简介：        摘要：随着互联网的日益普及，网民每天的网络行为带来了网络数据的爆炸式增长。网络用户行为数据中蕴含着大量有价值、有意义的信息，网络用户行为分析系统通过对这些数据进行统计、分析，结果通过前台直观的报表展示，并进行智能推荐。一方面可以帮助营销商从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，优化用户体验、实现更精细化和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。另一方面还可以应用于公安部门兼顾打击罪犯、获取证据、提前管控、缩小影响范围从而保护人民、不阻碍互联网的正常发展轨迹。

简介：摘要为解决用户在开展节电工作时面临的用电数据不透明、缺少节电指导依据等问题，提出大数据背景下基于数据挖掘的用户节电通用分析方法，并在大数据平台上予以并行化实现，设计了直观的可视化展示形式。首先依据用户用电特性通过高维聚类实现了用电群体细分，然后融合电力、气象、经济等多维度数据开展节电分析，基于用户能效综合评估确定群体内节电标杆并量化用户节电潜力，接着通过多源数据关联分析获得用户节电策略，最后，通过SparkR在大数据平台上实现了节电算法业务的并行化，基于JavaWebMVC框架实现了分析结果的可视化展示。实际应用效果表明，所提出的节电大数据分析方法，能有效关联多源数据，实现对海量用户数据的高效分析。

简介：摘要作为电网企业对外服务的重要平台，电网客户服务中心需要对不断增加的海量用户信息进行挖掘，从而辅助支持电网企业的运营管理决策，提高电网企业的营销能力及服务质量。本文针对如何有效挖掘电力用户信息的问题，进行了深入探讨，并基于大数据技术提出一套电力用户信息数据挖掘系统设计方案。该系统采用ETL数据仓库技术、多维数据分析技术、数据聚合及挖掘技术，通过整合电网企业各系统中的异构数据资源，高效、可靠地进行数据分析和数据预测,并且于某电网公司对该系统的效果进行了实测。

简介：摘要：随着大数据技术的迅猛发展，用户行为分析在各行各业中的应用愈发广泛。通过对用户在电商平台、社交网络和广告投放等领域的行为数据进行深入分析，企业能够获得对用户需求、兴趣和行为模式的全面了解。大数据环境下的用户行为分析不仅有助于精准的市场定位、个性化推荐和优化用户体验，还为企业的战略决策提供了强有力的支持。然而，随着数据量的急剧增加，如何处理数据的多样性、实时性和隐私问题成为了分析中的主要挑战。

简介：摘要：当前，对隐私保护的研究主要集中在隐私保护法律或政策、隐私保护技术和隐私保护行为3个方向。从领域来看，图书馆学领域相关研究主要聚焦于情景敏感服务、个性化服务、数据开放服务、智慧服务或智慧图书馆、不信任网络环境和“互联网+”环境的读者隐私保护问题。此外，还有学者对社交网络、移动应用程序（APP）、在线学术社区、推送通知服务和开放数据环境的隐私保护进行了讨论。这些研究在内容上倾向于分析原因、探究影响因素并提出相应的隐私保护机制，但未对各主体的隐私保护策略及其变化情况进行研究，特别是针对招聘平台下用户数据的隐私保护探究仍显不足。

简介：

简介：摘要为提高反窃电工作效率，开展基于用电信息采集系统的大数据用户疑似窃电算法研究，提出了基于电量波动的离群点算法及聚类算法疑似度模型、基于负荷数据的支持向量机算法疑似度模型和窃电行为分析模型等窃电模型，通过窃电疑似度计算输出，能更精准地发现窃电用户，从而提升窃电查处效率和管理水平。

简介：摘要：目前人们对于用电量的供给服务提出了更高的要求，在电力输送负荷逐渐增大，而用电能源越来越稀缺的情况下，如何高效地将电力资源分配给各个用电客户端，成为当前探讨的热门话题。新型智能电网概念由此产生，并且依据其先进的技术对整个电网进行整合，实现电能与信息资源的灵活互动。针对目前电力需量的优化调控方法中所存在的漏洞，急需提出一种新型的用户端电力需量优化调控方法。本文对基于大数据技术的电力用户需求挖掘方法进行分析，以供参考。

