基于局部最优的互联网论坛用户社区挖掘

大数据时代下，用户画像系统对于运营商精细化营销和提高工作效率具有重要意义。本系统以移动互联网用户行为为研究对象，提出标签化方法描述用户行为和偏好。系统包含静态信息画像和动态信息画像，分别利用建模方法和数据挖掘算法构建标签。用户静态信息标签基于基础属性、业务属性、产品属性、渠道属性构建。动态信息标签通过文本特征提取、聚类建模、分类预测等方法构建。系统采用列数据库存储画像数据，并建立标签元数据管理、生命周期管理、查询更新机制。在流量提升和阅读软件用户量提升中取得应用成果。

来自美团、携程等互联网公司的一线实践经验，深入探讨了用户画像的应用与优化策略。

互联网的普及使得计算机能够访问大量信息资源，然而这些资源中蕴含的知识并未被充分利用。因此，信息抽取技术成为一项重要的研究课题。在深入分析互联网数据信息特点的基础上，重点提出了一种适用于信息抽取的过程框架，并详细介绍了从互联网数据到知识模式演进的过程。利用这些技术，能够有效地从互联网中提取信息。

基于互联网技术的电子商务应用系统允许用户通过网络进行商品浏览、选购、支付和配送等一系列在线交易活动。系统采用了Microsoft的技术栈，包括SQL Server 2005数据库管理系统、Visual Studio 2008开发环境，以及C#编程语言和ASP.NET框架。SQL Server 2005作为后台数据库，负责存储商品信息、用户数据和订单详情等关键信息，同时支持T-SQL语言进行复杂查询和业务逻辑编写。Visual Studio 2008提供了C#代码编辑和开发工具，支持开发者创建ASP.NET页面和后台服务。C#作为面向对象的编程语言，处理用户请求、数据验证和数据库交互。ASP.NET框架提供了Web Forms、MVC和Web API模型，灵活选择实现不同功能，如动态网页构建和分层架构设计。

本指南提供了有关使用GPRS进行互联网连接的全面信息。它涵盖了基本概念、设置说明和故障排除提示。

随着互联网技术、移动支付技术和智能手机的普及，共享经济为新型经济形态的经营理念带来了快速发展，互联网专车作为其中一种形式逐步兴起。本研究以互联网专车平台为研究对象，在理性行为理论、创新扩散理论及服务业相关研究的基础上，结合技术接受模型(TAM)、理性行为理论的主观规范、创新扩散理论的兼容性特征以及现代服务业特点，将用户使用意愿作为因变量，使用态度作为中介变量，分析感知有用性、感知兼容性、感知价格、主观规范、异质性、即时性和结合性等自变量。通过构建结构方程模型并提出相关假设，设计量表并通过问卷调查获得322份有效数据。最终，利用SPSS进行统计分析和测量指标的信度与效度检验，并通过Amos验证结构方程模型和检验假设的显著性水平。研究结果为互联网专车公司、传统出租车公司及政府部门提供了决策参考意见。

在互联网行业，Hadoop已经成为大数据处理的关键工具。阿里巴巴利用Hadoop处理商业数据并优化ISEARCH搜索引擎，服务器集群包括15台机器，每台配备8核CPU、16G内存和1.4T硬盘容量。百度使用Hadoop进行日志分析和网页数据库数据挖掘，集群规模从10到500个节点，处理的周数据量达到3000TB。Facebook则利用Hadoop存储内部日志，主要有两个集群，分别包含1100台和300台节点，支持数据挖掘和日志统计。Twitter和雅虎也分别应用Hadoop存储微博数据、日志文件和支持广告系统及网页搜索。

大数据的互联网思维 中国移动集团专家段云峰博士深入解析大数据的互联网思维，从理论到实践，系统阐述大数据在互联网领域的应用和创新。

当前国内智能矿山尚处于初步建设阶段，各煤矿系统多样性导致标准化问题突出，无法充分利用大数据潜力。大部分矿井缺乏三维实景综合信息平台，难以有效预警和应对灾害。应重点推进综采工作面智能感知、统一通信平台、三维实景管理系统以及数据挖掘与利用，特别以山西王坡煤矿为例，展示智能矿山建设成效与未来发展方向。