流媒体点播中用户交互式行为建模

现有的流媒体点播用户行为模型对用户的交互性考虑不足,该文提出了一种新的用户交互式行为模型。仿真结果表明,该模型可生成不同交互强度和请求模式的流媒体用户行为合成记录,其统计特征更为合理,拟合实际交互式用户记录较好。     

Activity-Based User Modeling in Wireless Networks

Wireless network research still lacks methods to evaluate the performance that can be expected from application layer protocols. User behavior is the predominant factor affecting network performance on this layer. It has two aspects: user mobility and user network usage. These aspects are not orthogonal, but highly correlated: a user’s mobility pattern will influence her usage of the network. Existing approaches, however, reduce the modeling of user behavior to analytical mobility models and network traffic models, thereby separating these intertwined parameters. This paper demonstrates how the use of an integrated view based on the users’ real-world activity can explain network-relevant parameters both with respect to mobility and to network usage and thereby allows a more natural modeling of user behavior. The evaluation within a campus scenario shows that such an activity based model captures the motion and service usage much more realistically than existing models.     

AutoCAD中的用户坐标系及其在三维建模中的应用

利用计算机进行二维绘图在我国已经得到普及，但直接进行三维设计还比较少。为了便于大家学习和掌握三维建模，介绍了三维模型的表示方法以及AutoCAD的三维建模功能。对操作过程中出现的用户坐标系（UCS）图标的用途与含义进行了归纳总结，并简单介绍了UCS的定义、管理及用户坐标的输入方法；最后，结合实例介绍了UCS在实体建模中的具体应用。     

Fast Training of Structured SVM Using Fixed‐Threshold Sequential Minimal Optimization

In this paper, we describe a fixed‐threshold sequential minimal optimization (FSMO) for structured SVM problems. FSMO is conceptually simple, easy to implement, and faster than the standard support vector machine (SVM) training algorithms for structured SVM problems. Because FSMO uses the fact that the formulation of structured SVM has no bias (that is, the threshold b is fixed at zero), FSMO breaks down the quadratic programming (QP) problems of structured SVM into a series of smallest QP problems, each involving only one variable. By involving only one variable, FSMO is advantageous in that each QP sub‐problem does not need subset selection. For the various test sets, FSMO is as accurate as an existing structured SVM implementation (SVM‐Struct) but is much faster on large data sets. The training time of FSMO empirically scales between O ( n ) and O(n^1.2), while SVM‐Struct scales between O(n^1.5) and O(n^1.8).     

基于支持向量机的电子商城用户分类个性化推荐算法设计

电子商城作为用户经常性访问的场所,这对用户实时分类进而完成商品购买预测准确性提供了必要的数据基础,本文基于支持向量机技术,对基于登录用户实时分类,进而完成商品个性化推荐的预测过程进行了详细设计,以减少客户搜索商品的时间,提升网站的销售额。     

支持向量机在仓储物害虫分类识别中的应用研究

仓储物害虫自动分类识别是储粮生态系统中的重要研究课题之一。近年来，支持向量机以其出色的学习性能，已成为机器学习领域的一个研究热点。本文在研究支持向量机理论的基础上，将支持向量机引入仓储物害虫的分类识别中。实验表明，该方法与传统的神经网络方法相比，克服了后者固有的过学习和欠学习问题，并且对复杂模式的识别能力较强，达到了较高的识别率，这为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径。     

城乡一体银行代收费的有线电视用户收费管理系统

介绍一种在乡镇有线电视网络单独经营核算环境下，县级广播电视系统利用宽带数据平台搭建有线电视用户信息集中管理和收视费银行代收的有线电视用户收费管理系统，该系统具有良好的扩展性，它的应用提高了用户管理人员的工作效率，提升了用户管理水平。     

D2D通信中用户意识与信息耦合传播建模分析

设备到设备(D2D)通信中信息传输过程不仅受物理通信条件影响,还与用户动态属性密切相关。为探讨信息传输与用户意识扩散之间的内在关系,该文将信息传输与用户意识扩散视作两种传播过程,并引入过程影响因子刻画两者相互作用。进一步地,建立了一种信息与用户意识耦合传播动力学模型,并进行了全面分析。其中,理论分析证明了模型平衡点的存在唯一性及其全局稳定性,这揭示了D2D通信中信息与用户意识耦合传播的最终状态。实验分析也验证了该理论结果。同时,与传统模型和未考虑过程影响的传播模型对比发现所提模型能扩大信息传播规模且能更准确刻画信息传播过程。     

