简介：摘要：

简介：摘要：随着移动网络技术和应用的迅速发展，从消费到工业，使手机用户的行为发生了巨大的变化。在这样的大环境下，电信基础运营商如何利用自己的大数据优势，发掘出用户行为的内在规律，全面了解用户的需要；基于这种方法，如何利用用户的行为来区分用户；因此，如何根据用户的行为特征，为他们提供个性化的推荐服务是一个迫切需要解决的问题。

简介：摘要：本文旨在研究移动通信用户行为分析及个性化服务推荐系统设计，通过对用户行为数据的分析和挖掘，结合推荐系统技术，实现对用户需求的个性化精准推荐，提高用户体验和服务质量。

简介：随着计算机技术和网络通信技术高速发展,具有个性化、自主性、主动性和非时空性的移动学习已经成为人们关注和研究的热点。许多学校和社会机构都建立了自己的移动学习平台,为学生和用户提供丰富的学习课程,让学生可以不受时间、空间限制,实现随时随地的学习。但是由于技术水平的限制,目前我国大多数移动学习平台的教学资源还处于书本内容的复制、网络内容的迁移阶段,所有用户的学习内容是相同的,并没有以移动学习用户为核心建立其个性化的学习内容。将数据挖掘技术运用到移动学习平台的建设中,有利于构建用户的个性化学习资源推荐系统,使用户可以在众多的学习资源中,找到真正适合自己需要的学习内容,从而提高学习效率,这是当前移动学习研究的一个热点问题。

简介：优化业扩报装流程。河南省滑县电业公司于2008年1月成立了"业扩管理领导小组"和"业扩报装服务中心",简化业扩报装流程,全面推行新的业扩管理办法。强调业扩报装的服务性,从客户申请受理到内部科室批转、工程设计、

简介：摘要：在互联网时代，强调语音通信质量的用户需求在不断创新，对数据服务的需求也在不断增长。希望语类型可以在任何地方保持通话顺畅，并且用户需求变得越来越多样化。用户行为调查旨在获取有关用户的基本数据，分析并避免在使用数字设备业务的决策，并将这些决策应用于运营商的业务策略，结合实际情况保证决策支持。

简介：摘要传统教育重视结果，忽视过程，注重岗位统计，忽视前期分析。本文从大数据的角度重新审视个性化教育，探讨了大数据技术、个性化教育与学习评价的关系，探讨了基于L的个性化教育分析的目标、内容和关键技术。提出了一种基于大数据深度学习技术的多维学习评价方法及其原理。分析和设计了具有反馈优化能力的深度信念网络多维学习评价模型和框架。

简介：随着当今形势的发展,手机普及率迅速提高,中国移动通信进入快速成长期,并保持了市场主导地位。目前,我国移动通信市场的主要特点:1.市场扩大迅速,用户增长快。2.用户稳定性差。3.低端用户比重上升。4.高端用户比重小。通过市场细分,进行科学的市场定位策略,才能赢得市场。

简介：埃及最大的电信运营商沃达丰埃及公司（VodafoneEgypt）的用户很快将享受到一系列的个性化服务。目前，该运营商正在对诺基亚西门子通信提供的One-NDS平台的用户数据管理系统进行升级。这将帮助沃达丰埃及公司更快速地推出有针对性的新服务。

简介：高校图书馆网站作为图书馆信息系统的重要组成部分，是图书馆资源、服务与读者之间的桥梁。规划和建设好图书馆网站，可为用户获取信息、交流信息提供了一个很好的基于Web的信息服务平台。但随着校园图书馆资源的增多，利用基于Web日志挖掘技术根据用户的特性提供具有针对性的信息，还能通过对用户专业特征，研究兴趣的智能分析，主动地向用户推荐其可能需要的信息的个性化推荐系统的建立已成发展趋势。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展和客户群体多样化，为了提供更加个性化的服务，本研究基于数据挖掘技术，旨在对电力客户进行分类，并提出相应的个性化服务策略。通过收集大量的电力消费数据，并运用聚类分析、关联规则挖掘等方法，将客户分为不同的群体。同时，根据每个群体的特点和需求，制定个性化的服务方案，以提高客户满意度和电力企业的经营效益。本研究对电力企业实施差异化服务，推动行业发展具有积极意义。

