网络用户

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。

微博用户之间错综复杂的关系构建了一个庞大的在线社会网络，映射了现实社会中人际交往的脉络。这种网络关系并非铁板一块，强关系与弱关系相互交织，并呈现出幂律等级分布的特性。

利用网络日志挖掘技术和频繁路径集算法，构建网络用户个性化服务模型，解决网络用户个性化服务问题。

社交网络是在线平台，允许用户建立联系并分享信息。在这个项目中，我们专注于用户仪表板，提供预注册候选人的详细个人资料。这种系统通常用于招聘、职业社交或人才管理，帮助用户查找和联系合适的候选人。使用Node.js技术栈，特别是Express.js框架处理HTTP请求，展示候选人信息及处理用户互动。项目还采用NoSQL数据库，如MongoDB，适应快速发展的社交网络应用需求。

网络小贷用户评分卡风控模型构建 用户评分卡是信用风险评估中常用的模型，它通过对用户的多个特征进行评分，最终计算出一个总分来评估用户的风险等级。在网络小贷行业，用户评分卡风控模型对于识别高风险用户、降低坏账率至关重要。 模型设计步骤： 数据准备: 收集用户的基本信息、信用历史、消费行为等数据。 特征工程: 对原始数据进行清洗、转换和筛选，构建特征变量。 变量筛选: 利用统计方法或机器学习算法筛选出对风险预测有显著影响的变量。 模型开发: 选择合适的模型算法，例如逻辑回归、决策树等，并进行训练和调优。 模型验证: 使用测试集数据评估模型的性能，例如AUC、KS值等指标。 模型部署: 将模型部署到实际业务系统中，对新用户进行风险评分。 模型应用场景： 用户准入：评估新用户的信用风险，决定是否授信。 额度管理：根据用户的风险评分，确定授信额度和利率。 催收策略：根据用户的风险评分，制定差异化的催收策略。 模型优势： 可解释性强：模型的评分逻辑清晰透明，易于理解和解释。 应用范围广：适用于互金平台、银行、小贷公司等多种金融机构。 风险控制有效：能够有效识别高风险用户，降低坏账风险。

综述了基于用户体验移动网络质量评测的重要性及国内外研究现状，分析了评测体系涵盖的典型业务和关键性能指标，探讨了评测数据的统计分析及综合加权模型。重点介绍了本次移动网络质量专项评测的评测场景、评测方案、排名展示、数据分析对比及原因剖析，并结合评测结果提出了合理的政策建议，强调了定期开展基于用户体验的网络质量专项评测的必要性。

随着网络技术的进步，网络分析2.0已经成为用户中心科学与在线统计艺术的关键内容。

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。

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

为了克服传统分析方法易受噪声和人为因素干扰导致分析结果不准确的缺陷，本研究提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型以矢量空间模型为基础，深入分析了用户兴趣推荐模型的结构及其与周边模型的交互关系，并在此基础上划分了服务器网络部署模块，设计了模型的运行网络结构。为了提高模型的效率和可扩展性，本研究利用MapReduce模型将任务分发到分布式计算机集群中，从而构建出能够满足用户个性化需求的推荐模型。此外，模型还利用了大数据双层关联规则数据挖掘技术来获取用户感兴趣的网络数据，并根据推荐结果评估用户对推荐内容的兴趣程度。实验结果显示，该分析方法的准确率高达98%，且对大规模社交网络用户的个性化推荐具有良好的可扩展性，能够有效提升推荐效果。