基于时序特征和集成算法的用户购买预测

大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.     

面向服务一体化的网上办事平台

建设网上办事平台是《教育信息化2.0行动计划》对高校智慧校园建设的必然要求.本文结合实际网上办事服务平台案例,从服务多校区一体化管理的视角,提出了符合多校区管理需求的一体化建模、要素、方法和步骤,设计基于工作流引擎的组件体系和服务用户统一交互界面,通过实际示例分析说明建模方法和设计的有效性,并在实际业务中发挥了作用.     

疫情下数据结构课程线上教学模式探索与实践

为了在新冠肺炎疫情的影响下充分保障正常的教学秩序,全力做到“停课不停教、停课不停学”,落实“教师真在教、学生真在学”,数据结构教学团队利用超星“一平三端”智慧教学系统和钉钉直播相结合的方式,在教学准备、教学实施、学习评价和教学改进等四个方面开展线上教学模式探索和实践,实现了将线上线下混合式教学转变为纯线上教学模式,体现了“以学生为中心”的教学理念,达到线上与线下同质同效。     

基于大数据的药品安全网络舆情监测系统设计

该文介绍了在大数据时代背景下针对药品安全网络舆情监测现状,梳理分析了药品安全网络舆情监测系统需求,根据需求和网络舆情监测的特点,提出了药品安全网络舆情监测系统的软件设计框架,介绍了实现该系统所需的主要舆情监测处理技术。该系统设计该设计集监测、预警、分析、报告于一体,合理融合了大数据处理与自然语言处理技术,同时提出了用传统统计分析和深度学习方法来解决舆情分析中“文本分类和情感分析”等关键技术问题。最后,从用户交互的层面给出了药品安全网络舆情监测系统的可视化方案,为药品安全行业网络舆情监测提供了一种实现途径。     

基于客户喜好的双向个性化推荐算法

为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户.首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护.在真实数据集上的实验验证了算法的有效性.该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助.     

在线哈希算法研究综述

在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题,提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数,从而在输入数据的过程中连续学习,并且能实时地应用于相似性检索。首先,阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求;接着,从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式;而后,将在线学习算法分为六类：基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督,并且分析这些算法的优缺点及特点;最后,总结和讨论了在线哈希的发展方向。     

大规模在线协作学习分组方法及应用研究

学习孤独感问题是造成MOOC课程学习完成率低的原因之一,构建与学习者学习特征相适应的协作学习小组,可以有效解决学习孤独感问题。利用自编码神经网络提取在线学习者的关键特征,根据同质分组原则,利用模糊C均值算法对在线学习者进行迭代分组,使在线学习者从独自学习转变为以团队的形式进行协作学习,从而改善在线学习者的学习体验,降低学习孤独感。以edX平台上选择计算机科学与编程入门课程的19?846名在线学习者为实验对象,进行在线协作学习分组。实验结果表明,基于该分组方法,每个小组内学习者都有较高的同质性,可以很好地解决学习孤独感问题。     

一种提取抖动视频中前景目标的新方法

提取视频中的前景目标信息是视频处理领域非常重要的问题,考虑到现实生活中会出现监控摄像头不可避免地会出现晃动或偏移情况,造成监控视频短暂抖动,此时背景图像灰度和纹理信息都会受到较大的影响,从而给后期进一步分析前景信息带来了巨大的困难。为了兼顾纹理特征提取和噪声抑制两方面的要求,针对抖动视频的前景提取问题,提出了一种有效的融合小波变换和在线混合高斯模型的方案。首先运用仿射变换在线逐帧校准,接着利用小波变换对图像去噪,并建立自适应模型迭代上述过程,最后利用在线混合高斯模型提取前景。实验结果表明,与同类方法相比,该算法无论针对单目标还是多目标视频均可以有效去除抖动,得到较好的前景目标提取效果,具有较高的准确性和鲁棒性。     

一种基于SDN的在线流量异常检测方法

基于软件定义网络的集中管控平面,提出了一种在线流量异常检测方法.首先在控制器上在线获取OpenFlow交换机的流表信息,并构造整个网络的流量矩阵与样本熵矩阵进行组合,然后采用主成分分析方法检测异常流量.实验结果表明,相比于传统网络中利用主成分分析方法分别单独处理离线的流量矩阵或样本熵矩阵的方法,在线流量异常检测方法实现和处理方式简单、有效,异常流量能够得到快速隔离,是基于软件定义网络的一种轻量级在线流量异常检测方法.     

串联组合型微气泡发生系统的在线测试评价研究

微气泡的质量决定了其在水质工程、矿物浮选工艺等领域中的应用效果,因此在投入使用前应对其粒径分布进行测试评价。借助美国Microtrac公司S3500型激光粒度仪,对国内某公司研制的"微孔管剪切+旋流筛分"组合微气泡发生系统成功实施了激光散射在线测试评价研究。测试结果表明:该系统所产生微气泡粒径集中在50~100μm之间;对基于微孔介质的微气泡产生技术而言,微孔管选择较小孔径的材料有利于得到高质量的微气泡;筛分过程能够有效去除大气泡,进而影响实际输出气泡的整体平均粒径。