基于时间偏好的用户行为研究

发布时间：2018-05-29 03:07

  本文选题：时间偏好 + 用户行为　； 参考：《华南理工大学》2016年硕士论文

【摘要】：人类行为涉及到许多社会、科技和经济现象,如何定量分析人类行为至关重要。信息技术日益发展的今天,越来越多的互联网行为被记录下来,并被学者用来分析用户的行为模式。许多用户行为分析案例显示出人类行为中的长尾现象:个体或整体行为的影响随着时间推移呈现幂律分布。本文提出用户行为的时间偏好模型用于解释长尾效应,同时发现短期记忆对用户影响巨大。时间偏好模型基于“最近做的越多,就越有可能下次继续”的假设,用户在现实生活中的许多行为都能与之对应,包括网上购物、出行、电子邮件、网络游戏等。时间序列数据符合时间偏好模型的前提下,在理论层面,提出时间偏好特征体系和滑动窗口样本构造方法,为用户行为预测建模过程中的特征与样本构造提供指导;在模型算法层面,受堆模型及其在深度神经网络上应用启发,提出多特征维度堆模型算法,其思想是将特征按业务维度分开建模,然后把各个特征维度训练出来的子模型堆叠组合得到融合后的最终结果。实验分析了用户购物和出行的行为数据。用户购物数据中,通过大数据和算法构建面向建移动电子商务的商品推荐模型,挖掘数据背后丰富的内涵,为移动用户在合适的时间、合适的地点精准推荐合适的产品内容。用户出行数据中,探究用户通过公共交通工具出行的行为习惯,挖掘不同时间段、不同天气情况、不同用户类型的外出规律,为流量预估、线路选择、车次安排等提供指导,为广大乘客提供信息对称、安全舒适的出行环境。得益于时间偏好的用户行为研究,作者在“2015阿里移动推荐比赛”和“广东交通出行预测比赛”分别取得第2名(总共7186支队伍)和第5名(总共1881支队伍)的成绩。
[Abstract]:This paper proposes a model algorithm of multi - feature dimension heap model based on time preference model .
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O211.61;TP391.3

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本文编号：1949255