融合情境语义推理及社会网络的团购推荐研究

随着团购以及移动终端的发展越演越烈,传统的推荐机制在团购推荐问题上逐渐呈现出弊端。针对团购推荐的情境敏感性,设计了基于情境语义推理的偏好分析模块,综合考虑了消费者长期演化形成的长期偏好以及基于情境形成的短期偏好;并将团购网络中的每个成员设定为复杂网络中的一个节点,将成员间的相互关系表示为节点的链接,构建团购用户的复杂网络,并设计了基于复杂网络的社会影响分析模块,以进行团购社区的划分,以及评测社区中成员之间的影响。基于此,完成了团购平台中两类产品的团购推荐研究。仿真实验表明,融合情境语义推理及社会网络的团购推荐机制具有良好的有效性及用户反馈满意度。     

基于物联网的小区消防动态监测系统

随着我国居民生活水平的提高,居民居住越来越集中化,社区的普及率越来越高。由于社区中情况复杂多变,现有居住环境中的消防隐患越来越大。现有的各类消防系统大多集中在提前预警,智能报警等方面,维护成本和工作效率不成正比。因此,笔者提出一种基于物联网技术的小区消防动态监测系统,并利用动态数据监测方法开发出相应的系统。该系统支持自主组网功能,通过提前安放的各类无线传感器节点,能够获得各种有用的环境参数,并利用ZigBee的无线传感网络传输到监控中心,从而做出一系列反应。     

浅析我国电子商务环境下社会化团购现状与发展前景

随着中国经济的飞速发展,互联网技术成为人们日常生活和工作中必不可少的工具,利用互联网技术进行网上购物也成为人们一种常见的消费方式,在这种情况下,社会化团购有了很大的发展前景。本文通过介绍网络团购和它的特点以及我国社会化团购的现状与发展前景进行分析,探讨在电子商务环境下促进社会化团购发展的有效方法。     

基于BP神经网络的团购商品数量预测

随着互联网的发展与普及,网络购物已成为现代人生活中一个重要组成部分。网购为消费者带来了颠覆传统消费模式的全新购物模式,节省了大量的购物时间。目前网络团购模式已经被广大网络消费者所认同,团购商品数量是团购网站预期营业额的重要依据,因此建立有效的团购商品数量预测模型,分析影响团购商品数量的作用因素,对团购网站具有重要的实际指导意义。     

5G+AIoT时代下城市智慧社区的应用与发展

大数据及云计算技术、物联网技术的迅猛发展,推动"5G+AIoT"智慧系统的建设与完善,智能家居、智能安防、智慧社区、自动驾驶等不同社会产业,都开始引入AIoT物联网智能技术,通过多种生物识别传感器、定位软件、数字化控制系统来完成物联网设备、人机之间的智能交互,以满足不同数据信息传输、智能网络服务的需求.围绕城市智慧社区作为着眼点,探讨了人脸或语音识别、数字控制系统在社区管理中的实现流程,提高城市社区管理的智慧化水平.     

网络团购，越买越便宜？

团购，就是集体购买商品。网络团购，当然就是在网络上集体购买商品了。团购本身并没有任何新鲜可言。办公室里同事在淘宝上看到好吃的零食，一个人买量少运费高，于是号召同事一起买，节约运费，还彼此分享美食，这是网络团购；爱逛尾货市场的时尚达人发现某种潮品只有批发才能拿到最低价，但批发需要走量，于是上论坛征集网友一起购买，这同样是网络团购。     

决策树算法在团购商品销售预测中的应用

网络团购, 指的是互相不认识的消费者在特定的时间内在同一网站上共同购买同一种商品, 以求得最优价格的一种网络购物方式. 现如今, 作为平台方的团购网站在面对大量报名参加团购的商品, 审核过程中需要介入大量人力, 对经验过于依赖. 利用决策树算法, 对影响团购商品销量水平的变量进行分析, 生成可读的决策树, 用以辅助决策, 筛选出优质的商品.     

