本文選題：時(shí)間偏好 + 用戶行為�。� 參考：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：人類行為涉及到許多社會(huì)、科技和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,如何定量分析人類行為至關(guān)重要。信息技術(shù)日益發(fā)展的今天,越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)行為被記錄下來(lái),并被學(xué)者用來(lái)分析用戶的行為模式。許多用戶行為分析案例顯示出人類行為中的長(zhǎng)尾現(xiàn)象:個(gè)體或整體行為的影響隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)冪律分布。本文提出用戶行為的時(shí)間偏好模型用于解釋長(zhǎng)尾效應(yīng),同時(shí)發(fā)現(xiàn)短期記憶對(duì)用戶影響巨大。時(shí)間偏好模型基于“最近做的越多,就越有可能下次繼續(xù)”的假設(shè),用戶在現(xiàn)實(shí)生活中的許多行為都能與之對(duì)應(yīng),包括網(wǎng)上購(gòu)物、出行、電子郵件、網(wǎng)絡(luò)游戲等。時(shí)間序列數(shù)據(jù)符合時(shí)間偏好模型的前提下,在理論層面,提出時(shí)間偏好特征體系和滑動(dòng)窗口樣本構(gòu)造方法,為用戶行為預(yù)測(cè)建模過(guò)程中的特征與樣本構(gòu)造提供指導(dǎo);在模型算法層面,受堆模型及其在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上應(yīng)用啟發(fā),提出多特征維度堆模型算法,其思想是將特征按業(yè)務(wù)維度分開建模,然后把各個(gè)特征維度訓(xùn)練出來(lái)的子模型堆疊組合得到融合后的最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)分析了用戶購(gòu)物和出行的行為數(shù)據(jù)。用戶購(gòu)物數(shù)據(jù)中,通過(guò)大數(shù)據(jù)和算法構(gòu)建面向建移動(dòng)電子商務(wù)的商品推薦模型,挖掘數(shù)據(jù)背后豐富的內(nèi)涵,為移動(dòng)用戶在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)精準(zhǔn)推薦合適的產(chǎn)品內(nèi)容。用戶出行數(shù)據(jù)中,探究用戶通過(guò)公共交通工具出行的行為習(xí)慣,挖掘不同時(shí)間段、不同天氣情況、不同用戶類型的外出規(guī)律,為流量預(yù)估、線路選擇、車次安排等提供指導(dǎo),為廣大乘客提供信息對(duì)稱、安全舒適的出行環(huán)境。得益于時(shí)間偏好的用戶行為研究,作者在“2015阿里移動(dòng)推薦比賽”和“廣東交通出行預(yù)測(cè)比賽”分別取得第2名(總共7186支隊(duì)伍)和第5名(總共1881支隊(duì)伍)的成績(jī)。
[Abstract]:This paper proposes a model algorithm of multi - feature dimension heap model based on time preference model .
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O211.61;TP391.3

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本文編號(hào)：1949255