动更改模型，如果可变的量不止一个，就需要用到可行性/优化分析了。
单击主菜单分析—可行性/优化，即可打开可行性/优化对话框，如下图：
此主题相关图片如下：
在该对话框中，可行性与优化的区别是:可行性研究实际就是分析模型在给定的变量范围内是否有可能达到我们的目标参数值，对于多个变量同时参与的模型，可能有多种参数的组合可以达到我们的目标参数，但软件一旦找到其中的任一种组合，便会认定目标可行并停止计算，换句话说，可行性分析就想从一个多解方程中找到一个解便结束了，而最优化研究则会从这些所有的解中找到一个最佳的。
在该对话框中，有三大类变量，设计目标、设计约束和设计变量。只有当研究类型改为“优化”时，目标选项才有用。设计目标表示最终的优化目的，可以使相应的目标函数最大化、最小化，或绝对值最大化、最小化。设计约束用来体
现优化的边界条件，可能是单一的值，也可能是只有上限或下限。设计变量即自变量，优化结果的取得就是通过改变设计变量的数值来实现的，每个设计变量都有上下限，它定义了设计变量的变化范围。
5、行为建模实例一——动平衡问题
设计目标：飞轮必须符合静态平衡，在不转动的时候以手动方式旋转值任意位置，都可固定，不会因重力而旋转，即中心和旋转轴重合。
如下图所示飞轮，在上面安装了一个零件（简化为圆柱），因结构需要开了个缺口（简化为半圆）。由于飞轮要高速旋转，所以必须要动平衡。
此主题相关图片如下：
题目要求：要实现动平衡，求出在总质量最小状态下配重的最佳位置和大小尺寸（配重的尺寸有四个）。为简化题目，假设所有零件同材质。
（1）打开配套文件crank_shaft_opt_i。
（2）建立分析特征，单击主菜单“分析”—“模型”—“质量属性”，打开质量属性对话框，在模型树选取缺省的坐标系PRT_CSYS_DEF①，即可测量出该模型的相关质量属性。更改分析类型为特征②以创建新的特征，然后单击选项卡“特
带你认识行为建模 一、行为建模的基本概念 随着计算机技术和网络技术的发展，分布式仿真技术在军事、民用等领域得到了广泛的应用。我们知道仿真是建立在建模的基础之上的，只有设计出反映研究对象的真实有效的模型，仿真结果才是可信的。 一般而言，可以将仿真中的计算机建模分为以下两种主要类型：一是数学模型（或物理模型）；二是行为模型。前者主要反映研究对象的物理本质及其内在的工作机理，如系统的动力学模型、传感器模型、武器系统的火控模型和毁伤评估模型等，这一类模型的实现方法比较成熟，主要有连续系统的微分方程组或差分方程组建模、离散事件系统建模等，对于此类模型，相关的参考文献很多，这里不做过多的介绍。下面，我们将重点讨论行为建模问题。 目前，计算机生成兵力（Computer GeneratedForces）建模已成为分布式仿真领域的一个重要研究方向，在民用领域又称为计算机生成人员（CGA）建模，其建模思想和实现方法、技术是一致的，只是应用方向不同。 那么，什么是CGF呢？它是指用计算机模型来实现参与仿真的作战人员或武器系统等仿真对象，其目的在于减少真实作战人员和武器装备的参与，降低系统的代价。虽然它也包含上面介绍的数学模型的实现，但主要的研究工作都集中在行为建模方面。 所谓行为建模，按照美国国防部的定义，它是指“对在军事仿真中需要表示的人的行为或表现进行建模”。由于仿真的规模越来越大，仿真对象的模型越来越复杂，原有的建模方法已无法满足当前的需求，尤其是在军用仿真领域，随着C~3I 系统的应用，仿真中行为建模的重要性日益突出。 二、行为建模的发展情况 行为建模是人工智能技术在仿真领域的应用，由于军事、航空航天等领域的需求牵引，20世纪80年代以来，陆续出现了一些应用较为成功的典型建模环境和系统，如： 1．由密歇根大学开发成功的基于符号表示和规则推理的Agent建模环境Soar，利用这一环境，可以建立行为模型的规则库和推理引擎，从而有效地实现行为建模。 2．由美国陆军STRICOM资助，分别由LoralSystem公司和Saic公司研制的半自主兵力生成系统ModSAF和CCTT SAF，在美国军方的许多仿真系统都得到了成功的应用，前者的行为模型采用有限状态机实现，后者由基于规则的知识来表示。目前，美国军方正以这两个系统为基础，开发一个更为通用的SAF系统OneSAF。
数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测
...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)
