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
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
【论文摘要】文章通过分析国外有关从众行为的理论研究的，对当前国际 上从众行为理论及实证研究的已有成果，研究现状和发展趋势进行了总结和评论。就目前有关从众行为研究的情况来看，国外主要从理性假设和非理性(或不完全理性)两个角度进行从众行为成因的理论分析，尤其以理性假设的信息类模型或社会学习类模型文献最多，从非理性假设出发来解释从众行为的文献近年 来也开始增多。绝大多数理论模型都认为经济中尤其是金融市场中存在从众行为，它会降低市场的效率。 【论文关键词】从众行为；理论模型；述评 从众行为(HerdBehavior)又称羊群行为，按照Seharfstein和Stein(1990)的定义是指投资者违反贝叶斯理性的后验分布法则，只做其他人都做的事情， 而忽略了自己的私有信息。已有的研究表明在个人投资者，机构投资者，分析 师以至整个市场层面都可能受到从众行为的影响。因此许多政策制定者也对从 众行为非常关注，认为从众行为会增加市场的波动性，造成市场的不稳定，加 大金融体系的脆弱性，甚至会加剧金融危机。如Eichengreen和Mathieson等(1998)就认为从众跟风效应放大了与亚洲金融危机相关的资本流动的波动性， F olkeas―Landau和Garber(1999)及Furman和Stiglitz(1998)在讨论国际金 融体系建设时都提到从众跟风效应的重要影响。在当前全球金融危机的影响尚 未消退的背景下，我们有必要深入地分析与研究市场的从众行为，以促进该领 域的进一步发展。 一、探究从众行为产生机理的理论研究 从众行为可以分为理性从众行为与非理性从众行为，在前者中行为人被认 为是理性的，而在后者中行为人被认为是非理性或不完全理性的。从而关于从 众行为产生机理的理论可以分为两种：一种从理性人假设出发是，大致有以下 三种观点：基于信息角度的信息类模型，基于声誉的观点和基于报酬结构的观点；另一种从非理性和不完全理性假设出发进行讨论。 (一)关于从众行为的理性解释 1．信息类模型 (1)外生序列信息流模型。外生序列信息流模型的关键特征是决定信息流的决策序列是外生的，在这一前提下出现了大量的研究文献。Bane~ee(1992)较早提出外生序列的信息类从众行为模型，其关键假设包括：假设存在N个投资者，每个人都最大化同一资产收益空间上的期望效用函数；决策按外生序列进行的；博弈的结构和贝叶斯理性是共同知识。这一模型的主要结论是决策者并不总是 按私人信息做出决择，后续决策者会受到前面决策者的影响。Bikhchandani，Hirshleifer和Welch(1992)提出了信息流(informationcascade)的概念，进入信息流是指决策者将忽略自己的私有信息，而依靠观察前面决策者获取信息。 信息流一经形成在不被打扰的情况下将阻止新的信息进入，最终产生无效率的 结果，而且信息流的产生和信息传递的次序有关，他们还论证了信息流具有迅 速性、随机性和脆弱性。Avery和Zemsky(1998)采纳外生序列信息流模型的主 要观点，解释股票市场和衍生金融工具市场从众行为，他们认为如果股票价格 仅由一维的不确定性如不确定的指令流控制则从众行为发生的程度将较低，但 实际上股票价格由多维的不确定性支配，而衍生证券增加股票价格的维度，协 助定价过程，使从众行为和价格泡沫减少，因为多维的股票价格可匹配揭示多 维的不确定性。Park和Sabourian(2006)通过修改Avery和Zemsky(1998)模型 的信息结构后，证明即使股票价格仅由一维的不确定性支配，从众行为仍会发
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。
吉尔伯特行为工程模 型
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。
吉尔伯特行为工程模型精编W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
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
信息行为模型 整体信息行为模型、信息获取行为模型、信息查找行为模型 信息行为模型分层 信息行为、信息获取行为、信息查找行为 整体信息行为模型 Macro, global, general 信息行为模型有很多，其中最有影响是的威尔逊提出的行为模型 威尔逊信息行为模型（1981） 威尔逊信息行为模型（1995） 威尔逊信息行为模型（1981) 產生需求 資訊尋求行為 ?透過系統 ?尋求他人信息：有時候，讀者會不透過系統，而向他人尋求資訊協助。 信息交換：
