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为解决分布式能源接入场景下用户行为不确定性与需求计划的冲突问题，建立一种基于用户行为预测的分布式光伏智能社区响应策略，通过分......
以风电出力消纳为应用场景，提出了一种基于时间序列分析的用户用电行为预测方法和需求侧负荷调控策略。通过分析用户在工作日和非工......
人们的沟通交流模式因移动通信而发生改变,5G的定位不仅在于它能为用户提供更好体验和更多业务,还是连接行业的网络。5G网络技术在......
自互联网出现以来,商品和服务分配途径发生了很大变化。企业不仅可以通过零售店等传统渠道提供商品/服务,还可以通过在线虚拟商店......
近年来,随着互联网的高速蓬勃发展,大型在线社交网络、在线广告等各项互联网服务越来越普及。与此同时,用户行为的建模分析问题也......
在手持设备的计算能力日益提升的今天,移动计算(MobileComputing)已经成为了一种重要的信息与资源提供方式,它使用户可以在携带移......
随着移动计算和移动智能终端的迅速发展,移动网络数据库作为一种新型数据库系统得到广泛应用。但是,由于其所处的无线网络端端延迟......
Web使用挖掘研究通常被认为包含两个研究方向，本文的主要研究内容—MD模型属于根据日志数据的特点，建立新模型，实施数据挖掘。MD模型......
当前,网络飞速发展,网络所承载的业务类型也越来越多,并不断呈现出新的特点,与此同时,网络上用户行为也呈现出多样化的特点。这对......
时下,为了满足人们家庭生活的需要,智能家居系统的发展,正随着互联网技术的快速运用,向更加智能的方向不断改进。本文在对用户行为......
互联网的飞速发展产生了海量电影用户评价数据,这些数据为研究用户行为提供了有效支撑。针对传统单机串行系统处理海量数据的局限......
随着互联网的飞速发展和Web应用系统的广泛应用，Web挖掘得到了人们越来越多的研究。从Web日志中发现和分析出用户的有用信息的Web日......
本文针对RBAC模型在Web环境下的局限性,增加了用户行为预测级别集合,建立了一种新的UBP-DR-BAC访问控制模型。该模型实现了基于身......
针对联邦学习算法在用户行为预测中存在的准确率低和运行效率不高等问题,提出一种无损失的联邦学习安全树(FLSectree)算法。首先,......
随着网络消费的兴起,第三方点评网站也在蓬勃发展,针对非契约情景下用户未来购买行为预测是用户终身价值评估、用户流失管理等研究......
近年来,随着电子商务的快速发展,客户网购行为分析及预测成为研究热点。目前的预测模型大多是基于数据驱动的数学模型,在用户行为......
为了进一步描述时间因素对用户行为的影响，进而提高推荐系统的推荐效果，综合考虑了用户的长期行为特征和短期行为特征提出一种基于嵌......
网络环境下,如何让用户快速发现所需数据是地学数据共享平台长期面临的挑战之一。本文基于国家地球系统科学数据共享平台网站服务......
<正>美国康奈尔大学的研究人员开发出了一款能预测和判断用户动作的"读心术"机器人-PR2。利用这一技术,如果用户希望在炎热的夏日......
特征构造的难题在数据挖掘过程中一直存在,传统固化的特征工程对于业务场景千变万化的数据挖掘任务所带来的效益十分有限,因此解决......
近年来,随着信息技术的高速发展,越来越多的人通过不同的移动终端进行各种各样的活动,例如,听音乐、浏览新闻、看视频等,由此产生......
内部人员发起的恶意行为会对企业造成安全威胁,这一威胁存在界限模糊、样本数据较少等检测难点。文章提出一种 LSTM(Long Short Te......
随着物联网技术、大数据计算、传感器技术等新兴技术的发展,智能家居更加贴近人类生活。对用户未来活动的预知,将使家居生活更加灵......
随着科学技术的快速发展,特别是4G(第四代移动通信网铭)技术的大规模商用,5G(第五代移动通信网络)技术预计在2019年商用,使得万物......
预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.......
党的十九大报告指出,要"推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合",这为电子商务发展指明了方向,如今以淘宝、京东为代表......
随着移动互联网和各种移动终端的普及,基于位置的服务已经成为人类生活方式的一部分。各种移动终端设备产生了大量用户轨迹数据,蕴......
随着互联网的迅猛发展,门户网站数量也呈现爆炸式增长,电商业务已经成为当今社会中最必不可少的业务之一。与此同时,个人用户对互......
近年来,智能手机凭借其强大的功能,占据了手机市场的绝大多数份额。作为智能手机的主要组成部分,智能手机应用(APP)也展现出了蓬勃......
本文利用LSTM神经网络的算法对使用智能家居的用户进行行为预测,首先对用户行为预测的方法架构进行了概括,之后对LSTM这个神经网络......