一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 2 学期） 课程名称：软件工程开课实验室：信自楼444 2013 年4月19日 一、实验目的： 1) 掌握系统的功能描述、性能描述方法； 2) 掌握UML的动态建模的方法。 3) 实践用UML建立动态模型 4) 熟悉使用PowerDesigner软件,绘制状态图、顺序图、活动图、通讯图等 二、实验内容： 动态模型用来描述系统的动态行为和控制结构。动态行为包括系统中对象生存期内可能的状态以及事件发生时状态的迁移，还包括状态之间的动态合作关系。动态模型包括交互模型和状态模型。交互模型描述系统中对象间的交互行为，每个交互都有发送者和接收者，它们可以是一个系统、用来、对象或操作。在UML中，采用顺序图、合作图来建立交互模型。交互模型可以用来描述一个用例所涉及的若干对象的行为（功能）。它们有共同的模型元素，对象、消息、链接等。顺序图描述对象之间的信息交换时的时间顺序，而合作图则描述系统
对象之间如何协作共同完成系统功能要求要求。它们相互补充，并可以相互转化。 顺序图用来描述对象间的交换行为。它注重消息的时间顺序，即对象间消息的发送和接受的顺序。顺序图有两种描述形式，一般形式和实例形式。一般形式描述一个场景中所有可能的选择，因此它可以包含条件、约束、分支和循环等操作。 ·实例形式描述一个特定的场景，说明一次可能的交互，因此它没有任何条件、分叉和循环。它适合于描述实时系统中的时间特性和时间约束。 三、所用仪器 微型计算机一台SybasePowerDesigner15.1软件 四、实验过程及截图： 1、状态图的绘制 192 电梯升降的状态图 Moving up do/ Moving to floor Moving down do/ Moving to floor Idle entry/ timer=0 timer=0
UML 2.0中图的分类 Pro?le Diagram U ML 2.5
交互行为建模—顺序图 Modelling I nterac9ons
顺序图举例（Sequence D iagram ） 马小跳: 学生 选课登记表 选课管理员 线性代数 1: 填写个人信息 2: 提交 3: 将马小跳加入线代选课名单 4: 添加马小跳 5: 还有位置吗? 6: 如果有，添加马小跳 ??顺序图用来刻画系统实现某个功能的必要步骤 A 段 线性代数
顺序图建模元素——对象(Object)及其生命线(Lifeline) n??对象以某种角色参与交互 可以是人，物，其他系统或者子系统 n??生命线：表示对象存在的时间 n??控制焦点/激活期(Focus of Control/Activation)：表示对象进行操作的时间片段
顺序图建模元素——消息(Message) n??消息(Message)用于描述对象间的交互操作和值传递过程 n??消息类型: n??Synchronous 同步消息（调用消息） n??Asynchronous 异步消息 n??Return 返回消息 n??Self-message 自关联消息 n??Time-out 超时等待 n??U ncommitted／Balking 阻塞
消息的表示形式 例：一些消息的例子 2: display (x, y) 简单消息 1.3.1: p:= find(specs) 嵌套消息，消息带返回值 条件消息 4 [x < 0] : invert (x, color) 3.1*: update ( ) 循环消息 A3,B4/ C2: copy(a,b) 线程间同步
基于Web用户兴趣的聚类模型挖掘与分析1 陈健荣1，吕雪蕊2 1 中山大学信息科学与技术学院，广东广州（510275） 2 广东省潮州市龙湖医院，广东潮州（521000） E-mail：jrcken@https://www.doczj.com/doc/4816058712.html, 摘要：用户兴趣的评估因素有多方面，无论单独从哪个方面都无法得到完整的模型。本文综合考虑了三个核心因素，首先对用户浏览过的页面进行内容分析，并根据主题信息对页面进行聚类；在聚类的过程中除了考虑页面内容的相近程度外还辅以页面路径进行归类判断。在最后得到页面的兴趣簇时将用户的浏览行为对其兴趣的作用列入其中，从而得到综合的评估模型。实践表明此种方式能更准确的反映用户的真实兴趣。 关键词：聚类模型，用户兴趣，Web数据挖掘，知识发现 中图分类号：TP311 文献标识码：A 1引言 随着因特网越发深入人们的生活，准确的挖掘用户兴趣将变得非常有意义，它可以使得人们在浩瀚的网络中迅速的找到志同道合者进行交流，从而促进知识的传递。对用户兴趣特征的刻画有加权矢量、类型层次结构、加权语义网、书签和目录结构等模型[1]，而根据用户是否参加可分为显示与隐式两种。由于显示挖掘需要用户主动参与，这很大程度上降低了可用性，并同时带来系统噪音，为了保证挖掘结果的准确性以及提高用户接受度，一般采用隐式数据挖掘。 目前对用户兴趣的挖掘方式有多种，其中有基于浏览内容和行为相结合的方式，如文献[2]，也有单纯从用户行为的历史信息寻找隐藏规律的。用户会话作为用户行为信息的基本单位，对其聚类是从行为历史中发现用户兴趣的基础工作，因而它自然而然成为重要的分析对象。