?較弱的互相依存關係：譬如年經的科學家往在同樣層級的資深科學家尋求資訊。 ?較強的妨礙進展關係：譬如在同一等級，較低程度的人害怕在較高程度的人前表現他的無知。 信息尋求如果成功，所找的資訊也許可完整或部分地滿足其所需，或者失敗後而重新檢索的流程（重新由產生需求開始）。 部分的尋求資訊行為也可藉由他人的資訊轉換而獲得資訊。 威尔逊信息行为模型（1981） （一）该模型的贡献： 1勾勒了信息行为包括的研究领域 2信息获取行为始于信息需求，需求是信息行为的逻辑起点。 3信息行为之间的关系 （二）该模型的局限? 请大家思考 F i g u r e3-I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g
I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g Wilson認為人類最基礎的需求可以歸納為三種 一、生理的需求（Physiological Needs）：例如空氣、 水、食物。 二、情感的需求（Affective Needs, sometimes called psychological or emotional needs）：例如自我 實現、權威地位。 三、認知的需求（Cognitive Needs），例如學習新技 能、智能的滿足。 I n f o r m a t i o n n e e d s a n d s e e k i n g 在這模型當中，Wilson認為這三種需求是相互關連的，為了滿足人類生理、情感和認知的需求，一個人可能會搜尋資訊，甚至進行資訊尋求行
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？
网络环境下用户信息行为分析的现状研究 一、引言 随着互联网的普及和网上资源的丰富，网络用户增长迅速，工信部称，截至2012年第三季度，中国互联网用户达5.5亿人，同比增长44.1%，总规模达5万亿人民币，同比增长13.7%。网络环境下的用户信息行为与传统用户信息行为相比较，发生了很大的变化，无论是从网络接入方式、网络接入地点、上网时间还是从网民的年龄、性别、学历、职业等都呈现出不同的特性。[1]这对互联网的安全和管理都提出了严峻的考验，同时网络带宽和网络中流量迅猛增加，网络用户增长速度加快，因此如何在网络用户不断增加的情况下实现网络中海量数据的有效存储和处理以及发现网络数据中存在的网络攻击并做出有效的判断和处理成为网络安全研究的重点。[2]因此，有必要在网络环境下加强对网民上网行为的分析。 二、国外对网络用户信息行为分析的研究 国外对网络环境下用户行为的研究起步于20世纪80年代，主要是通过研究用户的行为特征和规律来实现网络监测和网站的优化。当前，国外对网络用户行为特征的研究转向单个网站的用户访问内容以及特定的目标人群的网络访问行为，从而实现网络体系结构的改进和网络资源的优化。国外研究网络环境下用户行为的模型主要有以下几种：用来刻画系统可见的外部行为的时序模型LOTOS；通过观测到的概率分布来表现观测向量的隐马尔科夫模型HMM；用于分析网络复杂性的网络用户行为模型GOMS；以及采用表格结构来描述用户和界面交互实体的UAN模型。[3] 三、国内对网络用户信息行为分析的研究 我国对网络用户信息行为分析的研究尚处于初步阶段，主要通过对服务器日志分析挖掘用户在查询、检索等方面所具有的行为特征，从而为入侵检测、网络行为审计以及网络复杂模型的分析等提供参考，从而实现网站优化、预测网络行为以及保障网络安全等。[4] （一）网络环境下用户信息行为的涵义 关于网络环境下信息行为的涵义，没有一个特定的概念，学界有很多不同的
动物集群运动行为模型系列之一
动物集群运动行为模型 摘要 自然界中很多种生物中都存在着复杂的群集行为，生物学家曾对此做了大量研究，也取得了很多重要的研究成果。群集行为在一定程度上是由群集智能所支配的，所谓群集智能指的是众多简单个体组成群体，通过相互间的合作表现出智能行为的特性。自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行躲避天敌、觅食生存，单个个体所表现的行为是缺乏智能的，但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。本文要做的主要工作是通过建立适当的数学模型，利用计算语言进行仿真，研究群体的集群运动。 针对问题一，我们首先寻找其理论基础，国内外专家研究群集行为时主要采用欧拉法和拉格朗日法。通过相关理论的比较发现，解决本题所研究的问题，采用拉格朗日法更佳。