用户习惯

摘要： E-Science环境下,传统的科研环境、科研方法、用户习惯等都有了颠覆性的改变,笔者从档案信息资源的特点和用户信息需求的角度出发,对数字档案馆可以尝试的知识服务方式进行探讨。

摘要： 潘涛:传统大型展会如何面对品牌年轻化趋势?新冠肺炎疫情发生两年多来,会展业的一个显著变化是,多数传统大型展会开始探索如何实现品牌年轻化升级。其外部因素是疫情令用户习惯和企业营销理念发生剧变,倒逼主办方自我迭代,内部因素则是连续固化的营收模式。疫情阴霾下,展会运行受阻,更难获得发展。那么,什么是品牌年轻化?品牌年轻化不等于“年轻人化”。展会品牌年轻化需从五个方面着手。

摘要： 校园网用户基数庞大,网络应用种类繁多。不良的用户习惯和层出不穷的软硬件安全漏洞使校园网潜伏着多种网络安全威胁。病毒、木马借钓鱼网站、垃圾邮件、恶意软件等进行传播,一旦入侵用户设备,还将伺机向同网段其它设备蔓延,最终目的是攻陷设备以夺取控制权。

摘要： 智能移动终端的普及,泛视频内容的丰富,以及5G的加速建设,推动多媒体数据持续占据互联网流量高地。C端用户习惯逐步向B端迁移,推动视频逐步融入产业端场景。产业互联网建设加速,企业数字化转型步入深水区,机器数据规模持续扩大。

摘要： 新冠肺炎疫情发生两年多来,我国会展业发展不断呈现各种新的变化。这包含多数传统大型展会开始探索如何实现品牌年轻化升级,疫情造成的外部因素令用户习惯和企业营销理念发生剧变。新经济带来的内部因素让固化的会展营收模式发生转变。今年是“十四五”布局之年。新时期、新阶段、新发展的局面已经展开。中国会展业必须站在国际、国内经济社会发展全局的高度检视自身。以期更好完成“会展推动经贸高质量发展”的重要使命。

摘要： 1.引言。随着生鲜电商基础设施的完善、用户习惯逐步养成、市场发展成熟,规模将进一步扩大,2020年预计达到4040.7亿元。伴随着各大电商的推广,以叮咚买菜、美团买菜、朴朴买菜、叮咚买菜生鲜、每日优鲜、京东到家为市场主导的互联网模式的新零售电商企业迅速的在人口密集的城市布局和推广,成为社区消费群体的新选择。本文以叮咚买菜为例,分析互联网新零售模式的叮咚买菜与智慧物流的综合运用,针对现有问题进行讨论,并且以智慧物流的视角切入,分析未来发展的途径。

摘要： 利用CFD仿真软件,基于用户习惯,针对家用挂壁式空调贴墙且安装于墙角的特殊户型,分析了空调与空气循环扇的家电联用条件下房间内气流运动情况,以及送风舒适性不佳的主要原因是:受“康达尔”效应影响,空调出风“贴壁”现象严重,气流短路,循环性差;用户的空气循环扇位于空调出风低速运行区,混合气流直吹床铺,送风舒适性不佳。进一步通过改变空气循环扇位置的策略,对比分析房间内气流运动的变化。研究结果表明,当空气循环扇出风口位于空调高速出风段时,可大幅度调节空调出风“贴壁”现象,同时,混合气流避免直吹床铺,提升送风舒适性。

摘要： 集成灶作为厨电行业的新宠,凭借着空间高度集成、功能更加全面等优势,慢慢地取代了传统烟灶的地位,更多的年轻用户在厨房装修时都会选择安装集成灶。但传统烟灶早已经深入人心,让用户习惯了传统的使用方法。那到底是该选择传统烟灶还是集成灶呢?今天我就以过来人的身份,来跟大家分享我从传统烟灶换到集成灶的真实体验,希望对纠结于选择传统烟灶还是集成灶的朋友有所帮助。

摘要： 算法已经成为互联网中不可缺少的一部分,算法推荐的影响也已经渗透到我们生活的方方面面。对于用户来说,算法看不见摸不着,却无时无刻不在受其影响,算法根据用户的点击记录、浏览时长、转发、拉黑、点赞、评论等行为数据特点进行分析,根据用户喜好推荐信息、根据用户习惯推荐商品、根据用户偏好设计个性页面……让他们能够浏览更符合自己需求的内容,给用户带来更多便利。对于网络平台来说,算法可以让内容更加精准的达到目标用户,使得传播更有效率。算法时代的到来,使得营销方式从购买媒体转变为直接购买目标人群,算法已经渗透到营销的每一个环节之中。然而,算法同样是一把双刃剑,随着“信息茧房”“算法歧视”“大数据杀熟”“诱导沉迷”等现象的出现,滥用算法推荐技术的负面问题也逐渐暴露。算法推荐中隐藏诸多的风险与危机,深深地影响着正常的传播秩序和市场秩序。同时.