而对用户会话分析主要采用的是相似性测量方法，基于相同浏览权值的相似性测量方法主要包括文献[3-6]所提出的4种，即Usage-based，Frequency-based，Viewing-Time-based 以及Visiting-Order-based。其中VTB用的最广泛，同时这些方法均假设页面是不相关的而只比较不同会话在相同页面的浏览权值，不考虑页面之间的相似性。事实上，文献[7]中提到，即使不考虑页面的内容，单纯考虑页面的路径也可以发现不同的页面之间存在相似性。 本文并不单纯从一个方面来分析用户的兴趣，而是综合多种方式、从多角度来建立用户的兴趣模型。首先将用户所访问的页面进行内容挖掘从而得到用矢量方法表示的页面兴趣，在此基础上结合页面URL相似性对页面距离的贡献对页面进行聚类；接着，根据聚类结果考虑用户作用在页面上的行为提取出突出特征从而形成用户兴趣。 2用户兴趣挖掘方式 2.1兴趣界定 在分析用户兴趣之前，我们首先对用户兴趣进行界定，即用户由什么组成、影响因素有哪些。一般地，用户对Web文档的访问是有目的的行为，这种行为的动机可以分为稳定兴趣和偶然兴趣。稳定兴趣是指一个人具有持久的兴趣倾向，偶然兴趣是指一个人由于临时需要或其他原因对某事物产生的偶然兴趣，每个人的偶然兴趣可以认为是随机变化的。但在日志 陈健荣（1983-），男，硕士研究生，主要研究方向为数据库与知识库，工作流平台。
动物集群行为的建模与仿真 摘要 生态系统中,动物个体的行为相对简单,集群后却能表现出复杂的群体行为。个体行为是构成群体行为的基础,个体之间的组织结构、个体行为之间的关系和群体行为的涌现机制是研究群体行为的关键要素。 本文首先基于boid模型的三原则，从个体出发，对动物个体进行建模,分析个体之间的行为规则及相互影响，从而仿真出动物的集群行为。仿真结果在一定程度上反映了动物集群行为的实际情况，但该模型对各个参数的设置非常敏感，动物群体的速度不会趋于稳定一致，而且此模型假设各动物的速率相等且保持不变是不合理的，所以对模型进行了改进。 改进模型引入了势场函数，将个体之间的相互作用抽象成吸引力和排斥力，利用牛顿运动定理描述个体运动规律。通过仿真结果发现，动物个体会先调整各自的间距，使其相互靠近以免落单，但又不至于相互碰撞；当动物个体之间的距离接近平衡距离时，动物个体会保持相对位置基本不变，调整各自的速度方向使趋近一致并平稳；另外，个体数目越多，出现落单的可能性就越小。上述结论都是符合实际情况的，说明改进后的模型更合理。 鱼群躲避鲨鱼的行为，可以认为是由鲨鱼对鱼群的排斥力引起的，所以在原有合力的基础上再加上由鲨鱼引起的斥力即得到小鱼发现鲨鱼后的合力。仿真得到的结果反映，当有鲨鱼出没时，鱼群会迅速改变运动状态，逃离鲨鱼的攻击。 动物群中的信息丰富者可以理解成Leader-Follower模型中的Leader，其他个体都是Follower。结合问题一中改进的模型和Leader-Follower模型，通过matlab编程仿真得到的结果反映了Leader对整个群体的作用和影响。 关键词：集群行为 boid模型势函数 leader-follower模型 matlab仿真
基于用户兴趣模型的推荐算法① 于 波, 杨红立, 冷 淼 (中国科学院大学, 北京 100049) (中国科学院沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168) 通讯作者: 杨红立, E-mail: yang201107219@https://www.doczj.com/doc/4816058712.html, 摘 要: 传统的协同过滤算法虽然可以很容易地挖掘出用户的兴趣爱好, 但存在数据冷启动和稀疏性问题. 针对这些问题, 提出一种基于用户兴趣模型的推荐算法. 首先通过LDA主题模型训练数据集得到物品-主题概率分布矩阵, 利用物品-主题概率分布矩阵得到用户历史兴趣模型, 然后结合用户历史行为信息和物品内容信息得到用户兴趣模型, 最后计算用户与候选集之间的相似度, 进行TOP-N推荐. 在豆瓣电影数据集上的实验结果表明, 改进后的推荐算法能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题, 并且明显提高了推荐质量. 关键词: 协同过滤; 用户兴趣模型; LDA主题模型; 推荐算法 引用格式: 于波,杨红立,冷淼.基于用户兴趣模型的推荐算法.