为方便研究，本文选取自然界的鱼群作为对象，建立自由游动模型、引入环境R-a模型、并在此基础上建立避开静态障碍物模型，赋予多Agent感知、交互能力，通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数，达到内部状态控制行为选择的目的，最后通过计算机仿真演示动物的集群运动。 针对问题二，在前面模型的基础上，进一步引进当Agent遭遇捕食者时的集群运动模拟算法。基于人工鱼群的自组织模型，确立相关的天敌因子，之后根据约束因子分配权重，进行迭代计算，实现鱼群逃逸模拟。 针对问题三，分析其信息丰富者对于群运动的影响，以及群运动方向的决策，借鉴种群中的信息传递原理，简化种群内通讯机制，并赋予鱼群一种彼此间可以互相传递信息的通讯方式，融合抽象的信息交互方式，建立动物的群体觅食模型信息交互模型，实现信息对种群对决策运动方向的影响。
动物集群运动行为模型 摘要 自然界中很多种生物中都存在着复杂的群集行为，生物学家曾对此做了大量研究，也取得了很多重要的研究成果。群集行为在一定程度上是由群集智能所支配的，所谓群集智能指的是众多简单个体组成群体，通过相互间的合作表现出智能行为的特性。自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行躲避天敌、觅食生存，单个个体所表现的行为是缺乏智能的，但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。本文要做的主要工作是通过建立适当的数学模型，利用计算语言进行仿真，研究群体的集群运动。 针对问题一，我们首先寻找其理论基础，国内外专家研究群集行为时主要采用欧拉法和拉格朗日法。通过相关理论的比较发现，解决本题所研究的问题，采用拉格朗日法更佳。为方便研究，本文选取自然界的鱼群作为对象，建立自由游动模型、引入环境R-a 模型、并在此基础上建立避开静态障碍物模型，赋予多Agent感知、交互能力，通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数，达到内部状态控制行为选择的目的，最后通过计算机仿真演示动物的集群运动。 针对问题二，在前面模型的基础上，进一步引进当Agent遭遇捕食者时的集群运动模拟算法。基于人工鱼群的自组织模型，确立相关的天敌因子，之后根据约束因子分配权重，进行迭代计算，实现鱼群逃逸模拟。 针对问题三，分析其信息丰富者对于群运动的影响，以及群运动方向的决策，借鉴种群中的信息传递原理，简化种群内通讯机制，并赋予鱼群一种彼此间可以互相传递信息的通讯方式，融合抽象的信息交互方式，建立动物的群体觅食模型信息交互模型，实现信息对种群对决策运动方向的影响。 关键词：群集行为群集智能多Agent微分迭代信息交互群体觅食
消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall） 在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始 终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变化，于2005 年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。 SICAS模型，即sense- Interest & Interactive- Connect & Communicate- Action- Share， 基于用户关系网络，用户与好友、用户与企业可以相互连通，自由对话。它产生于数字时代。 Sense（品牌-用户互相感知）：在SICAS 生态里，品牌与用户利用社交网络、移动 互联网、LBS位置服务等新型社会化平台通过分布式、多触点建立动态感知网络，双方对话不受时间地点限制，对企业来说，能够通过遍布全网的传感器及时感知到用户的体验评论和需求有着重要意义。
引言 莱克伍徳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%。随着支岀的跃增，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而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年在他的书中淸晰的阐述、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ISPL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需人的激励，像弗莱徳里克泰勒，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： 简约一一能简单解释的东西要避免繁杂。 优雅一一一个好的理论，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。 实用一一一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，在第一盯展示过。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