摘要： 即便是轻薄本已经非常便携的今天,仍旧有许多用户习惯使用手中的移动设备进行办公。不过,受限于没有物理键位的限制,在部分软件应用上,移动设备依然不及PC那样方便,生产效率低下。为此,不少厂商推出了能够兼容平板、手机的外置蓝牙键盘,希望这些外设可以帮助移动设备成为真正的生产力工具。而黑爵于最近一段时间推出的K620T蓝牙双模机械键盘便是这样的产品。

摘要： 随着数字图书馆工程的迅猛推进，从现阶段情况来看，目前中国的大多数图书馆已发展成为复合型图书馆，即数字图书馆与传统图书馆的结合体。资源建设一直是图书馆发展的一项重要内容，对于处在信息时代的图书馆，实体资源和数字资源的建设缺一不可。在数字图书馆迅猛发展的过程中，其对资源的海量、有效、有序的容纳能力已经有目共睹，而传统实体资源的采访亦是数字图书馆的重要补充。数字图书馆的建设，为用户提供了完善的获取数字信息的环境，使得用户的信息获取习惯产生了很大变化，技术革新与用户习惯转变交替主导图书馆发展，对于处在新经济时代中的图书馆，只有提供优质的用户体验，并主动培养用户习惯图书馆交互方式，才能够增强和提高吸引力并与潜在竞争者确立固定的优势，以实现对资源的充分合理的配置。为了应对用户习惯的新变化与新趋势，要构建合理的资源布局，敏锐把握用户需求，避免资源重复建设，传统文献与数字资源的数据整合，健全多语言信息资源。

摘要： 用户在长期使用网络的过程中，会根据自身的特点、爱好以及所受的限制，而形成一定的用户习惯。在蠕虫传播时，由于扫描会产生大量的陌生访问，从而破坏用户的习惯。因而，对用户的习惯进行统计分类，在蠕虫发作时则能及时有效的发现蠕虫。由于用户的习惯多种多样，可以衍生出很多应用模型，因此本文具有很强的指导意义。

摘要： 基于WCDMA现网用户面数据源,把握价值输出三要素,结合大数据分析思维,提出一套完善的移动互联网价值区域模型,该模型能够有效发现现网高价值集中区域,挖掘出用户业务使用习惯和特性,为建设、优化和市场部门决策提供有效参考和指导.

摘要： 基于WCDMA现网用户面数据源,把握价值输出三要素,结合大数据分析思维,提出一套完善的移动互联网价值区域模型,该模型能够有效发现现网高价值集中区域,挖掘出用户业务使用习惯和特性,为建设、优化和市场部门决策提供有效参考和指导.

摘要： 基于WCDMA现网用户面数据源,把握价值输出三要素,结合大数据分析思维,提出一套完善的移动互联网价值区域模型,该模型能够有效发现现网高价值集中区域,挖掘出用户业务使用习惯和特性,为建设、优化和市场部门决策提供有效参考和指导.

摘要： 基于WCDMA现网用户面数据源,把握价值输出三要素,结合大数据分析思维,提出一套完善的移动互联网价值区域模型,该模型能够有效发现现网高价值集中区域,挖掘出用户业务使用习惯和特性,为建设、优化和市场部门决策提供有效参考和指导.

摘要： 针对电热水器用户设置目标温度不合理或未及时用水造成的资源浪费等问题,本文提出了一种控制方法:在充分学习用户每天各个时间段的用水习惯后,推出该用户的用水规律,预测次日该时间段是否用水,用BP神经网络预测出该用水时间段的目标温度和加热起点,机器在用水时间点前自行加热到目标温度.本方法不但为用户在用水前加热到合理的目标温度,而且通过实验对比,能节约能源7.25％以上,目标温度预测相关系数在0.98以上.本文提出的方法为响应国家节能减排号召提供了一种可行的控制方案.