计算机系统应用,2018,27(9):182-187. https://www.doczj.com/doc/4816058712.html,/1003-3254/6496.html Recommendation Algorithm Based on User Interest Model YU Bo, YANG Hong-Li, LENG Miao (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) (Shenyang Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110168, China) Abstract: Although traditional collaborative filtering recommendation algorithm can easily find potential users’ interests, it remains cold-start problem and sparsity problem. In order to solve these problems, a new hybrid recommendation algorithm is proposed. Firstly, this study builds topic distribution matrix through the LDA topic model, and user interest matrix is created using topic distribution matrix. Secondly, the user interest model is obtained by combining user’s historical behavior information and user’s content information. Finally, the TOP-N recommendation list is output after calculating the similarity of user and candidate movies. Experiments on the Douban Movies dataset reveals that the results obtained from improved recommendation algorithm are obviously better than that from traditional recommendation algorithm, and it can better deal with sparse data and cold-start problems. Key words: collaborative filtering; user interest model; LDA topic model; recommendation algorithm 随着互联网特别是移动互联网的飞速发展, 网络上的资源呈指数级增长, 网上资源严重过载[1,2]. 传统的搜索引擎技术已经不能满足人们的实际需要, 而推荐系统可以利用用户行为信息和物品内容信息挖掘人们可能感兴趣的物品, 从而进行个性化的信息推荐[1,3]. 因此推荐系统利用本身独特的优势开始逐步融入到日常生活中, 减短人们获取信息的时间, 它被大量地应用在网络商城、信息检索和互联网广告等领域[1,2]. 好的推荐系统不仅仅可以给用户推荐个性化信息, 而且可以增加用户对网站的依赖性. 推荐系统同时也面临着众多的问题: 数据稀疏性问题[4]、冷启动问题[5]、计算量大[6]、扩展性问题[7]等. 目前国内外的众多学者已经针 计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBN E-mail: csa@https://www.doczj.com/doc/4816058712.html, Computer Systems & Applications,2018,27(9):182-187 [doi: 10.15888/https://www.doczj.com/doc/4816058712.html,ki.csa.006496]https://www.doczj.com/doc/4816058712.html, ?中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041 ①收稿时间: 2018-01-04; 修改时间: 2018-01-23; 采用时间: 2018-02-01; csa在线出版时间: 2018-08-16 182软件技术?算法 Software Technique?Algorithm 万方数据
