混合大数据算法分析营销大数据客户用电行为

针对现有技术分析客户用电行为速度慢、效率低下的问题,提出了新型的大数据算法。该方案采用混合大数据算法实现营销大数据客户用电行为的多种分析,在Apriori算法模型的技术上融入改进型K-means均值聚类算法,通过采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)原理,实现营销大数据客户用电行为的快速分类,提高了分类能力。通过数据关联挖掘,准确地发现用户用电行为与影响因素之间潜在关系,提高了用电分析的能力。试验表明,该研究方案准确率高达93%。     

基于大数据AI算法的IPTV推荐场景应用

北京IPTV智能推荐系统项目以现有北京IPTV用户的收视/订购行为数据和海量北京IPTV节目内容数据为基础，采用深度机器学习、自然语言处理等大数据AI人工智能算法和多维度分析推荐方法，根据机器训练数据和推荐结果反馈数据，不断优化北京IPTV大数据智能推荐系统策略及相关算法模型，以满足北京IPTV业务各个用户场景对智能推荐的要求，目标是实现提升北京IPTV各项核心业务指标。本文主要论述人工智能算法在北京IPTV业务应用中的思路和系统设计方案。     

基于大数据的数字电视用户关机行为预测

广电有线运营商利用双向数字电视机顶盒回传的用户收视行为数据,结合广电BOSS系统提供的媒资数据,通过采用大数据分析技术,为数字电视用户提供个性化的收视服务,极大提升了用户体验并增加了营业收入.然而,回传数据难以捕捉到电视机的状态,在机顶盒未关闭而电视机关闭的情况下,通过回传数据得到的用户收视行为是无效的,会影响大数据分析系统对用户收视行为的预估.通过分析已知的数字电视用户关闭电视机的行为特征,生成用户关机模型,从而预测无法采集到电视机关机数据的数字电视用户的关机行为,保证用户收视行为统计的有效性.     

大数据环境下网络稳定性测试模型研究

传统的计算机网络稳定性分析模型受制于大数据环境下的随机性、突发性、有限性等弊端,分析结果偏差较大。提出基于模糊层次以及主元分析的大数据环境下网络稳定性测量模型,通过构建符合大数据环境下的网络稳定性评价指标体系,采用主元分析法塑造大数据环境下网络稳定性检测模型以及性能评估模型,以用户行为为源数据模型,在用户行为大数据环境下对网络稳定性进行测量。实验以大型电子商务网络为例进行分析,测试网络鲁棒性结果显示,该方法能够较好地完成大数据环境下的网络鲁棒性测试。     

基于大数据平台的IPTV用户行为分析

IPTV业务的不断发展积累了大量的用户和数据,这些宝贵的数据资源如果能充分挖掘和利用,将会为业务设计、营销决策等提供坚实的数据基础。本文采用大数据技术对IPTV用户的收视和行为数据进行科学的分析,通过IPTV用户画像和收视路径分析,准确发现用户的收视和行为特点,优化用户的个性化收视体验,为IPTV业务运营带来更好的决策依据。     

大数据系统在IPTV/OTT用户行为调查上的应用

描述利用大数据技术实现用户行为和收视率调查方案的系统设计。受益于宽带网络的发展和IPTV/OTT智能终端的双向互动特性,用户操作使用电视的行为数据可以实时传送到位于云端的大数据平台,大数据分析系统通过分析这些海量用户数据,得到精准的用户收视行为的实时数据。相比传统的基于抽样样本统计方法的局限和偏差,大数据的分析方法使用全样本数据,保障了统计的全面性和准确性,同时还可以为每一个具体用户画像,这样的统计和画像为运营商对节目、频道的运营提供了准确实时的参考数据,为运营商优化内容、广告的投放提供了有效的手段和工具,从而可以大大提升运营商的竞争力。     

移动互联网大数据用户行为分析与设计

随着移动互联网的高速发展,移动和互联网运营商内部竞争日益激烈。基于用户行为分析成为营销的一种重要方式。大数据环境下,日益增长的用户数量使得现行系统负担越来越重。本文给出了一种移动互联网大数据用户行为分析设计方案。首先从网络业务的角度,分析大数据下用户行为的特点。其次给出系统总体设计、包括Hadoop框架下系统技术架构和系统设计框架。最后给出了大数据用户行为分析模型。     

智能电网环境下用户行为可信数据安全交换研究

随着智能电网的建设,电力信息网络越来越复杂,为了解决电力信息网络环境下各信息孤岛之间、电力企业与电力用户之间数据交换和共享的安全,提出智能电网环境下用户行为可信数据安全交换:在客户端,记录数据的基本属性及用户操作;通过统一的安全交换协议进行信息传输;在服务端,依据数据属性和用户操作通过配置策略过滤数据,使用关联分析分析用户异常行为,并采用用户行为可信技术对用户行为进行可信检查。通过分析,用户行为可信数据交换能够在异构环境下从数据传输、数据安全和用户行为可信三方面确保数据的安全交换。     

基于大数据用户画像技术的潜在家宽用户挖掘

随着大数据的存储、处理和分析技术不断发展,从移动网络大数据中挖掘和分析用户行为等成为可能。利用移动大数据对终端用户进行画像,从海量移动用户中挑选出潜在家宽营销用户,为移动家宽营销提供了新手段新思路。本文介绍了在进行潜在家宽用户挖掘中的大数据处理和分析思路,用户画像以及潜在家宽用户的挖掘的思路进行讨论分析。     

基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型

5G网络中的用户会产生大量的访问数据，导致用户复访行为难以精准预测，因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据，构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型，通过计算各阶自相关系数，得到模型权重值，计算模型的统计量。经过分析后得到各阶步长的马尔可夫氏链一步转移概率矩阵，从而实现对5G网络海量用户复访行为的精准预测。实验结果表明，该模型拥有最低的均值误差和标准差，以及最高的精度、查全率、查准率、F1指标，可证明该方法在预测用户复访行为方面有着非常明显的优势。     

基于大数据的移动用户行为分析系统与应用案例

本系统基于Hadoop架构采集运营商网络侧产生的大数据,并对数据进行深度加工,挖掘其中相关的用户行为属性,构建用户行为分析模型,并对具体用户行为应用进行有效探索.针对技术选型、系统实现、数据采集、模型设计与应用案例,完整展示了移动用户行为分析系统的设计思路与实现.     

