基于组件方法中钢螺栓的力-伸长行为分析

通过分析用户的转发、评论和提及等行为，运用统计分析方法评估微博用户在传播影响力中的贡献。提出一种基于行为权值分配的PageRank算法，定量分析传播影响力的大小。实验结果显示，该算法相较传统算法更准确，尤其是在反映用户传播影响力方面。

特征选择作为模式识别、机器学习和数据挖掘的关键预处理步骤，其重要性不言而喻。邻域作为分类学习中的核心概念，能够有效区分决策不同的样本。我们提出一种新的邻域辨别力指数，用于量化邻域关系中的差异信息，进而反映特征子集的区分能力。区别于传统的基于邻域相似度的方法，该指数直接利用邻域关系的基数进行计算。为了全面捕捉多个特征子集组合带来的区分信息变化，我们进一步扩展了辨别力指数，引入了联合辨别力指数、条件辨别力指数以及互信息辨别力指数。这些扩展指标与香农熵及其变体具有相似的性质。针对实值数据的分析，我们在辨别力指数中引入了一个名为“邻域半径”的参数。基于提出的辨别力指数，我们定义了候选特征的显著性度量，并设计了一种贪婪特征选择算法。实验结果表明，基于辨别力指数的算法相较于其他经典算法，取得了更优的性能。

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。

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。

当前，数据挖掘技术在我国各行业中应用广泛，具有重要的战略意义。然而，针对基于数据挖掘的用户行为分析研究在国内仍较为稀少。针对这一现状，有必要开展有效的研究方法，包括网络用户行为分析、建模与算法分析以及大数据未来趋势预测等方面。本研究深入探讨基于数据挖掘的用户行为分析，具有重要的理论意义。

为确保汽车组合开关力特性评价客观准确，提出一种基于统计分析的评价方法。该方法建立了6项评价指标，通过因子分析归类指标体系，确定各级指标权重。

随着互联网技术的不断进步和移动终端设备的普及，网络直播行业蓬勃发展。国内众多直播平台通过虚拟礼物打赏机制，使观众与主播互动频繁。观众的打赏行为对主播及平台收益至关重要，因此，理解观众行为，挖掘用户价值，提升变现能力显得尤为重要。以斗鱼直播平台为例，聚焦于高消费群体的行为特征，通过聚类分析揭示了三类行为差异显著的观众群体。针对不同观众群体的特征，提供了直播平台个性化产品和服务的建议。

这个项目利用flink技术分析电商用户的行为数据。项目包括项目介绍与代码框架、实时热门商品统计、替换kafka源、实时流量统计、恶意登录检测以及恶意登录监控CEP实现、订单支付监控CEP实现。

针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题，提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先，采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场，并进行时空滤波处理；然后，提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息；接着，将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道，构建运动显著图；最后，设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析，识别异常行为。