行为建模（BMX）基础教程 1、行为建模技术概述 1.1什么是行为建模 1.2行为建模的步骤 2、创建分析特征 2.1测量 2.2模型分析 2.3几何分析 2.4自定义分析—UDA 2.5关系 3、敏感度分析 4、可行性/优化分析 5、行为建模实例一——动平衡问题 6、行为建模实例二——容积，刻度问题（含用户自定义分析UDA） 1、行为建模技术概述 1.1什么是行为建模 20 世纪60 年代在计算机广泛应用的基础上发展起来了一项新的技术—优化设计，它能大大的缩短设计周期，使设计精度得到显著提高，并且可以设计出用传统的设计方法所无法达到的最优方案。而行为建模(Behavioral Modeling)正是在Proe软件中引入优化设计的功能，其目的是使CAD软件不但能用于造型，更重要的是能用于智能设计，寻找最优的解决方案。同时它也是一种参数化设计分析工具，在特定设计意图和设计约束前提下，经一系列测试参数迭代运算后，可以为设计人员提供最佳的设计建议。 Pro /E的行为建模模块可以对模型进行多种分析，并可将分析结果回馈到模型，并修改设计。它通过把导出值（如质量分布）包含到参数特征中，再反过来使用它们控制和生成其它模型的几何图形。 举例来说，如果要设计一个容积为200ML的杯子，常规做法是先一一计算出杯子的相关尺寸，然后再进行建模。而有了行为建模后，就可以先大致确定杯子的一些尺寸，确定变量（即可变化的尺寸），然后使用优化设计的方法对建立的模型进行优化，改变相关尺寸，最终使杯子的容积为200ML（设计目标）。 1.2行为建模的步骤 使用行为建模技术，首先要创建合适的分析特征，建立分析参数，利用分析特征对模型进行如物理特性、曲线性质、曲面性质、运动情况等测量。接下来，定义分析目标，通过分析工具产生有用的特征参数，经系统准确计算后找出最佳答案。其具体过程如下图1所示。
引言 令狐采学 莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训傍边，和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增，组织越来越关心培训投资的回报。 培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改良个人和组织表示方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事，并且于1978年在他的书中清晰的论述、 汤姆吉尔伯特的布景 已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮忙建立ISPI。他是田纳西年夜学，阿拉巴马年夜学，乔治亚年夜学的结业生，是哈佛年夜学斯金纳的同事，同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为阐发学会的长期会员。 吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联系，并且他的工作是出于许多名人的激励，像弗莱德里克泰勒，科特莱温，B.F斯金纳。他是一个很是有才干的行为工程师，介入了300多个组织，并且获得了所有组织傍边有关表示绩效的奖项，他也许是这个领域“装点”最多的“老兵”。他帮忙推动了按季度提升绩效理论的创建。 吉尔伯特引领我们不再局限于培训，而是采纳一种缜密的并且以观察为基准的方法来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮忙提升绩效的各种因素。事实上，他的模型已经被年夜量应用。
他相信科学理论需要满足一下三点要求： 简约——能简单解释的工具要避免庞杂。 优雅——一个好的理论，它的每一部分和片段不该该混乱的糅合在一起，而是要紧密的联系。 实用——一个好的理论应当有用，即便不克不及在现实世界中阐扬作用，也应该有利于科学的成长。 我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操纵原则。 吉尔伯特的行为工程模型 在《Human Competence: Engineering Worthy Performance》中，吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术傍边包含行为工程模型，在第一节展示过。这个模型主要用来改良员工的工作环境而非员工自己。有了这种行为工程模型，这些担任绩效的提升和坚持的个体就可以针对绩效提升计划进行诊断，设置优先和规画。 表格一。行为工程模型
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即： 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 静态信息数据