摘要： 针对电热水器用户设置目标温度不合理或未及时用水造成的资源浪费等问题,本文提出了一种控制方法:在充分学习用户每天各个时间段的用水习惯后,推出该用户的用水规律,预测次日该时间段是否用水,用BP神经网络预测出该用水时间段的目标温度和加热起点,机器在用水时间点前自行加热到目标温度.本方法不但为用户在用水前加热到合理的目标温度,而且通过实验对比,能节约能源7.25％以上,目标温度预测相关系数在0.98以上.本文提出的方法为响应国家节能减排号召提供了一种可行的控制方案.

摘要： 针对电热水器用户设置目标温度不合理或未及时用水造成的资源浪费等问题,本文提出了一种控制方法:在充分学习用户每天各个时间段的用水习惯后,推出该用户的用水规律,预测次日该时间段是否用水,用BP神经网络预测出该用水时间段的目标温度和加热起点,机器在用水时间点前自行加热到目标温度.本方法不但为用户在用水前加热到合理的目标温度,而且通过实验对比,能节约能源7.25％以上,目标温度预测相关系数在0.98以上.本文提出的方法为响应国家节能减排号召提供了一种可行的控制方案.

摘要： 针对电热水器用户设置目标温度不合理或未及时用水造成的资源浪费等问题,本文提出了一种控制方法:在充分学习用户每天各个时间段的用水习惯后,推出该用户的用水规律,预测次日该时间段是否用水,用BP神经网络预测出该用水时间段的目标温度和加热起点,机器在用水时间点前自行加热到目标温度.本方法不但为用户在用水前加热到合理的目标温度,而且通过实验对比,能节约能源7.25％以上,目标温度预测相关系数在0.98以上.本文提出的方法为响应国家节能减排号召提供了一种可行的控制方案.

摘要： 本发明公开了一种基于用户行为习惯分析的用户画像生成方法和系统，包括：对用户的历史浏览行为记录进行数据挖掘，生成有效浏览时长；根据有效浏览时长，确定并存储有效浏览行为记录；根据存储的有效浏览行为记录分析用户浏览习惯，根据用户浏览习惯更新用户的文档兴趣度评分函数和有效浏览行为记录的兴趣度；根据更新后的文档兴趣度评分函数和有效浏览行为记录的兴趣度，生成用户行为画像。能够适配不同用户阅读习惯、依据不同时段进行行为画像的自动生成。

摘要： 本发明公开了一种基于用户充电及出行习惯的用户DR方案定制方法，根据EV用户的历史充电曲线，提取充电特征，分析用户充电的规律性，对EV用户进行分类；设定表征EV用户充电行为特征的行为标签；计算用户可向电网放电电量和通过改变充电行为，将负荷从高峰期移至低谷期的可转移电量；基于用户可向电网放电电量、可转移电量以及用户充电及出行行为的规律性，估计EV用户的需求响应能力，为EV用户设置合理的目标DR容量以及响应方式。本发明提供的基于用户充电及出行习惯的用户DR方案定制方法，综合考虑了不同用户的充电及出行习惯，为不同的EV用户定制DR合同，促进了电力资源优化配置。

摘要： 本申请公开了一种基于用户操作习惯和触压面积的用户身份验证方法及装置，获取待验证用户触发第一业务操作时，触压面积和对应于第一业务的参考触压面积模型；获取行为特征的量化值，行为特征包括以下一种或多种：陀螺仪波动行为特征、滑动行为特征、点击行为特征和输入时间间隔序列行为特征；根据行为特征标识和第一业务的业务标识，从行为特征库中获取与行为特征标识和业务标识对应的行为特征的量化值变化范围；根据触压面积与参考触压面积模型的关系、行为特征的量化值与获取到的量化值变化范围的关系，确定待验证用户的合法性，从而优化现有技术中的身份验证方法，提高了身份验证的安全性，降低了不法分子恶意攻击的成功率，保障了用户的利益。

摘要： 本发明公开了一种基于用户行为习惯分析的用户画像生成方法和系统，包括：对用户的历史浏览行为记录进行数据挖掘，生成有效浏览时长；根据有效浏览时长，确定并存储有效浏览行为记录；根据存储的有效浏览行为记录分析用户浏览习惯，根据用户浏览习惯更新用户的文档兴趣度评分函数和有效浏览行为记录的兴趣度；根据更新后的文档兴趣度评分函数和有效浏览行为记录的兴趣度，生成用户行为画像。能够适配不同用户阅读习惯、依据不同时段进行行为画像的自动生成。

