数据分析

    KVision实验室的数据分析侧重在用户行为模式的挖掘与识别,如网购行为模式、上网的时间特征、移动用户画像等。在方法上,广泛应用概率统计、数据挖掘、机器学习、社会网络分析等已有成熟工具。以往课题处理过的数据集有:网购数据集、网络访问日志、移动基站数据等。代表性研究成果有:

  • 陈润文,邱勇,黄文彬,王军.基于日志分析的民办高校大学生网络生活类型研究. 数据分析与知识发现,2017,1(08):31-38.
  • 黄文彬, 徐山川, 吴家辉,等. 移动用户画像构建研究[J]. 现代情报, 2016, 36(10):54-61.
  • 张文君, 王军. 电商用户需求状态的聚类分析——以淘宝网女装为例[J]. 现代图书情报技术, 2015(3), Vol.256:67-73
  • 袁兴福, 张鹏翼, 王军. 电商用户“ 状态–行为” 建模及其在商品信息搜索行为分析的应用.现代图书情报技术, 2015, 31(6):93-100.
  • 刘洪莲, 张鹏翼, 王军. 多会话网络购物商品信息搜寻行为研究[J]. 图书情报工作, 2015, 59(14): 117-125.
  • WANG Jun. An Extensive Study on Automated Dewey Decimal Classification, Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST). 60(11):2269-2286. 2009