对网络团购模式本土化的分析与预测

网络团购已经成为一种新的购物时尚,中国的团购网站不再是单纯的模仿Groupon模式,而是走出了一条本土化发展的道路,该文将从网络团购的含义和现状介绍起,分析中国目前团购模式本土化的情况和存在的问题,最后预测网络团购本土化未来的发展趋势。     

我国B2T电子商务团购网站发展现状及对策探讨

团购网站作为目前我国的一种新兴电子商务模式,凭借其简单的盈利模式和显著的商业价值,赢得了消费者、商家和资本市场的广泛关注。本文对我国团购网站的发展现状进行了深入研究,并针对其中的问题提出了相应的改进策略,以期实现国内网络团购健康可持续发展。     

网络团购刍议

最近．网络团购就像一股春风，一夜之间吹遍大江南北，涉及到从房地产到汽车，家居建材，IT数码产品，旅游等方方面面。网络团购，这个网络时代的新型消费方式．通过互联网的强大传播功能和互动效应得到了迅速扩散。打开网站的消费类社区论坛，有关家具，建材，汽车、房产等方面的各式“团购英雄贴”俯拾皆是。跟贴者甚众。一群通过网络集聚，相信“团结就是力量”的团购消费群正在快速崛起。     

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建

基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台是一个智慧学习、智慧答疑、精准教学、在线讨论、个性化练习测试、多维度评价等功能的一体化教学服务系统。学生通过平台线上自主学习、多方讨论、多维度评价,教师通过平台进行学情分析、问题答疑、教学设计,教学管理者通过平台实施数据化教学决策,通过线上线下有机结合,形成闭环,有效推进个性化、精准化教学。本文通过对基于大数据技术的高职院校O2O智慧教学平台构建进行研究,提出O2O智慧教学平台的技术框架,为平台的构建提供技术参考。     

大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用

当前智能充电桩网络系统中的数据具有“大数据”的典型特征,即数据源、数据类型丰富、数据量庞大且增长迅速,而传统的数据处理技术无法有效处理这些数据,大数据技术可以很好应对此场景。大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,电网企业整体运营调度中起到非常关键的促进作用,对建立安全可靠高效的充电桩网络具有重要意义。本文初步探讨了大数据技术以在智能充电桩网络系统中的具体应用,分析了智能充电桩网络系统与大数据之间的关系,详细阐述了智能充电桩网络大数据处理平台总体架构的设计思路,并展开描述这其中所使用到的关键技术点,最后着重分析了大数据技术在充电桩运维,充电客户分析,企业整体运营调度中的具体应用。大数据技术能促进充电桩网络向智能化方向发展,为建设安全高效便捷充电桩网络提供切实保障。大数据技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。     

智慧社区教育的微信云服务平台建设

智慧社区教育微信云服务平台耦合集成了5G、大数据挖掘和人工智能等高新技术.针对平台智慧服务新功用,探讨了5G高新技术强基、大数据挖掘和人工智能算法赋能、微信新功能衍生新模态等细分技术内涵,分析了平台体系架构、核心智慧算法模型Look-alike与RALM、微信开发工具与开发技术Springboot与ThinkPHP等.     

基于交通大数据的智能信息服务平台

随着智能交通领域的迅速发展,日益增长的交通数据量已经达到TB甚至PB级别,智能交通领域也开始运用大数据技术对海量的行车数据进行深入的挖掘分析,向着构建一个综合性智能交通信息服务平台方向发展.本文提出了一种基于交通大数据的智能信息服务平台的总体设计方案,重点研究了系统的总体架构,应用架构和数据中心的设计等三个方面.通过测试,该平台可以很好的满足用户的前期需求,平台基于分层和分模块的设计思想可以很好的应对用户后期需求变更.     

