用户兴趣

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

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。

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

社交网络仍然蓬勃发展，以用户为核心的产品如何提升用户活跃度、促进持续使用，是产品运营管理者亟需关注的核心问题。在技术进步的推动下，兴趣导向型网站正在通过幂函数仿真验证关键策略，以提升其在用户中的影响力和吸引力。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

GeoSharp兴趣点是一个专门用于自动化下载地图服务提供商如高德、百度等平台的兴趣点数据的工具。这个工具的主要功能在于方便用户获取地图上的各种位置信息，例如餐馆、酒店、购物中心等，然后可能进行进一步的数据分析或应用开发。在地理信息系统（GIS）中，兴趣点数据是至关重要的组成部分，它提供了地点的详细信息，包括名称、地址、经纬度坐标等。GeoSharp1.0可能是该工具的初始版本，包含了基础的功能和可能的优化。高德和百度是中国市场上主流的在线地图服务商，它们提供了丰富的地图数据和API接口供开发者使用。高德地图以其准确的导航和实时交通信息著名，而百度地图则在搜索和生活服务方面有较强的整合。这两个平台的坐标系统略有不同，因此在处理跨平台的数据时，需要进行坐标转换，这也是GeoSharp兴趣点工具的一个核心功能。POI坐标指的是兴趣点的地理位置信息，通常以经纬度表示。在处理地图数据时，坐标转换是常见的需求，因为不同的地图系统可能采用不同的坐标参考系。例如，高德地图使用的是GCJ-02（国测局坐标系），而百度地图使用的是BD-09坐标系。GeoSharp兴趣点工具能帮助用户在这两个坐标系统之间进行平滑转换，确保数据的准确性。使用GeoSharp1.0，用户可能可以实现以下操作：自动化下载：设置特定的条件，比如城市、类别，自动下载地图上的兴趣点数据。数据处理：对下载的数据进行清洗、整理，以便于数据分析。坐标转换：将从高德地图获取的坐标转换为百度地图坐标，反之亦然，适应跨平台的应用场景。可能还提供了API接口，允许开发者集成到自己的应用中，获取和处理地图数据。通过这个工具，开发者和研究人员能够更便捷地获取和利用地图数据，进行市场分析、位置推荐、路径规划等各种地理信息相关的应用开发。对于需要处理大量地图数据的项目来说，GeoSharp兴趣点无疑大大提高了工作效率。

UIGETIOI是一个MATLAB GUI工具，用于从向量中选择兴趣区间(IOI)。它允许用户通过简单的鼠标操作来选择向量Y中的部分内容。用户可以重复选择、撤消和重做操作，还可以进行缩放和平移。选择完成后，点击“确定”按钮即可关闭窗口，并返回选择的向量B。如果用户取消操作，则返回一个空数组([])。UIGETIOI支持各种参数设置，以控制显示风格和内存管理。

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。

在关联规则经典算法Apriori的基础上，分析并将其应用于学术分析系统。发现并解决了现有系统中的问题，通过增加兴趣度阈值提升了关联规则在数据挖掘中的准确性，有效减少了无效规则的生成，为学术选课系统的优化提供了重要支持。

用户画像，即 User Profile，是基于用户在互联网上的行为数据，经过收集和分析，为用户打上的一系列标签的集合。这些标签可以是用户的性别、地域、收入、情感状态、兴趣爱好以及消费倾向等。用户画像的构建有助于理解用户特征和行为模式。 需要注意的是，用户画像并非简单的标签堆砌，它更强调对用户群体特征的概括和提炼。用户画像的构建需要结合数据分析和专业领域知识，才能更加准确地描述用户群体。 与用户画像容易混淆的概念是用户角色 (User Persona)。用户角色是产品设计和用户调研中常用的方法，它通过构建虚拟的典型用户来代表目标用户群体。用户角色的描述通常包含用户的年龄、职业、教育背景、兴趣爱好、生活方式等信息，以及他们在特定场景下的目标、行为和痛点。 用户角色的构建依赖于用户研究和数据分析，它能够帮助产品团队更好地理解用户需求，并设计出更符合用户期望的产品。