最新整理儿童信息获取行为模型 儿童信息获取行为模型研究 在信息时代，传统图书馆、纸本资源、电子资源至目前赤手可热的网络资源，皆为用户提供了多元化的信息获取渠道。信息资源的丰富固然满足人们的需求，但其所带来的变动性、扩张性与信息压力亦不容小觑。尤其是儿童，由于缺乏社会经验与查找能力，往往无法察觉到自身的信息需求，或遇到问题时不知从何处着手，形成信息获取过程的阻碍。因此，身处瞬息万变的信息社会中，儿童的信息获取行为更值得xx。目前，关于信息行为的相关研究有很多，然而针对儿童群体的研究则极为有限。笔者选取xxxx少年儿童图书馆6-12岁的儿童读者为调查对象，旨在探索儿童的信息获取行为模式。 1 信息获取行为概述 1.1 信息获取行为概念 信息获取行为包括信息、获取信息的目的、查询信息的途径、信息查找的过程、信息获取障碍与信息获取的满意度等要素。当个体意识到自己内在的知识系统不足以应付当前情况，而出自本能地感受到需要更多信息协助解决问题，因而采取一系列活动搜寻信息使自身的需求得到满足，这个动作便是信息获取行为。但信息获取行为也可能包括不具有特定目的的信息需求内涵，例如儿童好奇心强，且他们日常生活、学习上信息需求相对较少，有时获取信息只是单纯地满足个人好奇心或求知的欲望。 实际上，信息获取行为的范围涵盖甚广，正如黄幕萱教授提出那样，所谓信息获取行为，即用户从体会信息需求至满足信息需求中间所产生的一系列活动，分为五个步骤：（1）觉察信息需求;（2）表达问题;（3）选择信息渠道;（4）寻找信息;（5）满足信息需求。
1.2 信息获取行为一般模型 目前，国外已经有比较成熟的信息获取行为模型的研究成果，最受瞩目的有威尔逊（T.D.wilson）的信息获取行为概念模型、埃利斯（Ellis）的信息查寻行为模型、库尔斯奥（Kuhlthau）的信息查寻行为模型和德尔文（B.Dervin）的信息查寻行为模型4种，其中威尔逊的模型流传最为广泛。 Wilson 1981年的模型将信息需求类型、影响信息需求的因素以及信息获取行为障碍包含其中，1999年的模型将信息获取行为整个过程完整勾勒了出来。但是，Wilson的信息获取行为概念模型有两个不甚完美的地方：（1）它是一个范式模型，没有针对个别群体（比如儿童群体）的特点;（2）其将信息需求类型，影响信息需求的因素，信息获取行为障碍以及信息获取行为过程分别放在了两个模型中。本文专门研究儿童的信息获取行为，探究儿童在信息获取行为过程中运用的信息获取渠道、遇到的阻碍与解决方法。将信息需求、信息获取渠道和信息获取行为影响因素及其相互间的关系集中在一个模型呈现出来。 2 研究方法与数据处理 2.1 研究方案 2.1.1 问卷调查法 笔者在xxxx少年儿童图书馆对6～12岁的儿童实施问卷调查。最终发放问卷300份，回收296份，有效问卷276份。问卷回收率为98.7%，问卷有效率为92%。 2.1.2 焦点小组讨论法 由相关工作人员协助，从xxxx少年儿童图书馆海珠分馆参与正式调查的儿童中抽取不同年龄的男女儿童各6人，共12人进行小组讨论。讨论的问题主要有：
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。
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
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。
吉尔伯特行为工程模型文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
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，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 注：《人的能力》1978，1996.经.吉尔伯特允许引述。 表格上部分的三个模块——信息，资源，刺激——代表了影响绩效的环境因素。当这些支持的因素被提供后，员工就因而能够表现出非常杰出的水平。但是，当这些支持因素没有被提供的时候，即使员工接受专业的培训，表现也难以达到预期的水准。
` 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