城乡一体银行代收费的有线电视用户收费管理系统

介绍一种在乡镇有线电视网络单独经营核算环境下,县级广播电视系统利用宽带数据平台搭建有线电视用户信息集中管理和收视费银行代收的有线电视用户收费管理系统,该系统具有良好的扩展性,它的应用提高了用户管理人员的工作效率,提升了用户管理水平。     

基于用户偏好的智能业务选取研究

将马尔可夫判决过程和强化学习算法相结合，给出了异构无线网络环境下用户业务偏好评估模型的技术框架．为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述，对解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的研究思路．仿真结果表明构建的模型能够在满足用户偏好的前提下智能选择业务．     

EGPRS系统中数据业务用户模型的探讨

文章通过采集并统计分析GB口相关信令的方法,对南宁市市区的数据业务网络现状进行研究,对典型的数据业务的使用流量及质量进行分析,并对数据业务使用较多的几个典型热点区域用户使用业务情况及使用习惯等进行分析,从而得出相关面对用户的数据业务模型,使运营商更加了解用户行为和用户习惯,以便有针对性的调整市场营销策略及优化调整网络,提高用户满意度。     

基于负相关学习的支持向量机集成算法

提出一种基于负相关学习理论的支持向量机集成方法，该方法能有效解除各支持向量机之问的相关性，使得集成个体有较大的差异。并采用了演化策略对支持向量机的核函数和相关参数白适应地进行选择。仿真实验表明．该方法不仅能有效地解决支持向量机模型选择的难题，而且能以很小的代价显著提高学习系统的泛化能力。     

User adaptation to interactive advertising formats: The effect of previous exposure,habit and time urgency on ad skipping behaviors

Due to commercial information loss of efficacy, social media advertising introduced skippable formats as an interactive function to attract customers. This empowerment of users could also favor the development of their skills and strategies to deal with online advertising, which may result in a lower advertising effectiveness. A study with 286 YouTube users was carried out to investigate this adaptation process to an advertising format by focusing on pre-roll skippable video ads. In contrast to advertisers’ approach (e.g. improving the persuasiveness of the ad), our research deepens on the ad skipping phenomenon from a human and context based perspective. In favor of an ad avoidance training effect, the findings show that participants previously exposed to a skippable ad are faster in taking the decision to watch or skip a subsequent ad. Participants’ skipping habits and time urgency are also revealed as main determinants of different ad skipping behaviors. This innovative research provides empirical support for the adaptation process leading people’s interrelation with interactive advertising formats. Practical and theoretical consequences are discussed for advancing on this underexplored topic.     

基于用户行为的LEO境外业务建模与仿真

LEO(低轨道星座)系统具有组网复杂、承载业务类型多等特点。采用基于用户行为的分层用户模型,对用户在LEO(低轨道星座)系统中的业务行为进行建模,控制用户模型的参数,生成业务流,利用网络仿真工具OPNET将业务流加载在建好的网络模型当中,对LEO系统的境外通信业务量进行分析与仿真,通过仿真得到系统的最大业务承载量,为系统的设计提供可靠依据。     

基于DPSO的不确定系统测试性建模

针对关联模型在复杂装备测试性评估中对不确定问题描述与分析的缺陷,给出了基于贝叶斯网络的测试性模型,利用条件概率描述系统的不确定信息.在基于统计数据的测试性建模与评估中,由于故障征兆与故障原因统计的不完全性,致使测试性建模属于数据不完备情况下的结构和参数学习问题,针对该问题利用离散粒子群算法,通过测试性数据完备化,以贝叶斯测度为计分值,实现贝叶斯网络结构学习.最后通过实例验证了算法的正确性和有效性.     

雷达目标高分辨距离像的物理统计建模方法

根据雷达目标高分辨距离像的特点．提出了一种新颖的对高分辨距离像的统计建模方法：采用物理统计非高斯模型对高分辨距离像建模。介绍了该模型及其参数的物理意义,阐述了两种模型参数估计方法。应用实测的多类目标数据对该方法进行了验证。结果表明,该建模方法能反映距离像的结构特点．达到了令人满意的建模精度.