基于Web的用户需求灰预测软件开发

获取用户需求信息是进行产品设计的前提.开发了一个用户需求灰预测软件,实现了将Web网页中用户需求统计项信息提交到Access数据库,并利用灰色系统理论的预测方法对近4年的数据进行预测计算,以得到下一年度对应需求的预测值.以汽车的用户需求预测为例说明了软件设计过程.该软件为设计需求知识库的建立打下了基础.     

服务于定向信息推荐的模糊聚类协同推荐算法

面对金融领域信息量扣用户数量的不断增加,现有的金融信息推荐算法不能很好地满足金融用户的信息需求,推荐结果的及时性和准确性有待进一步提高。在分析现有协同推荐算法的基础上,本文提出了金融信息模糊聚类协同推荐算法,将模糊聚类和协同推荐算法相结合,以用户一项目评价矩阵为研究基础,对有相似信息需求兴趣的用户进行模糊聚类,用户组群的兴趣爱好代表并预测个人的兴趣爱好,能为用户提供和发现新的信息资源,很好地满足金融用户信息需求的多兴趣性和时效性。最后对提出的算法进行实验,实验结果表明了算法具有良好的推荐效果。     

在线社会网络用户的信息分享行为预测研究

在线社会网络中信息的传播路径包含着用户对内容、来源等的偏好信息,研究运用信息的传播路径来预测用户信息分享行为的方法。基于传播路径的信息过滤能力研究了信息在网络中的传播过程和信息传播路径的转换方法。运用基于关联规则的分类算法对在线社会网络中的信息分享行为进行预测。以新浪微博为例对微博用户的转发行为进行了预测,结果表明该方法对在线社会网络中的活跃用户的信息分享行为的预测具有较好的效果。     

社交网络用户在在线媒体中点播行为预测

在线媒体快速发展,为用户带来丰富多彩信息的同时,用户的参与也给在线媒体本身带来巨大的经济利益。因此,如何通过精确预测用户的偏好以增加在线媒体点击,成为一个学术界和工业界均关注的问题。现有的预测方法主要是借助用户个人信息和历史行为来预测用户行为,然而此类方法没有考虑媒体本身缺乏用户信息造成无法预测的问题。随着社交网络的发展,在线媒体与服务运营商间的兼并或合作的增多,支持用户通过单一账户使用多个媒体网络服务的情况越来越常见,这就为基于用户在社交网络中的资料预测用户在其他媒体中的喜好提供海量可信的基础数据。该文基于社交网络Google+和视频媒体YouTube的数据,首先证明用户在YouTube偏好具有高度的集聚性,并提出用户在社交网络中偏好与其在线媒体点击行为具有关联性,基于这种关联性,该文使用社交网络用户信息预测用户在在线媒体中的点播行为。实验结果显示,使用社交网络用户信息可以有效预测用户偏好,预测准确率比仅使用媒体本身信息提高了17%,而且能满足用户个性化需求。     

基于模糊PA算法的微博信息传播分享预测研究

微博已经成为网民信息获取、分享的主要平台之一。对信息分享进行预测, 是对微博信息传播进行监管控制的基础。微博用户和信息属性中包含着用户偏好、生理特征、内容类型等数据, 基于这些数据可进行信息分享预测。分析了微博信息传播模式、分享预测理论方法, 基于PA算法提出了信息分享预测模型, 以新浪微博数据为例验证了预测模型。结果表明, 该模型对信息分享具有较高的预测准确率。     

Web信息检索结果个性化排序模型

本文讨论了如何从网页点击次数的统计数据中获得用户对网页中包含信息的评价.在考虑了网页内容,时间等因素对信息价值的影响后,给出了一种基于用户评价的对信息检索结果个性化排序的模型.模型根据用户浏览网页时的行为和用户的特征信息,预测用户对信息的需求,智能地对信息检索结果进行个性化的排序.模型实现简单,可以应用于多数信息检索系统,为用户提供个性化的信息服务.     

基于用户需求细分的产品形态群化设计

面向特定产品形态原型的多样化设计目标,提出用户需求细分表及产品形态群化的概念,并对两个概念进行定义和表达。以用户需求细分表为模板获取用户需求细分信息,以KANO模型为依据判定用户需求细分信息类型及相应权重,并在此基础上完成用户需求细分信息群组化,即基本型需求群组、期望型需求群组和兴奋型需求群组。依据用户需求细分信息群组,定义产品形态群化的3种概念模型,并给出产品形态群化的流程模型。最后以电热水壶为例验证方法和流程的可行性。     

图书馆个性化服务用户需求信息的深层挖掘分析

针对图书馆个性化服务中用户需求信息的深层挖掘问题,分析了图书馆个性化服务过程中用户需求明显信息和隐含信息 两种体现方式,其中明显信息包括用户的注册及定制信息和反馈服务信息;隐含信息是指在Web 访问记录中用户的隐藏需求信 息。根据不同体现方式的用户需求信息,提出了数据库统计、Web 数据挖掘、反馈互动评价三种深层挖掘用户需求信息的方法,其 中以挖掘实例重点介绍了Web 数据挖掘方法,并对这三种方法进行了比较,为在图书馆个性化服务中建立一个综合有效的用户 需求信息挖掘系统提供了参考。     

微博信息传播预测研究综述

微博已经逐渐成为人们获取信息、分享信息的重要社会媒体,深刻影响并改变了信息的传播方式.针对微博信息传播预测问题展开综述.该研究对舆情监控、微博营销、个性化推荐具有重要意义.首先概述微博信息传播过程,通过介绍微博信息传播的定性研究工作,揭示微博信息传播的特点;接着,从以信息为中心、以用户为中心以及以信息和用户为中心这3个角度介绍微博信息传播预测相关研究工作,对应的主要研究任务分别是微博信息流行度预测、用户传播行为预测和微博信息传播路径预测;继而介绍可用于微博信息传播预测研究的公开数据资源;最后,展望微博信息传播预测研究的问题与挑战.     

