用户行为数据分析下的信息推送系统的设计

针对在信息推送过程中难以计算出用户行为数据分析下信息推送指标的权重输出,存在信息推送针对性差,信息推广转化率低的问题,提出一种基于模糊遗传的用户行为数据分析下的信息推送系统设计方法。将互联网用户抽象为结构化数据信息本体,计算出用户行为数据下各词汇的TF-IDF指标,建立用户行为数据下的行为-主题分布模型和主题-词汇分布模型,得到用户行为数据下所有主题-词汇的联合分布,利用向量模型匹配关键词思想理论确定关键词在文档中的权重,通过用户查询与结果记录词条间的关联性计算,得到用户行为数据下不同信息推送指标的权重输出,由此完成用户行为数据分析下的信息推送系统设计。实验结果表明该方法能够有效提高信息推送的准确性,且可扩展性较强。     

一种基于XGBoost算法的用户投诉预测方法

用户的投诉行为既受到客观网络环境作用，又具有强烈的主观行为意识。通过收集投诉用户的主客观数据特征，引入机器学习算法预测潜在的投诉用户，提早介入进行网络优化和用户关怀，能够有效降低网络投诉的发生。本文介绍了一种基于XGBoost算法的投诉用户特征识别和预测方法，通过收集投诉用户数据特征，构建投诉特征指标集，利用XGBoost算法迭代处理实现潜在投诉用户预测。经大量数据验证，本算法可有效实现对网络潜在投诉预测，为网络优化提供了重要依据。     

基于大数据技术的电信客户流失预测模型研究及应用

为减少用户流失,提高用户保有率,文章介绍一种基于智慧运营平台,将大数据技术和数据挖掘技术相结合,对电信客户流失进行预测的模型。该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息,分析流失用户特征,建立用户流失预测,提前锁定流失风险较高的用户,有针对性地制定维挽策略,精准开展维系挽留活动,能够有效降低用户离网率。     

基于机器学习的网络投诉预测分析

减少网络相关的投诉一直是运营商的重点工作之一。目前,网络投诉用户预警方案多以网优工程师经验为主导,准确率和效率都较低。本文通过对历史网络投诉用户数据进行全面深入的分析,基于XGboost算法建立投诉用户特征模型,实现了对网络投诉用户的预测。该方法预测准确率较高,与其他网优系统对接后能够定位用户质差原因,使网络部门能够提前进行网络优化,提升用户满意度。     

基于信息汇聚平台的快数据应用设计与实现

用户行为信息中蕴含着巨大的价值,如何采集并加工用户行为信息,使之成为新的业务增长点,是运营商面临的重要课题.通过对信息汇聚、采集、加工等关键技术的研究,给出了基于信息汇聚平台的快数据应用的实现方案,能够通过用户开关机、位置变化、语音通话等行为触发用户关怀、企业名片、信息推送等业务,该方案已经广泛用于电信运营商的新兴业务领域,取得了显著的经济效益.     

基于GRW和FastText模型的电信用户投诉文本分类应用

随着神经网络的广泛应用,将神经网络应用到自然语言处理文本分类问题中,成为一种有效的解决方法。电信运营商客户服务中心通过多种渠道收集用户投诉信息,为了对投诉文本信息进行自动分类并将其落实到具体责任部门,提升用户感知,提出了一种基于GRW模型和FastText模型的文本分类方法。首先通过GRW模型对投诉文本进行特征选择,提取有效特征词;然后构建基于FastText模型的用户投诉文本分类方法;最后在公开数据集和运营商已标注的投诉文本数据集上进行实验。结果表明,基于GRW和FastText模型的文本分类方法比朴素贝叶斯、双向LSTM和Bert模型在准确率、Kappa系数及汉明损失方面的性能有较大提升。     

Beacon技术在智慧图书馆信息服务中的应用

Beacon技术的出现使得智慧图书馆个性化推送服务成为相关学者和专家研究的话题。为实现室内定位、用户行为分析以及信息推送等服务，研究借助Beacon技术搭建智慧图书馆Eddystone服务平台，该平台利用Eddystone-TLM优化质心定位算法提高定位准确性，并利用URL完成用户信息的推送。Eddystone-TLM改进质心定位算法后，待测点的实际位置和估算位置几乎相同，误差值为0。智慧图书馆Eddystone服务平台能完成室内准确定位、用户行为数据分析、信息推送。     

基于信息推送的领域垂直搜索引擎研究

随着互联网信息量的不断膨胀,以及人们对获取信息的速度、针对性、准确性等方面更高的要求,传统搜索引擎已经无法满足用户的需求。针对于此,本文提出了通过分析用户行为特征得到用户兴趣点,主动推送有价值的信息,结合领域垂直搜索技术的思想,并以数码产品搜索领域为例,分析设计了一款基于信息推送的数码产品垂直搜索引擎。通过实验证明,基于信息推送、垂直搜索思想的Web检索"点播"服务模式是能够发现并匹配用户兴趣的,基于此思想的推送和搜索结果是准确快速有效的,系统设计方案是切实可行的。     

数据广播业务在唐山有线数字电视中的应用

数据广播是指以点对面广播方式传输文本、图像、音频、视频等多媒体信息数据的技术。它可以把海量的信息推送给用户，满足用户的各类信息需求。     

高校二手市场线上平台研究

高校二手市场为大学生资源循环再利用提供了很好的交换环境,摆摊设点的高校二手市场受到时间、地点等诸多因素的限制。解决这些问题的方案是从线下转移至线上。文章发挥线上交易方便、高效特点,通过利用微信小程序来获取用户的个性化信息数据,并且通过协同过滤算法ItemCF,实现为用户推荐符合用户个性化的二手商品,达到减轻用户浏览、寻找物品负担的目的,以便用户可以尽快找到自己需要的物品信息。平台通过消息推送的方式,减少用户等待时间。