全球范圍內(nèi),肥胖和超重問題已經(jīng)成為了困擾居民生活的重大健康問題�；ヂ�(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展給虛擬健康社區(qū)的興起創(chuàng)造了有利條件,關注居民體重健康問題的在線減重社區(qū)應運而生。在知識碎片化、信息化的時代,在線減重社區(qū)承載了體重健康知識普及、新型管理手段創(chuàng)新的角色。隨著移動互聯(lián)與智能硬件的推廣,在線減重社區(qū)極大程度地便捷了人們進行體重管理活動。人們參與在線減重活動的積極性得到了極大的提升,從用戶參與熱度和市場發(fā)展態(tài)勢來看,在線減重儼然已成為人們參與減重活動的重要方式。在線減重社區(qū)的快速發(fā)展,為許多學者和研究人員提供了的研究機會和研究問題。當前多數(shù)研究聚焦在使用在線減重社區(qū)進行體重管理活動影響減重效果好壞的問題上,但學界關于在線減重社區(qū)對用戶的減重表現(xiàn)是否存在顯著影響尚未形成定論,學者仍在積極討論和研究。實際情況中,社區(qū)用戶間的減重效果存在較大的異質(zhì)性。不同用戶之間減重效果顯著的階段也不同,用戶減重能力強弱、減重持續(xù)時間同樣也存在較大差異。同時,減重活動是一項長期的過程管理,對用戶減重效果的觀測應全面考慮用戶減重過程中動態(tài)變化趨勢。本文從函數(shù)型數(shù)據(jù)的視角切入,利用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法探究在線減重社區(qū)中的用戶... 

【文章來源】：東北財經(jīng)大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１本文研究技術路線圖??

３函數(shù)型數(shù)據(jù)分析???ＫｅｒｎＵｔｉ?—?Ｏ／ｈ］??Ｓｊｉｔ）?＝?Ｙ．ｒＫｅｍｉｄｔｊ－＾／ｈ］?（３＇１８）??具體應用中可以根據(jù)實際情況選擇不同的核函數(shù)進行處理，除了上述介紹的核函??數(shù)外，高斯核函數(shù)、一致核函數(shù)與二次核函數(shù)也是經(jīng)常應用的核函數(shù)。??３．?２．?２函數(shù)型數(shù)據(jù)的校準??針對函數(shù)型數(shù)據(jù)進行平滑出來之后所獲得的函數(shù)曲線，在某些情況下并不能直接??用于分析。傳統(tǒng)的回歸分析往往基于回歸模型的假設，更多考慮函數(shù)在該模型下的具??體函數(shù)值等情況。函數(shù)型數(shù)據(jù)分析不僅沒有了模型的假設，通過刻畫研究對象的實際??變化形態(tài)進行分析，更多的會關注函數(shù)的走勢變化過程。這其中分析不同樣本的時候??可能需要考慮函數(shù)間的相位差和振幅情況。例如在研宄兒童身高增長曲線的時候，曲??線往往呈現(xiàn)相同的走勢特征，但是孩子的生長期不盡相同，有的孩子發(fā)育較早而有的??孩子發(fā)育較晚。對于這類曲線則要求先經(jīng)過平移處理以方便后續(xù)的分析，這個過程叫??做曲線的校準。??圓??－１．００?－０．７５?－０．５０?－０．２５?０．００?０．２５?０．５０?０．７５?１．００??圖３－１曲線校準示意圖??曲線校準的原理主要是通過將平滑后的樣本函數(shù)平移，以得到新的函數(shù)。我們假??設樣本函數(shù)；Ｃｉ（ｔ），ｉ?＝?ｌ，２ｎ，函數(shù)的有效區(qū)間為［ｔｈｔｊ。定義平移參數(shù)￥，平移后??的函數(shù)？＾）?＝?４（￡?＋?＜＾）。此時，估計平移參數(shù)４就能唯一確定平移后的函數(shù)；＾（亡）。??通過最小化平移函數(shù)與原始樣本函數(shù)間的垂直距離平方和，即可獲得平移參數(shù)的估計??２１??

數(shù)型數(shù)據(jù)分析的優(yōu)越性。最終總結(jié)歸納形成本文的研究結(jié)論。??數(shù)據(jù)探索與預處函數(shù)平滑〉ＦＣＭ聚類算法＾＞基于導函數(shù)改進＼＞聚類驗證＆分析｜??缺?堉ｆ＾｜基函數(shù)平滑｜?｜基于ＦＣＭ聚類｜－：?：?￣?￣￣?￣￣：：????哲洗：???：二??｜?Ｉ?，?；——！?Ｍ丨聚■目Ｍ丨孬導＿?＿，?塑??裏丨丨加■法平滑＾?—奮??數(shù)ｌ如丨癢…．?????分?其?聚：：比丨丨分＾：?驗??處?ｆ?：?“涵：：?舊二ｉ?：毯證??理：＾?Ｎ?Ｌ．．：二二丨?｜?［?￣??圖４－１在線減重社區(qū)應用ＦＤＡ用戶分類研究設計??２５??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]函數(shù)型數(shù)據(jù)聚類分析研究綜述與展望[J]. 王德青,朱建平,劉曉葳,何凌云.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2018(01)
[2]函數(shù)型數(shù)據(jù)的分步系統(tǒng)聚類算法[J]. 郭均鵬,王梅南,高成菊,戴暉.  系統(tǒng)管理學報. 2015(06)
[3]用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡團購市場的結(jié)構與市場發(fā)展[J]. 于田田,呂曉玲.  統(tǒng)計與信息論壇. 2013(03)
[4]一種函數(shù)型數(shù)據(jù)的聚類分析方法[J]. 王劼,黃可飛,王惠文.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2009(05)
[5]人體運動的函數(shù)數(shù)據(jù)分析與合成[J]. 李淳芃,王兆其,夏時洪.  軟件學報. 2009(06)
[6]函數(shù)性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析:思想、方法和應用[J]. 嚴明義.  統(tǒng)計研究. 2007(02)

博士論文
[1]函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法研究及其應用[D]. 胡宇.東北師范大學 2011

碩士論文
[1]基于函數(shù)型數(shù)據(jù)主成分分析的銀行股票數(shù)據(jù)預測[D]. 沈關友.蘭州大學 2018
[2]在線減肥社區(qū)用戶參與行為的分析研究[D]. 左賢莉.昆明理工大學 2018
[3]傳播學視野下運動瘦身類APP研究[D]. 鄒宏萍.華中師范大學 2016



本文編號：3362868