基于神经网络模型的个性化服务研究

由于Web上信息的异构性、多样性和动态性,互联网也带来了所谓的"信息过载"和"信息迷向"的问题,个性化服务系统按照特定的用户群体和个人的需求定制服务的内容和表现,可以预测用户的需求,提供主动服务,其基本原理就是根据对各个用户不同的兴趣描述,通过相应的推荐算法为用户提供符合其兴趣的信息.待用户兴趣特征确定后,就可以建立用于个性化网页推荐的用户神经网络模型,向用户推荐个性化网页.     

基于领域的需求规格生成工具的设计与实现

需求分析是软件开发过程中的重要环节。该文探讨需求分析过程中存在的问题,提出一个需求规格元模型,对用户功能性需求的获取、分析方法的规范和改进具有指导作用。基于该元模型实现了一个面向领域的需求规格生成工具,给出一个基于物流领域的定单管理系统的应用实例。     

现代软件开发策略

本文主要介绍了当前软件开发方面的一些策略，阐述了在软件开发方面需要着重考虑的三个方面，以及如何构造一个高效率、低成本、满足业务需求的软体。通过我们通过分析业务需求，比较当前系统结构模式、开发工具、软件设计模型，选取合适的开发方式，力求达到既满足业务需求，又可以尽可能地控制开发成本及开发周期。     

软件需求风险综合评估的灰色聚类模型及应用

目前,大多数软件需求风险评估技术本质上都是基于主观的,而在软件需求分析过程中客观地依赖于度量技术进行软件需求风险分析的研究还很少。文中尝试将灰色系统理论应用于软件需求风险分析,提出使用各影响因素进行综合评判的方法,建立了软件需求风险综合评估的灰色聚类模型,得出了有意义的结论,为定量准确评价软件需求风险提供了有效的方法。该法能在软件需求分析过程中帮助开发者或管理人员识别高风险的需求模块,便于有效地开展风险管理。     

CMM中的需求管理分析

需求管理,简单地说,就是记录并管理需求、跟踪需求变更,其目的是在客户和解决客户需求的软件项目之间建立对客户需求的共同理解,并形成评估、计划、实施和跟踪整个软件生命周期中软件项目活动的基础。文中详细阐述了CMM中需求管理的重要性,基本思想、所要涉及的任务,以及如何实施的方法,为软件组织进行有效的需求管理提供有益的指导。     

基于物流信息系统的客户需求算法分析

在物流系统中最重要的部分是如何使客户需求与物流企业提供的物品属性相匹配,如何在满足客户需求的同时使企业利益最大化是现代物流企业的急需解决的重要问题。通过分析山西省公路公司煤炭物流信息系统客户需求,对客户需求信息进行分析,利用相似性原理,寻求较佳的解决方案,使客户与物流企业达到双赢。     

灰色动态预测在AUV传感器故障诊断中的应用

针对自主水下机器人(AUV)传感器故障诊断中样本数据少、随机性强、实时性要求高的特点,将灰色动态预测模型的建模原理引用到AUV传感器的故障诊断中。在对传感器进行数据滤波、小样本灰色建模与灰色动态预测的基础上,可以实现AUV传感器的实时故障诊断。文章详细阐述了基于灰色动态预测的传感器故障诊断的具体实现方法和步骤,对AUV传感器中典型的四种故障模式进行了仿真研究。结果表明该方法能快速、准确地诊断出传感器故障,并且在传感器发生故障后的一段时间内能够实现信号恢复。     

UUV导航测速信息的灰色自适应滤波方法研究

针对水下无人航行器UUV（Unmanned Underwater Vehicle）的导航测速数据受海洋环境噪声影响大、处理实时性要求高的问题,提出了一种基于灰色动态预测和数据自适应融合的滤波方法。该方法考虑到UUV的速度在连续变化前提下可能存在的机动性,将基本的静态灰色预测模型改进为灰色动态预测模型,以获得速度数据的近似估计值。然后根据估计值和实际采样值之间的偏差,自适应的调整两者之间的权重系数进行融合,以实现实时的数据滤波。通过对UUV海上试验数据的验证,证明了该方法的有效性。     

CMM中的需求管理

需求管理是SW-CMM(2)中软件开发的一个关键过程域(KPA),是在客户和解决客户需求的软件项目之间建立对客户需求的共同理解,是计划和管理软件的基础。文中探讨了需求管理的本质、所要涉及的任务,以及如何实施的方法,为软件组织进行有效的需求管理,保证项目的成功提供有益的指导。     

机载软件无线电系统故障预测软件设计与实现

通过分析机载软件无线电系统的结构特性,为满足其高可靠性高灵活性等要求,设计并实现了针对机载软件无线电系统的故障预测软件平台.该软件平台在MFC框架基础上进行开发,集成了自回归预测模型(AR)、灰色预测模型(GM(1,1))等预测算法,并对预测算法关键参数进行优化,使得该软件能够根据不同预测对象,以及不同预测精度要求自动选择最佳预测算法进行故障预测.同时,可根据需要在线升级已有预测算法或动态加载新的预测模型,提出并实现了一种适用可靠的开放式故障预测系统.