行为研究

本研究考察了情景变量对捐献行为决策的影响，通过问卷调查和统计分析，揭示了不同情景下捐献行为的变化模式。

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。

矿工不安全行为影响因素权重研究 本研究深入探讨了影响矿工不安全行为的因素，并对其重要性进行了量化分析。首先，通过文献综述，从内在和外在两个层面，梳理出28个可能的影响因素。随后，基于这些因素设计了调查问卷，并运用因子分析法对收集的数据进行统计分析，构建了不安全行为影响因素指标体系。最后，通过计算各层级指标的权重值，明确了不同因素对矿工不安全行为的影响程度，为控制和预防此类行为提供了理论依据。

随着互联网的快速发展，对Web用户行为模式的挖掘研究变得日益关键。然而，现有的挖掘工作存在诸如用户识别不准确、路径补充误差以及区域互联网使用情况了解不及时的问题。为解决这些挑战，我们研究并实施了一种创新的Web用户行为统计分析系统。

智能终端行为识别系统已广泛应用于个人健康管理、医疗以及体感娱乐等领域。该系统通过摄像头或传感器采集用户行为数据，以实现人机交互。研究不仅局限于学术理论，相关企业如“咕咚”和“微信晒步数”等应用软件也证明了其应用价值。从基于摄像头到智能手机传感器，技术进步推动了行为识别系统的发展。深入研究了基于Android智能手机的行为识别系统，并设计实现了原型系统。

针对深部煤层开采过程中可能出现的动力灾害，如量级大、破化程度高等问题，采用理论分析方法。首先，利用王家山煤矿深部急倾斜煤层开采的微震数据，通过CMEAS算法优化微震台网布局，得到最佳解。其次，建立了综合微震多参数预警指标体系，并根据实际监测数据制定危险判断标准。最后，在最优微震台网下，基于实地监测数据，探讨了工作面顶底板岩层及正前煤层震动的时空演化规律。另外，采用数值计算模拟了工作面开采过程中煤岩体位移场和应力场的变化，以及周边断层的活化模式，揭示了深部开采对力学响应的影响规律。

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。

研究显示，社交互动和饮酒会导致特定的行为模式，近期研究建议区分焦虑和抑郁情绪的特定应对方式。数据挖掘技术被用来预测中学生的饮酒动机。然而，现有预处理系统的数据挖掘模型未能有效识别出对预测中学生酒精消费强度有益的相关属性。为了克服这一挑战，我们提出了一种名为多阶段预处理（MSP）的系统，利用离散化和特征选择阶段，从中学生的行为中提取最相关的属性。该系统不仅能够预测学生的酒精消费强度，还能识别酒精成瘾的风险。我们进行了综合实验，使用了基于相关性的特征选择方法如CFS、IG、CS和Relief-F。实验结果显示，这些特征选择方法显著提高了分类性能，在准确度、灵敏度、精度、F-measure和ROC-

随着慕课迅速成为当前最受欢迎的学习方式，在线学习平台积累了大量学习行为数据。为了深入分析数据挖掘技术在慕课学习行为研究中的应用情况，从2008年至2017年3月收集了国内外Web of Science数据库中的相关文献，并进行了统计和可视化分析。文章介绍了数据挖掘技术在慕课学习行为研究中的一般流程，并将其应用总结为五类，详细讨论了相关研究成果及代表文献。最后，文章总结并探讨了未来的研究方向。

针对电力盗窃问题，提出了基于数据挖掘的自动检测方法。引入了长短期记忆单元（LSTM）优化循环神经网络（RNN），通过门控机制改善算法训练中的梯度消失现象。并行化网络处理长序列输入特征，克服了传统RNN处理长序列时的信息丢失问题。仿真实验表明，改进算法在相同时间复杂度下，窃电行为识别精度达到92.85%，交叉熵损失降至0.253，AUC增至0.871，显著提升了算法性能。