简介：属于“大宗消费品”的汽车，用户从寻找、选择、走进4S店体验到最终决定购买，这是一个长时间的过程。基于大平台的数据搜集和分析能还原这一漫长的过程。并且告诉你，用户是如何变成你的客户的。

简介：Swarm的模拟程序包括四类对象：ModelSwarm，ObserverSwarm，模拟主体和环境。其中，ModelSwarm和ObserverSwarm是swarm类的子类，swarm类是Swarm模拟的基本构造块，一个swarm是一系列对象以及这些对象的行为时间表的组合。主体是一个在其状态和行为规则的基础上能够与其他代表相互作用的自主实体，而对象是一个包含变量的数据结构，这些变量能够记录对象的状态与功能。

简介：摘要：本文强调了用户个性化需求在汽车数据营销策略优化中的关键作用。首先，通过用户需求调查和行业分析，明确了用户个性化需求的特征与趋势，显示了它们在汽车购买和使用过程中的重要性。在此基础上，设计并提出了一种基于用户个性化需求的汽车数据营销策略。该策略采用个性化推荐算法，将汽车特性与用户需求优化匹配，实现精准营销，旨在提升用户购车体验和商家经济效益。实验结果显示，该策略能有效提升用户购买率，并改善营销效率和用户满意度。本研究对于理解用户个性化需求在汽车数据营销中的角色，以及优化汽车数据营销策略有重要的实践意义

简介：摘要：移动通信技术和移动终端的发展，使移动通信网络的负担不断加大，网络中的数据量增加，网络结构更复杂，影响移动通信网络数据的传输速度和运行状态。因此当前移动通信网络的发展中需要尝试通过数据采集以及数据挖掘等技术方式加强网络技术处理。本文分别对移动通信网络中数据采集技术的应用以及数据挖掘技术的应用进行剖析。

简介：摘要电力工业在信息化建设的过程中，应用研究数据挖掘技术进行分析和决策可以解决电力企业的管理问题。在电力企业中，要结合电力管理的要点，利于数据挖掘技术进行数据的管理，分析系统的功能，对电力客户的行为进行聚类分析，提升管理水平。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，智能电网应运而生。其中，用电信息采集系统、客户服务信息系统积累了海量用电数据，这些数据隐藏了很多用电信息。而工业负荷作为用电大户，电能使用的合理性、有序性、高效性将直接影响节能环保、企业盈利。因此，未来的智能电网在保证安全、可靠用电的同时，应该面向不同的用户提供更加优质且具有针对性的服务及科学用电建议。因此分析用户用电量的增长规律和用电特性对用户本身及供电公司有着重要的意义。以下对基于数据挖掘的用户用电行为分析进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，智能电网应运而生。其中，用电信息采集系统、客户服务信息系统积累了海量用电数据，这些数据隐藏了很多用电信息。而工业负荷作为用电大户，电能使用的合理性、有序性、高效性将直接影响节能环保、企业盈利。因此，未来的智能电网在保证安全、可靠用电的同时，应该面向不同的用户提供更加优质且具有针对性的服务及科学用电建议。因此分析用户用电量的增长规律和用电特性对用户本身及供电公司有着重要的意义。以下对基于数据挖掘的用户用电行为分析进行了探讨，以供参考。

简介：针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题，对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况，选择沿密度变化大的方向寻找不动点，从而获取原始聚类中心，再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。

简介：本文站在行业的高度分析了移动互联网时代带来的新的改变，落地通信运营商行业，提出从泛在化的个体服务向基于大数据的精准聚类服务转变，从单一的服务向个性化粘性化价值服务转型，确定了移动互联网时代新型服务方式流程体系，并对广东联通的服务创新展开典型案例分析。