简介：

简介：伴随融合媒体的发展,传统受众逐步转变为用户,内容消费从＂卖方市场＂变成＂买方市场＂,新媒体业务的碎片化、个性化、定制化要求也越来越强烈;对于新媒体生产业务的内容种类、信息容量、更新速度、展现方式、推送模式都提出了新的要求,且不同用户个体差异极大。在这样的需求背景下,需要一种能够＂贴近用户＂的＂高价值内容＂生产方式,和专业媒体业务进行有效结合,从而形成一个新的围绕用户个性化特征的智能化融合生产体系,形成融合发展的驱动力。

简介：摘要目前，我国的综合国力在快速的发展，社会在不断的进步，实施电能替代对推动我国节能减排的发展有着重要的作用。首先，介绍了同行业用户聚类模型，然后研究了电能替代潜力用户识别模型，最后选取某行业用户进行实例验证。结果表明，该模型可有效预测用户电能替代潜力。

简介：摘要：智能电网发展以信息化为支撑，信息化投资规模逐步扩大，电力系统承载的信息数据剧增，为大数据的应用奠定了良好的基础。本文对基于电力大数据的用户能效服务进行研究。

简介：摘要：进入新时期以来，依赖于大数据分析的个性化推荐服务的推广、不法分子的电话骚扰或网络诈骗等活动，使得用户隐私泄露问题也日益突出，给人们带来经济损失和精神损失。为此，本文从技术和管理两个方面分析大数据环境下网络用户隐私保护策略。

简介：摘要：

简介：运用大数据挖掘原理,对海量3G终端MR数据进行深入研究.从解决用户感知、用户体验方面入手,寻找网络质量规律,并在优化实例中予以应用.丰富了优化手段,取得良好效果,提高了优化效率,为深度优化提供了新思路.

简介：随着电力用户的增加，各种电力用户产生的数据，用传统的简单的负荷预测方法难以满足人们对于大数据的分析。大数据时代的来临，在电力系统中不断显现出来的。随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展，直接导致了电力用户侧数据呈指数式增长，使电力用户侧大数据变得十分复杂。本文主要是针对电力用户侧数据的一些特点提出一些并行负荷预测方法。电力用户侧数据特征有数据数量大、数据结构类型繁多和更新的速度快。电力用户侧大数据在存储处理这些数据上对我们研究这些数据是一个挑战。本文是基于随机森林算法的并行负荷预测方法，通过现代热门的云计算，对影响数据的历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析。

简介：摘要电费回收对于电网企业的经营管理有着举足轻重的作用。随着经济的放缓,部分客户融资困难,公司面临电费欠费风险日益增加,诚然,对不按时交纳电费的客户公司可按照相关法规条例进行处理,但在实际操作过程中会遇到各种复杂的问题,同时在社会舆论的压力下公司对欠费客户进行相关处理也面临巨大的压力,如果防患未然,利用营销业务系统所产生的客户缴费信息数据进行分析和研究,在事前就加大对客户缴费行为的分析评估,了解客户不同时间缴费情况,并制定相应的措施,可以大大降低客户欠费和服务过程中的风险。本文就基于交费大数据的电力用户欠费风险等级展开探讨。

简介：【摘要】重要用户的供电安全之所以要高度重视，主要是因为重要用户对供电具有特殊的要求。本文主要介绍了大数据技术在重要用户供电安全中的应用，首先分析了重要用户供电安全的数据安全来源与特征，然后介绍了基于大数据技术重要用户供电安全的应用，其对于重要用户的供电安全具有不可或缺的影响。

简介：几年前,雷·库兹韦尔写过一本书叫做《奇点临近》。他说,人类文明经过这么多年发展,在本世纪的中叶会经过一个点,这个点,就是奇点。奇点是一个拐点,也就是说人类文明可能会进入一个分岔,可能会进入一个新的文明高度,也可能会急转直下,人类就此灭亡。所以奇点有双重的含义,有可能变得更好,也有可能变得更糟糕。我认为随着大数据时代的到来,

简介：摘要随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大数据，这些数据隐藏着许多用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地利用用电采集大数据对用户用电行为进行分析，并挖掘用户用电行为的有效信息，是当今重要的研究课题。