影响互联网专车平台用户意愿的因素实证研究

数字劳动者是指在互联网上从事数据输入、处理、分析等工作的人员。他们需要具备计算机技能、数据分析能力以及相关领域的知识储备，以胜任数字化浪潮中的各项工作。随着科技的进步，互联网已经深入到我们的生活和工作中。在这个背景下，许多传统的行业和职业逐渐被数字化替代，从而催生了数字劳动者这一新型的职业群体。全球数字劳动者数量已经超过千万，并且这个数字还在不断增长。他们不仅存在于科技公司、金融机构等高端行业，更是在电商、自媒体等与普通百姓生活息息相关的领域扮演着重要角色。数字劳动者通过处理、分析海量的用户数据，帮助公司更好地了解客户需求，优化产品和服务。在互联网经济的多个领域中，他们为企业提供准确的决策支持，为社会创造巨大的价值。数字劳动者的发展不仅为社会提供了大量就业机会，也加剧了社会的不平等现象。在这个数字化时代，拥有计算机技能和英语能力的人更容易获得高收入的工作机会，而缺乏这些能力的人可能会被边缘化。政府和企业需要采取措施规范和引导数字劳动者市场的发展，保护他们的权益。展望未来，随着技术的发展，数字劳动者将从传统的手工操作向智能化和自动化方向转变，提高工作效率，降低成本，并对其技能和素质提出更高要求。在互联网时代，数字劳动者已经成为一个不可或缺的职业群体，对社会和政治产生深远影响。

基于局部最优的互联网论坛用户社区挖掘 为了有效地划分互联网论坛中的用户社区，我们分析用户发言的层次结构和内容，构建用户之间的回复关系图。在此基础上，提出一种基于局部最优的图聚类方法 (LOGCA)，用于对大规模论坛网络图进行分类。实验结果成功识别出互联网论坛上多个具有共同兴趣的用户社区。 该方法简单有效，能够从大规模网络数据中挖掘出有意义的用户社区，展现出其在社区发现领域的实用价值。

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。

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。

利用CAIDA提供的大量数据样本，重点分析网络中瓶颈时延的特征。首先统计关键路径中的时延情况，发现超过80%的路径存在瓶颈时延。进一步量化分析表明，瓶颈时延导致网络直径相近路径的时延存在显著差异。其次，对网络时延和瓶颈时延两端的IP地址地理位置进行统计，发现它们具有显著的地理分布差异。最后，研究分析了瓶颈时延的产生原因，结果显示在远距离传输中，传播时延是主要因素；而在近距离传输中，排队时延则起关键作用。

为优化传统工业窑炉监控，结合无线传感、通信、网络、云平台和大数据技术，开发了一套基于B/S架构的智慧窑炉远程监控系统。该系统实现了窑炉在线自诊断，能即时监测温度分布、废气排放和设备故障预警，支持生产安全、效率提升、能源节约和环保监测。其对工业生产具有重要意义。

数据挖掘赋能互联网远程教育研究 本研究探索了数据挖掘在互联网远程教育中的应用模型和方法，提出了利用数据挖掘技术解决远程教育中反馈信息获取、个性化学习、自动答疑等问题的思路。研究结果显示，数据挖掘能够有效解决互联网远程教育中存在的问题，并推动其进一步发展。 数据挖掘技术应用于互联网远程教育的优势： 精准反馈： 通过分析学生学习行为数据，及时获取学习反馈，帮助教师调整教学策略。 个性化学习： 根据学生个体差异和学习需求，提供个性化的学习内容和路径。 智能答疑： 构建智能问答系统，自动解答学生疑问，提高学习效率。 数据挖掘的应用将助力互联网远程教育突破瓶颈，实现更高效、更个性化的学习体验。

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。