引言 莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训当中，和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增，组织越来越关心培训投资的回报。 培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改善个人和组织表现方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事，并且于1978年在他的书中清晰的阐述、 汤姆吉尔伯特的背景 已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮助建立ISPI。他是田纳西大学，阿拉巴马大学，乔治亚大学的毕业生，是哈佛大学斯金纳的同事，同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为分析学会的长期会员。 吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联系，并且他的工作是出于许多名人的激励，像弗莱德里克泰勒，科特莱温，B.F斯金纳。他是一个非常有才能的行为工程师，参加了300多个组织，而且获得了所有组织当中有关表现绩效的奖项，他也许是这个领域“点缀”最多的“老兵”。他帮助推动了按季度提升绩效理论的创立。 吉尔伯特引领我们不再局限于培训，而是采取一种缜密的并且以观察为基准的方式来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮助提升绩效的各种因素。事实上，他的模型已经被大量应用。他相信科学理论需要满足一下三点要求：简约——能简单解释的东西要避免繁杂。 优雅——一个好的理论，它的每一部分和片段不应该混乱的糅合在一起，而是要紧密的联系。
实用——一个好的理论应当有用，即便不能在现实世界中发挥作用，也应该有利于科学的发展。 我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操作原则。 吉尔伯特的行为工程模型 在《Human Competence: Engineering Worthy Performance》中，吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术当中包含行为工程模型，在第一节展示过。这个模型主要用来改善员工的工作环境而非员工本身。有了这种行为工程模型，这些负责绩效的提升和保持的个体就可以针对绩效提升方案进行诊断，设置优先和策划。 表格一。行为工程模型
14位Single―slope ADC行为级建模与仿真 摘要：单斜率型模/数转换器以其简单的结构、较高的分辨率和易于集成的优势，在红外焦平面读出电路设计中被广泛应用。基于Matlab软件环境下的Simulink工具，建立了一个14位Single?slope ADC的系统模型。其充分讨论Simulink工具下电路各单元模块的具体实现和信号间的时序关系，给出电路的行为级仿真结果，为Single?slope ADC的集成电路设计与实现提供参考。 关键词：单斜模/数转换器；行为级建模；红外焦平面；Simulink；集成电路设计；功能仿真 中?D分类号：TN492?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2018）16?0104?04 Abstract：As the single?slope ADC has the advantages of simple structure，high resolution，and easy integration，it has been widely used in the design of the infrared focal plane read?out circuit. Based on the Simulink tool in the Matlab software environment，a 14?bit single?slope ADC system model is built. The specific implementation utilizing the Simulink tool for each unit module of the circuit and the time sequence relationship among signals are fully discussed. The behavioral simulation results of the circuit are given，which
社交网络大数据时代的用户兴趣层次化模型构建分析 随着社交网络的不断发展及普及，人们也逐渐活跃在一个或者多个社交网络中，这对研究用户的兴趣，为用户提供精准的网络推送提供了基础。目前，我国对此的研究有很多，但是社交网络整合信息的研究却较少，在如今大数据的环境下，社交网络的用户需求、兴趣也有了可能。基于此，基于大数据时代背景，提出了社交网络用户兴趣层次化模型的构建。 标签：社交网络；大数据时代；用户兴趣；层次化建模 web2.0时代已经逐渐到来，网络用户也不断追寻全新的应用体验，在此背景下，社交网络油然而生。社交网络指的就是以互动作为基础，以网络中用户的共同兴趣、活动及爱好为前提，以实名制或者非实名制的方式在网络中构建的社会关系网络服务，其是社会化媒体的一种主流形式，其中包括婚恋交友网络。