基于运营商大数据技术的精准营销应用研究

运营商大数据包含丰富的用户行为信息,具有全面性、多维性、客观性的特点。运用Hadoop大数据技术,通过分析建模、机器学习等操作,构建用户标签体系,对用户行为特征及偏好画像。销售企业能够结合自身产品服务的特点和用户画像信息,精确筛选目标客户进行营销,从而降低推广成本,提高转化效率,这就是基于运营商大数据的精准营销。     

基于大数据的企业用户数据分析平台的设计

本文围绕着基于大数据的企业用户数据分析平台的设计展开探讨,对用户行为分析做出概述,对基于数据分析的大数据技术进行分析,探索借助大数据技术构建用户数据分析平台的重要价值,明确系统设计需求,并提出一种基于大数据的企业用户数据分析平台的设计方案,为相关的系统架构设计提供一定的思路,促进大数据技术在企业生产营销中的应用,推动企业信息化发展。     

基于区块链的云数据匿名确定性删除方法

现有确定性删除方案忽略了用户数据与用户身份的关联性,使用户的删除行为暴露给攻击者或云服务提供商。为解决此问题,提出一种基于区块链的云数据匿名确定性删除方法。该方法改进了可链接环签名方案,使用户可以通过控制签名中的链接标记在匿名情况下实现确定性删除;同时,它利用区块链记录删除行为,使其具有不可抵赖性。理论分析和实验表明:该方法不仅能满足用户数据的确定性删除要求,而且具有匿名性可以切断用户数据与其身份的关联,从而有效避免攻击者或云服务提供商对用户行为的追踪分析。     

电信运营商基于移动互联网门户的精细化营销系统研究

本文提出电信运营商基于移动互联网门户的精细化营销系统实现方式,通过在部署分光器获取用户上网全流量数据,采用深度分组检测技术对这部分用户数据进行深度分析,采用TOP N、聚类分析、关联分析等进行用户行为分析,最终根据用户画像结果为用户展现个性化移动互联网门户.     

基于流形正则化理论的用户满意度排序研究

通过对用户使用的业务数据进行处理分析,从业务技术指标、业务服务能力、业务交互性、业务使用价格等多个维度进行大数据分析,训练用户使用业务收益模型,使用进化博弈理论从用户使用业务动力角度描述用户使用业务行为,对用户使用新业务行为进行预测.     

基于TF-IDF算法的运营商用户画像分析

随着通信技术的迅速发展，海量日志的产生给企业运营带来了安全隐患，除了能否及时检测出电信运营商企业内各类业务系统及设备的海量日志是否安全、合规之外，基于用户行为的分析对日志安全也尤为重要。为了直观掌握用户行为，本文基于TF-IDF标签权重算法对运营商海量用户业务日志数据构建用户画像。根据实际业务场景构建RFS模型，通过开发的用户画像标签体系分析研究运营商用户行为，对用户操作日志中的潜在高风险信息进行数据挖掘，并输出可视化用户行为分析画像结果。实际应用表明，通过用户画像能识别风险用户行为信息，同时也能为日志安全分析提供参考价值，帮助企业实现数据安全运营动态监测。     

基于用户群组行为分析的视频推荐方法研究

该文采用权重增量及相似聚集的用户行为分析算法,为用户推荐个性化视频提供了一个有效的解决方案。方法包含3个主要部分,首先利用RFM(Recentness, Frequency, Monetary amount)模型分析用户的行为,将相同行为的用户归为一组;然后结合用户的最近习惯,使用基于权重增量的Apriori算法挖掘用户之间的关联规则,并用向量空间模型进行相似度计算从而实现用户相似聚集;最后进行协同过滤式推荐,完成整体个性化视频推荐过程。该方法的特点是行为数据自动收集获取,避免了直接对视频大数据的处理;另外,视频推荐随着用户行为的改变而动态变化,更加符合实际情况。实验结果表明,该方法有效并且稳定,相比于单一推荐方法,在准确率、召回率等综合指标上均有明显提升。     

云环境下基于零信任的用户行为异常检测方法研究

针对现有用户行为提取仅对用户行为序列特征进行粗粒度的提取，缺乏考虑用户行为的时空状态从而导致系统对用户行为进行异常检测时出现大量漏检的现象。首先，根据云环境下零信任的思想，采用行为映射编码的方式将用户的时空状态信息和行为类型进行关联映射；然后，采用词嵌入的方式提取用户行为语义向量；最后，基于深度学习的方法对用户行为序列进行识别和分类，为安全管理运营平台提供技术支撑。该方法解决基于零信任架构下基于用户访问行为进行编码映射、语义特征提取、异常行为检测的关键问题，采用细粒度方式将用户行为类型、行为发生的时间和地理位置分析用户行为习惯，提升企业的网络安全性。     

有线电视网络用户收视行为大数据多维分析系统设计

本文针对有线电视业务特点和需求,设计并实现了一套完整的有线电视网络用户收视行为大数据多维分析系统,方便运营分析人员自定义分析指标,快速绘制收视率报表,帮助广电运营商更全面地对用户收视行为数据进行多维度分析,为运营决策提供数据支持.