隨著物聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展,為智慧社區(qū)建設(shè)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),智慧社區(qū)對(duì)社區(qū)服務(wù)建設(shè)提出了更精準(zhǔn)化、安全化的要求。然而,目前建設(shè)中或者已經(jīng)建設(shè)完成的智慧社區(qū)項(xiàng)目對(duì)于服務(wù)體系的設(shè)計(jì)仍處于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析階段,尚未有更高階段的延伸。智慧社區(qū)建設(shè)中,如何搭建起高效精準(zhǔn)的服務(wù)體系,有效利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源,為社區(qū)用戶(hù)提供便利高效的服務(wù)體驗(yàn),成為建設(shè)中的重要問(wèn)題。在綜合分析智慧社區(qū)、用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)各自的內(nèi)涵基礎(chǔ)上,本文以鄰聚云平臺(tái)為研究背景,主要采用Skeletal Methodolody法（骨架法）來(lái)構(gòu)建本體用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽體系,同時(shí)運(yùn)用具有伸縮性的k-means聚類(lèi)算法構(gòu)建群體用戶(hù)畫(huà)像,最終形成搭建在智慧社區(qū)信息化平臺(tái)上的用戶(hù)畫(huà)像體系。建設(shè)方案中,建立了數(shù)據(jù)層、事實(shí)層以及業(yè)務(wù)層的多層用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽體系,并通過(guò)歸一化公式計(jì)算標(biāo)簽體系相應(yīng)的權(quán)重。其中,主要從用戶(hù)的基本屬性和行為屬性?xún)蓚�(gè)維度構(gòu)建事實(shí)層標(biāo)簽,業(yè)務(wù)層標(biāo)簽主要是針對(duì)事實(shí)層的行為屬性標(biāo)簽,從用戶(hù)的使用習(xí)慣、活躍度、尋求幫助以及平臺(tái)社交四個(gè)維度描述用戶(hù)形象標(biāo)簽。通過(guò)用戶(hù)注冊(cè)信息及日常登錄信息獲取用戶(hù)行為特征,獲取信息后加上時(shí)間衰減因子匹配相應(yīng)的用戶(hù)標(biāo)簽... 

【文章來(lái)源】：山東理工大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線(xiàn)圖

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章智慧社區(qū)關(guān)鍵技術(shù)理論研究12除了一些基本的需求有所相似之外，其他諸如年齡、生活方式等內(nèi)容均各有差異。對(duì)于社區(qū)信息的獲取是社區(qū)公眾用戶(hù)的共同需求，此外，對(duì)于物業(yè)服務(wù)的需求也都是相同的。而對(duì)于鄰居之間的交流、活動(dòng)內(nèi)容的興趣程度、以及家庭的管理等內(nèi)容則是有所差異，有些家庭存在重點(diǎn)人員比如老年人或者兒童等需要特殊照顧的人員。（4）商戶(hù)需求作為商戶(hù)，需要定期對(duì)店鋪進(jìn)行維護(hù)，及時(shí)刷新通知消息，同時(shí)要對(duì)店鋪里面的產(chǎn)品進(jìn)行管理，及時(shí)處理訂單，維護(hù)店鋪及庫(kù)存更新。對(duì)商戶(hù)而言，借助信息化手段及時(shí)獲取用戶(hù)的需求是最重要的，以便可以及時(shí)為用戶(hù)推送相關(guān)信息進(jìn)而調(diào)整策略，提升店鋪服務(wù)質(zhì)量和效率。從以上4種參與者的需求看出，有些需求是可以通過(guò)建立用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)提升服務(wù)水平的，通過(guò)對(duì)那些具有相似特征的用戶(hù)建立群體畫(huà)像，可以實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的可視化，進(jìn)而進(jìn)行下一步的服務(wù)支持。通過(guò)梳理，將智慧社區(qū)的功能總結(jié)如圖2.1所示，分別是社區(qū)公眾用戶(hù)、物業(yè)管理平臺(tái)、社區(qū)商戶(hù)平臺(tái)和政府管理平臺(tái)。圖2.1智慧社區(qū)功能總結(jié)圖Fig.2.1Smartcommunityfunctionsummarychart

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章智慧社區(qū)關(guān)鍵技術(shù)理論研究15圖2.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2.2BayesianNetworkDiagram貝葉斯網(wǎng)絡(luò)示意圖中各個(gè)節(jié)點(diǎn)表示的是隨機(jī)變量，連接節(jié)點(diǎn)的則表示其依賴(lài)關(guān)系，指向節(jié)點(diǎn)F的均為父節(jié)點(diǎn)，C、D為父節(jié)點(diǎn)，表示引起了F，即這三者為因果關(guān)系。同樣地，指向節(jié)點(diǎn)G的均為其父節(jié)點(diǎn)，在上圖中C、D、E均為其父節(jié)點(diǎn)，引起了G的發(fā)生。如上圖所示，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的F、C和D節(jié)點(diǎn)之間屬于收斂連接，在該未知條件下，C與D相互獨(dú)立，即便條件已知，兩者也是互相依賴(lài)。而在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)B、E和D節(jié)點(diǎn)之間屬于發(fā)散連接，已知節(jié)點(diǎn)B，則D和E獨(dú)立。由于D節(jié)點(diǎn)是B和F之間的節(jié)點(diǎn)，在已知D的條件下，B和F之間獨(dú)立存在，由此可得出以下概率模型：P(A，B，C，D，B)|B)P(E|A)P(D|CP(A)P(B)P(=E)（2.1）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是可以綜合先驗(yàn)信息和樣本信息，進(jìn)而可以獲得數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，通過(guò)貝葉斯網(wǎng)模型可以處理很多不完整的數(shù)據(jù)集。然而其存在的問(wèn)題則是需要確定合理的先驗(yàn)密度，而且并沒(méi)有現(xiàn)成的規(guī)則。2.3.2基于主題模型方法的用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，相應(yīng)的積累了大量的用戶(hù)信息包括用戶(hù)社交和基本屬性信息，這些信息為從社交角度分析并構(gòu)建基于主題模型的用戶(hù)畫(huà)像提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)�；谥黝}模型的用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建方法主要是將用戶(hù)的社交信息和已知的用戶(hù)屬性信息整合到統(tǒng)一的主題模型框架中，進(jìn)而使用標(biāo)簽傳播算法對(duì)模型結(jié)果做精準(zhǔn)調(diào)研，最后形成了一個(gè)基于主題模型的用戶(hù)畫(huà)像分析方法。在構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像過(guò)程中經(jīng)常使用的主題

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3135507