基于互联网的分布式在线考试系统设计与实现

随着互联网技术的发展,分布式管理系统在教育领域已经得到了广泛的应用,尤其是教学考试。本文详细的分析了分布式在线考试系统的实现技术,包括JSP分布式系统开发技术和基于遗传算法的智能组卷技术,给出了在线考试系统的主要功能,并且给出了智能组卷的核心功能实现内容。     

基于大数据的智慧灌溉系统构建研究

针对传统农作物灌溉方式容易造成严重的水资源浪费,缺乏科学有效的灌溉方式,提出一种基于大数据的智慧灌溉系统.首先,搭建了以STM32F103作为核心处理器硬件平台;通过对无线传感器终端、数据汇集终端、灌溉执行终端和上机位软件功能模块4个部分的设计,完成对系统软件的设计.然后,构建了基于LSTM的智慧灌溉预测模型.最后,根...     

个体在线知识分享行为的惯性效应分析

在线知识社群是大数据时代组织学习、协同创新、知识与信息交流与转移的重要方式。针对这种在线知识网络的分析、预测和管控,是大数据对经济社会实现数据服务和决策咨询功能的重要环节。以CMKT咨询俱乐部2群QQ群为例,搜集分析该群在2016年3月份所有的专业交流、讨论和分享记录,并基于这些实时数据建构CMKT动态知识网络,分析了在线动态知识网络中个体知识分享行为的策略性选择,最终验证了动态知识网络中个体分享行为的惯性效应。基于这一惯性效应,在大数据技术的支撑下,政府、高校或科研机构以及大型企业可以对其所构建的跨组织学习知识网络的动态演化趋势进行有效的分析和预测,并适时地选择干预或管控手段以引导知识网络更好地发挥在协同创新、知识转移、跨组织学习等方面的作用。     

大数据时代的思维特点研究

近年来,“大数据”已经成为科技界和企业界关注的热点,所谓big data(大数据),是指靠专有平台实现价值提炼以帮助使用者决策分析的海量数据集产品。目前,拥有数据的规模大小和运用数据的能力将成为一个国家综合国力的重要组成,一个国家对数据的占有、控制将成为国家间和企业间新的争夺焦点。重点研究分析了大数据的5个特性,指出了企业的经济效益是推动大数据发展的主要动力,当前的大数据处理技术使人们从事的工作变得更加智能。通过对大数据时代的思维特点及思维方式进行研究,可以得出大数据时代最大的转变就是研究方式将进入数据密集型科学的范围中进行。     

试谈大数据时代计算机网络安全及防范措施

随着国家经济建设的不断完善,我国居民生活水平节节攀升,信息技术的应用已经渗透到人们生产生活的各个方面,数据产生量成几何增长,标志着大数据时代的来临。在大数据时代,计算机网络承载着收集、储存、传输信息的重要责任。但是随着我国居民对计算机和互联网依赖程度的增加,问题也随之而来,如今网络安全问题频出,信息泄露情况严峻,几乎每个人都曾有过在网上被泄漏私人信息的遭遇,或多或少地蒙受损失。通过分析大数据时代计算机网络安全问题的来源,提出有效防范措施。     

基于大数据的电力环保数据平台建设

针对火电环保领域海量的环保数据无法高度利用问题,本文采用大数据、人工智能和机器学习等信息技术,构建国家能源集团的基于大数据的火电厂智慧环保平台,结合龙源环保公司脱硫、脱硝系统方面的专业技术和优化运行模型,将海量的脱硫脱硝等环保数据全部纳入管理,对电厂开展了深层挖掘数据使用价值的研究。建设覆盖公司全管理领域和业务领域的智慧环保大数据平台,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、优化运行、深度分析于一体的大数据中心。实现火电厂环保岛系统的智能控制和智慧管控,提升公司脱硫脱硝系统专业化服务能力和智慧化服务水平。本文以北京国电龙源环保工程有限公司为例,进行了环保数据平台建设,实现设备的全生命周期管理,帮助运维负责人员实现对企业环保资产的有效管理。