在如今大数据时代的今天，运用数据及挖掘数据决定着社交网络的未来，所以用户的兴趣数据对社交网络具有重要的价值意义。 1 用户兴趣模型的表示 兴趣模型指的是在一定数据结构中，通过算法表示的一种形式，兴趣模型的表现形式影响着模型对用户兴趣的描述能力及计算能力。用户兴趣模型包括两方面，分别为以向量空间模型为基础及以神经网络为基础：其一，以向量模型为基础。以向量模型为基础主要是将用户的兴趣模型当成一个n维的特征向量（（t1，w2），（t2，w2），...，（tn，wn）），以此表示用戶感兴趣的事物及对其的感兴趣程度。ti（1≤i≤n）为兴趣特征；wi（1≤i≤n）表示兴趣特征的興趣模型权重。其二，以神经网络为基础。神经网络就是多种简单处理单元通过互联形式，以此构成的网络结构，其组织、学习及适应能力超强。以神经网络为基础的用户兴趣模型能够通过网络连接的权重网络进行表示。[2] 2 基于大数据的社交网络用户兴趣层次化模型的构建 2.1 构建兴趣层次化模型的思路 为了能够构建基于大数据时代的社交网络用户兴趣层次化模型，本文提出了如图1的研究思路：其一，在现实社交网络中，有多种数据来源方式，总的来说可以分为标签及无标签两种。用户在注册社交网站的时候要填写基本信息，有的社交网站还会要求用户填写个人标签。个人标签是能够直接反映用户感兴趣领域的方式，但是没有标签属性的信息提取只能够通过内部的结构信息实现。通过上述就可以看出，标签数据具有预测用户评论、浏览等行为的作用，非标签行为也能够论证用户的兴趣领域。其二，创建用户兴趣模型的主要目的就是能够为用户推送感兴趣的信息，并且为用户推荐具有相同信息的好友，以此描述社交网络中不同用户的不同偏好，从而创建个人偏好的名片，从而标记用户对象，满足用户的需求，提高用户推荐的成功率，从而提高商家的利益。[3]
一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？
用户画像数据建模方法（转） (2014-09-23 09:06:07) 转载▼ 标签： 分类：数据挖掘 用户细分 标签 画像 数据 挖掘 作者：百分点技术总监郭志金 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即：
二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？ 大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
实现简易ALU电路的行为级建模 实验目的 实现简易ALU电路的行为级建模。 实验代码 a，b两个值保持不变，改变select的值选择来完成ALU的8种不同功能，代码如下： module my_ALU(out,a,b,select); output [4:0] out; input [3:0] a,b; input [2:0] select; reg [4:0] out; always @(*) case(select) 3'b000: out=a; 3'b001: out=a+b; 3'b010: out=a-b; 3'b011: out=a/b; 3'b100: out=a%b; 3'b101: out=a<<1; 3'b110: out=a>>1; 3'b111: out=a>b; default: out=5'b00000; endcase endmodule 对应得到测试模块如下： `timescale 1ns/1ps module tb_42; reg [3:0] a,b; reg [2:0] select; wire [4:0] out;
initial begin a<=4'b1010;b<=4'b1100; select<=3'b000; #10 select<=3'b001; #10 select<=3'b010; #10 select<=3'b011; #10 select<=3'b100; #10 select<=3'b101; #10 select<=3'b110; #10 select<=3'b111; #10 $stop; end my_ALU my_alu(out,a,b,select); endmodule 仿真波形 功能仿真
西南科技大学硕士研究生学位论文第V页 目录 1绪论 (1) 1.1课题的研究背景 (1) 1.2研究现状 (2) 1.2.1个性化推荐服务的研究现状 (2) 1.2.2用户兴趣模型的研究现状 (3) 1.3课题来源 (4) 1.4论文的研究内容和组织结构 (4) 2文本信息处理技术 (6) 2.1文本信息处理概述 (6) 2.2中文分词技术 (6) 2.2.1中文分词算法思想 (7) 2.2.2中文分词算法应用 (7) 2.2.3词性标注 (7) 2.3文本内容表征 (8) 2.3.1VSM模型基本思想 (9) 2.3.2文本特征选择算法 (9) 2.3.3改进的TF-IDF算法 (10) 2.3.4VSM模型的应用 (12) 2.4文本相似度度量算法 (13) 2.5文本聚类算法 (14) 2.5.1K-Means聚类算法 (15) 2.5.2凝聚聚类算法 (15) 2.6本章小结 (16) 3基于用户浏览行为的用户兴趣度度量方法 (18) 3.1用户兴趣获取方式 (18) 3.2用户浏览行为分析 (19) 3.3基于用户混合行为的兴趣度度量方法 (20)
