行为特征

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。

社交网络环境的大数据化趋势，使微博博主的信息被收集整合，为其特征与行为分析提供了基础。

考虑数据资源和移动用户特点，采用用户行为特征为基础，结合人口统计和客户价值，构建三维客户细分模型。模型聚焦高价值客户识别，针对目标客户群开展行为分析，制定差异化服务策略，满足客户需求，并整理背景资料，辅助市场营销。

这是两篇论文使用的光谱数据转换代码： [1]使用手工统计数据和深度学习光谱特征的基于人类行为的自动抑郁症分析（FG 2018口头报告，链接：） [2]用于抑郁分析的行为原语的光谱表示（IEEE Transactions on Affective Computing，链接：）在这里，我们还提供了AVEC 2013抑郁症挑战数据的任务时间戳，这些数据由两个母语为德语的人注释。开始你只需要使用MATLAB打开以下文件demo_extract_feature_select.m:使用[2]中的第一种频率对齐方法(select)提取光谱图和特征的演示demo_extract_feature_resampl

通过统计分析BitTorrent用户在一段时间内的行为特征，提出一种BitTorrent缓存模式。在此基础上，更大程度地利用缓存空间，提高缓存命中率，并减轻网络运营商的出口压力。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。