车联网数据维度在保险创新应用中的研究

信息质量（InfoQ）的定义涉及使用特定的经验分析方法来实现科学或实际目标的数据集潜力。 InfoQ不同于数据质量和分析质量，但它们之间存在密切关系。本研究探讨了在研究设计和数据收集后阶段增强InfoQ的统计方法，并分析了它们与InfoQ之间的相互作用。我们提出了八个评估InfoQ维度的关键因素：数据分辨率，数据结构，数据集成，时间相关性，可概括性，数据与目标的时间关系，操作性结构和沟通效果。通过在线拍卖案例研究，我们展示了InfoQ的概念及其在实际应用中的作用。我们建议正规化InfoQ的概念，以增强统计分析的价值，并促进数据挖掘的理论与实践结合。

学习使用游标已经有一段时间了，曾多次应用游标解决问题，但这次的应用深入展示了游标的强大功能！我编写的程序用于ERP系统，将库存智能分配到即将出货的订单上。由于订单不一定有库存，有库存也不一定需要当天出货，传统方法难以满足现场需求，因此利用游标遍历订单和库存，使得分配更加灵活。尽管没有添加注释，希望下次能够轻松理解……

随着信息技术的迅猛进步，尤其是互联网技术的革新，微博作为典型的社交媒体平台，为用户提供了即时分享信息、观点和情感的场所。微博用户之间的社交互动构成了一个庞大且复杂的社交网络，这个网络由用户之间的关注关系构建而成，通常可以通过图论方法来建模。社区发现是复杂网络分析中的重要研究方向，识别出网络中紧密联系的节点子集。传统的链接分析算法如PageRank、Hits和SALSA等，在过去对于无向网络社区发现有重要贡献。然而，这些算法多用于无权图模型，无法准确反映用户之间的真实关系亲密度，尤其是微博中的有向且权重不同的关注行为。针对这一问题，本研究提出了一种基于WAF（Word Active Force）的改进图模型算法，以解决微博用户社区发现的挑战。WAF算法基于人类语言和认知中词汇激活的效应，模拟核心用户对其他用户影响力的表征，从而反映用户间的亲密度。通过将WAF算法与传统的链接分析算法结合，能够建立一个有向加权图模型，使得社区发现更为精准。基于该图模型，社区发现算法能够识别出符合传统算法结构特征，同时反映了用户实际亲密度的社区。WAF算法的核心理念是考虑微博内容中关键词的影响力。在社交网络中，特定词汇可能激发用户进行转发、评论或点赞，WAF算法通过分析这种词汇激活效应，模拟核心用户对其他用户影响力的过程。这种模拟有助于识别哪些用户具有更高的影响力，其关注的用户群体可能形成一个社区，社区成员可能具有相似的兴趣、观点或话题偏好。WAF算法引入了“投票”机制的概念，用户通过发布微博参与社区讨论，微博内容中的关键词或话题如同投票一般，反映了用户与话题或其他用户之间的关系强度。WAF算法量化这些关系强度，并将其作为链接权重，构建有向加权图。通过分析有向加权图，研究者能够探索不同用户群体之间的关联性，并识别出紧密联系的用户社区。作为基于web2.0和web3.0技术的新型社交媒体，微博打破了传统媒体单向传播的限制，为普通大众提供了高度参与和互动的平台。用户通过微博实时传播信息、参与社会讨论，使得微博上的信息量十分庞大，有效利用这些数据成为重要研究课题。

这篇硕士毕业论文于2008年1月发布，探讨了关联规则算法在金融数据分析中的应用。详细介绍了对Apriori算法的改进，引入hecker确信因子以过滤无效规则。采用了一种创新的股票数据预处理算法进行数据预处理，并通过对上交所部分股票数据的分析验证了算法的有效性。

探讨了MATLAB语言在图像处理方面的独特特性以及其图像处理工具箱所实现的经典技术。通过应用该工具箱对实际芯片图像进行前期处理，验证了MATLAB在矩阵运算和图像处理方面的强大能力。MATLAB作为一种简洁易学、功能强大的应用软件，能够快速实现模拟仿真，显著提高实验效率。

因果分析是研究中的重要方法之一，揭示事件之间的因果关系。通过系统地分析变量之间的相互作用，研究人员可以深入理解问题的根源和影响因素。因果分析不仅帮助解释现象背后的原理，还能为决策制定提供科学依据。

本书重点介绍智慧城市中大数据分析技术的信息与通信创新。作者深入剖析了大数据技术在智能交通、能源管理、公共安全等领域的应用，探讨了大数据技术对城市规划、决策支持和城市治理带来的变革。本书对大数据技术在智慧城市中的创新应用提供了全面的概述，对于大数据技术的研究人员、从业人员和城市规划者来说具有重要参考价值。

随着全球汽车产业智能化和网联化的迅猛发展，车联网所需的通信技术面临着频谱资源紧张的挑战。为解决这一问题，引入认知无线电技术成为一种有效途径，能够与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，提供安全可靠的服务。然而，车联网复杂的动态环境限制了频谱利用率的进一步提升。本研究提出了利用多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流变化规律的方法，指导频谱的感知和共享。通过系统级仿真平台的分析，验证了提出方案在提升频谱效率方面的有效性。

随着信息技术的飞速发展，客户关系管理（CRM）已经成为企业提升竞争力的重要策略。本论文深入探讨了如何利用数据挖掘技术优化CRM系统，提高客户满意度和忠诚度，为企业创造更多利润。论文的研究背景是全球化市场竞争加剧，企业需更加精细化地管理客户资源以保持竞争优势。数据挖掘技术在CRM中的应用，如客户需求理解、市场趋势预测和个性化营销策略制定等方面，具有重大价值。通过分析国内外CRM和数据挖掘的研究现状，论文找出了两者结合的有效途径，为企业提供决策支持。