摘要： 本发明公开了一种基于用户使用习惯改进用户通知发送效率的方法及系统，涉及信息通知技术领域。本发明包括如下步骤：S01、发送方选择通知信息要发送的用户群体；S02、统计用户群体过往使用的并经历统计的每个用户最有可能阅读的方式；S03、发送系统根据每个用户的使用习惯及优先考虑条件选择发送方式，优先考虑条件包括以成本为优先考虑或以用户阅读率为优先考虑。本发明能够根据用户过往习惯来选取最高效率的通知信息发送方式，此种方式不仅节省了发送方人工选择发送方式的操作成本，并且能让发送方以最高效率的方式把通知信息送达到用户端，还能够让每个用户都以自身最习惯的方式来阅读通知信息，增加用户舒适感并培养阅读通知的习惯。

摘要： 本发明公开了一种基于用户充电及出行习惯的用户DR方案定制方法，根据EV用户的历史充电曲线，提取充电特征，分析用户充电的规律性，对EV用户进行分类；设定表征EV用户充电行为特征的行为标签；计算用户可向电网放电电量和通过改变充电行为，将负荷从高峰期移至低谷期的可转移电量；基于用户可向电网放电电量、可转移电量以及用户充电及出行行为的规律性，估计EV用户的需求响应能力，为EV用户设置合理的目标DR容量以及响应方式。本发明提供的基于用户充电及出行习惯的用户DR方案定制方法，综合考虑了不同用户的充电及出行习惯，为不同的EV用户定制DR合同，促进了电力资源优化配置。

摘要： 本申请公开了一种基于用户操作习惯和地理位置的用户身份验证方法及装置，获取位置信息和时间信息；并将位置信息与合法条件进行匹配；获取待验证用户的行为特征的量化值，行为特征包括以下一种或多种：陀螺仪波动行为特征、滑动行为特征、点击行为特征和输入时间间隔序列行为特征；根据行为特征标识，从行为特征库中获取与行为特征标识和业务标识对应的行为特征的量化值变化范围；根据位置信息与各合法条件的关系、量化值与获量化值变化范围的关系，确定待验证用户的合法性，使不同用户触发同一业务操作的行为特征的量化值变化范围不同，不易被破解模仿，提高了用户身份验证的安全性，降低了不法分子恶意攻击的成功率，保障了用户的利益。

摘要： 本发明提供了一种基于用户习惯判断用户密码风险的方法和系统，涉及互联网安全技术领域，包括：获取用户在终端设备输入的用户信息，其中，用户信息包括用户名和/或用户密码；若在用户对照数据库中查找到第一用户子信息，则根据用户对照数据库，对第二用户子信息进行相似度分析，得到相似度分值；其中，第一用户子信息为所述用户名或用户密码，第二用户子信息为除用户名之外的其他用户信息；根据相似度分值确定用户信息的风险等级，并向终端设备发出风险等级所对应的风险提示信息。本发明可以高效率解决现有技术存在的，在进行用户信息的风险判断时，判断的准确度较低的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于用户习惯判断用户密码风险的方法和系统，涉及互联网安全技术领域，包括：获取用户在终端设备输入的用户信息，其中，用户信息包括用户名和/或用户密码；若在用户对照数据库中查找到第一用户子信息，则根据用户对照数据库，对第二用户子信息进行相似度分析，得到相似度分值；其中，第一用户子信息为所述用户名或用户密码，第二用户子信息为除用户名之外的其他用户信息；根据相似度分值确定用户信息的风险等级，并向终端设备发出风险等级所对应的风险提示信息。本发明可以高效率解决现有技术存在的，在进行用户信息的风险判断时，判断的准确度较低的问题。

摘要： 本申请提供一种终端基于用户习惯自动清理用户个人文件的方法，涉及终端技术领域，能够解决因安全中心筛选出来的内容庞大而使用户需要耗费大量时间，对安全中心筛选出来的内容进行更进一步地筛选的问题。该方法包括：终端按照清理规则自动清理终端中用户的个人文件，并在完成自动清理过程后，允许用户将已清理的个人文件加入白名单、加入冻结期、恢复或是永久删除等操作。其中，清理规则是基于用户对终端的使用习惯，通过学习、训练得到的，该清理规则可以随着用户对终端使用习惯的改变而发生改变，即该清理规则可以定期或是不定期进行更新。本申请适用于终端的自动清理过程。