基于云端算法的网络直播群体行为模型分析

为解决现有数据挖掘取证分析效率低下的问题，该方法利用免疫克隆算法构建基于频繁长模式的行为轮廓。 该方法将行为数据和频繁项集的候选模式分别视为抗原和抗体，将抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，将关键属性作为约束条件，将最小支持度作为筛选条件。通过对抗体进行免疫克隆操作，构建基于频繁长模式的行为轮廓，并采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法检测异常数据。实验结果表明，相较于基于 Apriori-CGA 算法的取证分析方法，该方法能够显著缩短行为轮廓建立时间和异常数据检测时间。

随着物联网、移动通信、移动互联网和数据自动采集技术的迅猛发展以及在各行各业的广泛应用，人类社会的数据量面临前所未有的爆炸性增长。美国互联网数据中心指出，互联网数据每年以50%的速度增长，每两年翻倍一次。目前，世界上90%以上的数据是近几年产生的，标志着人类社会进入了“大数据”时代。因此，信息的获取变得尤为关键，数据的积累已经成为影响社会发展的重要因素。

传统的网络购物仅限于商品分类和展示，未深入研究消费者的购物数据。本研究引入基于决策树的分类方法，分析网络客户在购物过程中的行为趋势。通过决策树挖掘出影响网络购物的主要因素及其对购买行为的影响程度。实验结果显示，此方法能有效分类网络客户，为决策分析提供有力支持。

基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数据后处理: 对搜集到的网页进行分析，计算目标参量，并进行统计分析，以评估主题强度。 模型意义 该模型的实现依赖于计算机技术，为网络传播学研究提供了一个强大的实验工具。通过该模型，可以定量分析特定主题在互联网上的表现强度，为理解网络舆情、社会热点等问题提供科学依据。

本数据库课程设计探讨了基于JAVA的网络直播带货查询系统的设计与实现，重点涵盖了数据库语句的应用和毕业设计的要求。

IP网络用户行为分析需求多样，不同业务部门的关注点各异。根据用户、业务、流量维度对需求分类整理。分析方法是用户行为分析的关键，可参考数据挖掘学科中的一些方法，如用户特征分析、关联分析、分类与预测、异常分析、TopN分析等。

社交网络作为新兴媒体具有广泛社会影响力，其营销方式日益发展。本研究基于日常生活中的信任原理，提出了一种基于信任度的消息传播模型。该模型首先通过数据挖掘算法对个体进行分类，然后计算个体间的信任度，并结合消息与个体属性相似性进行传播范围预测。实验结果显示，该模型相较于基准方法，在准确度上提升了约15%。

随着直播技术的普及，直播资源在各领域中展现出多样化的应用和影响。

ACDC（大气团簇动力学代码）是一种用于模拟气相分子向大气新粒子形成的早期阶段的工具。该模型通过生成和求解给定环境条件下团簇的种群平衡方程，模拟分子团簇和小纳米粒子种群的动力学，从而获得团簇浓度和形成速率随时间的演变。 ACDC 的应用 使用量子化学输入数据模拟由不同化合物形成的团簇。 通过跟踪模拟中的增长途径来研究团簇增长过程的细节。 评估实验方法并通过生成合成测试数据来解释测量的分子团簇数据。 通过直接耦合将初始颗粒形成动力学包含在气溶胶动力学模型中。 生成用于大规模模型的纳米颗粒形成速率数据。 模型特点 ACDC 是一个动力学模型，它不对模拟团簇的热力学性质做出任何假设。相反，热力学数据作为输入提供给 ACDC。 代码库 该代码库包含作为 ACDC 核心的种群平衡方程生成器 (acdc_YYYY_MM_DD.pl)，以及易于执行标准模拟的现成模板 (ACDC_Matlab_standard 和 ACDC_Fortran_standard)。有关所有可用功能的详细信息，请参阅技术手册，而快速指南提供了在将模型应用于给定的分子团簇集时要考虑的关键点。