西南科技大学硕士研究生学位论文第VI页 3.3.1用户混合行为组合 (20) 3.3.2基于重要行为的兴趣度计算 (21) 3.3.3基于用户阅读时间的兴趣度计算 (22) 3.3.4基于其他行为的兴趣度计算 (24) 3.4本章小结 (26) 4用户兴趣模型研究 (28) 4.1用户兴趣模型建立 (28) 4.1.1用户兴趣模型表示 (28) 4.1.2用户兴趣模型相关运算 (29) 4.1.3用户兴趣模型初始化 (32) 4.2用户兴趣模型更新 (32) 4.2.1时间分段机制 (33) 4.2.2用户兴趣漂移机制 (33) 4.3用户兴趣模型应用 (35) 4.4本章小结 (36) 5基于用户兴趣模型的个性化推荐系统 (37) 5.1个性化推荐系统概述 (37) 5.2系统实现 (37) 5.2.1系统环境 (37) 5.2.2系统实现技术 (38) 5.2.3数据采集部分 (41) 5.2.4数据库建模 (42) 5.2.5部分前端页面展示 (44) 5.3系统结构 (47) 5.3.1文本表征模块 (48) 5.3.2兴趣分析模块 (48) 5.3.3内容推荐模块 (49) 5.3.4外部接口模块 (49) 5.4用户兴趣模型算法验证 (49)
1.方案建议书
1.1项目总述 1.1.1项目背景 中国的电信行业经过数十年的高速发展，走到了三网融合的十字路口。随着移动互联产业的高速发展，未来几年必将迎来一个井喷的时代。在三网融合的大背景下，特别是作为运营商来讲，这是关系到未来能否持续保持竞争力、跟上新技术、新商业发展的关键时刻。 就目前运营商的业务分析而言，语音业务的收入占比正在逐年下降，增长速度也明显低于数据业务。从世界上发达国家的电信行业发展来看，运营商的数据业务比例大多数已经超过了全业务占比的3/4还多，个别运营商例如日本的NTT Docomo，其2009-2010年度数据业务的比例已经达到了9成以上，这些数据都充分说明了数据业务在下一个十年甚至是更长的时间里将会是运营商业务的最大增长极。 由于缺乏对移动客户的深入了解，缺乏更科学的市场细分和更有效的营销策略，客户群差异化的需求未能得到满足而形成的潜在不满，易成为竞争对手潜入的机会。相比于传统通信业务阶段，全业务发展要求我们对客户的理解和把握有更高的能力，从重点关注客户通信方面的需求向全面把握客户生活、学习、娱乐、工作方面的需求。 随着智能手机的快速普及和第三代、第四代移动通信系统的建设，移动数据业务和移动互联网呈现出快速增长的态势。易观数据显示2011年上半年中国的移动互联网用户数达到2.14亿人，同与增长41.09%，市场收入规模达到237亿，同比增长31.67%。智能手机价格下降、流量资费单价下降、用户消费能力提升、无线上网需求增加等，都是推动移动互联网高速发展的主要因素。
目前，移动现有数据经分系统只是覆盖到传统语音、短信和传统的GPRS流量分析，对于用户在移动互联网上的行为数据如何应用以及在生产中的运营支撑仍是空白。另一方面，用户的互联网使用行为比传统语音、短信要更为复杂，用户在什么时段、什么位置、通过什么终端、访问什么网站的什么频道、关注什么内容、喜欢什么信息以及与谁在交互信息等等，都比传统语音、短信要复杂很多，因此针对这些数据的分析能有效提升我司用户的精细分群和针对性营销和服务工作水平，为业务生产的良性发展提供必要的运营支撑保障。 1.1.2项目理解 当前，数据业务在运营商业务结构中的占比正在逐年上升，随着数据业务的丰富化，流量经营逐渐成为运营商在移动互联高速发展背景下的工作核心和主旨。从流量经营的内涵来看，包含三个方面的内容：一是扩大流量规模，二是提升流量层次，三是丰富流量内涵。三个方面的内容都将带来海量的用户行为数据，海量的数据即意味着未来将迎来一个大数据的时代。 海量数据好比一座金矿，其中不仅包含了显性的用户行为数据，也隐性地蕴藏了用户行为规律及用户需求等信息。在大数据的结构下，毫无疑问，这些隐性信息将扮演更为重要的角色。但是目前对这些隐性信息的挖掘及探究工作仅仅是刚起步，数据中的巨大价值还有待挖掘。如果能够充分地获取数据背后的信息，就能充分了解用户行为规律及用户需求，进而将业务内容丰富化、多元化，并寻求合适的渠道、时间推荐给潜在用户，完成业务精确营销及市场精细运营过程，实现真正意义上的流量经营，这对于运营商占据移动互联时代的制高点无疑会起到极其关键的作用。