在線電影點(diǎn)播系統(tǒng)標(biāo)度特性研究畢業(yè)論文(參考版)
2025-06-27 17:37本頁面
【正文】 1616。在此，對(duì)劉老師敬上誠摯的謝意。從課題的選擇到項(xiàng)目的最終完成，劉老師都始終給予我細(xì)心的指導(dǎo)和不懈的支持。s[M ]. Paris: Imp rimeur2L ibraire pour lesMathematiques, 1837.[12] Haight F A. Handbook of the Poisson Distribution[M ]. New York: JohnWiley and Sons, 1967.[13] Reynolds P. Call Center Staffing: The Comp lete, Practical Guide to Workforce Management [ S ]. Lebanon: The Call CentreSchool Press, 2003.[14] Greene J H. Production and Inventory Control Handbook[M ]. 3 rd ed. New York: McGraw2Hill, 1997.[15] Anderson H R. Fixed BroadbandWireless System Design[M ]. New York: Wiley, 2003.致謝本次論文在選題及研究過程中得到劉紅玲老師的親切關(guān)懷和悉心指導(dǎo)下完成的。n233。es des R232。c233。re Criminelle et en Mati232。si AL. The origin of bursts and heavy tails in human dynamics［J］. Nature，2005，435(7039): 207 － 211.[2] 李楠楠，周濤，[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE，2008，5（2） [3] 韓筱璞，周濤，汪秉宏, 基于自適應(yīng)調(diào)節(jié)的人類動(dòng)力學(xué)模型, 復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué) 4(4), (2007) 1.[4] 王科，胡海波，[J]. 復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE，2008，5（4）.[5] [J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)，2008 ，5（1） [6] 李平，[J].系統(tǒng)工程，2006，24（3）.[7]曹盼盼，[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)COMPLEX SYSTEMS AND COMPLEXITY SCIENCE，2009，6（4）..[8] 樊瑛，狄增如，[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué)，2010，7（23）.[9] 司夏萌，[C].物理學(xué)報(bào)Acta .，2011[10] [D]. 上海理工大學(xué)管理學(xué)院.[11] Poisson S D. Recherches sur la Probabilit233。人類行為動(dòng)力學(xué)有著很高的應(yīng)用價(jià)值，受到了許多領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注，目前已經(jīng)出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的局面，但仍還有很多空白領(lǐng)域等待著大家的研究。本論文主要針對(duì)個(gè)體行為在線電影點(diǎn)播的實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究，研究了個(gè)體的觀看電影活躍度、觀看電影時(shí)間間隔統(tǒng)計(jì)規(guī)律滿足冪律分布具有標(biāo)度特性，最后分析了個(gè)體電影點(diǎn)播次數(shù)，并分析其發(fā)生的可能機(jī)理。近些年來數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展和多學(xué)科學(xué)者的共同努力，使得人類動(dòng)力學(xué)成為復(fù)雜性科學(xué)中非?；钴S的一個(gè)新興科學(xué)領(lǐng)域，很大程度上拓寬了對(duì)復(fù)雜性科學(xué)研究領(lǐng)域的視野，逐步顯示出廣泛的應(yīng)用前景。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)不斷提升以及理論水平的不斷進(jìn)步,人們?cè)?jīng)錯(cuò)誤的認(rèn)為關(guān)聯(lián)不顯著的人類行為卻在通信流量、網(wǎng)絡(luò)流量以及計(jì)算機(jī)指令的監(jiān)控下呈現(xiàn)出標(biāo)度特性。此期間用戶可定為電影愛好者了，每天24小時(shí)近一半的時(shí)間在觀看電影，應(yīng)是少數(shù)個(gè)體行為，發(fā)生幾率不高。再看紅色方點(diǎn)，對(duì)點(diǎn)播次數(shù)進(jìn)行分析，大多數(shù)紅色方點(diǎn)都為1，表明該用戶一天只看了一部電影，即該用戶此段時(shí)間活躍度低下。由圖可知該用戶觀看電影的時(shí)間間隔最長(zhǎng)間隔為85天，其次45天，在這段時(shí)間可能是該用戶工作繁忙的時(shí)間范圍，導(dǎo)致觀看電影的活躍度處于低潮期。在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)點(diǎn)播電影的次數(shù)越多， 點(diǎn)播電影的頻率越大，即說明活躍度越高，點(diǎn)播電影的次數(shù)越少，點(diǎn)播電影的頻率越低，即說明活躍度相對(duì)較低。 電影點(diǎn)播時(shí)間間隔與次數(shù)的實(shí)證分析圖3圖3表示為隨機(jī)選擇一個(gè)用戶從2004年1月21日2005年12月26日之間觀看所有電影的時(shí)間間隔和點(diǎn)播次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究的結(jié)果。每個(gè)個(gè)體觀看電影的頻繁程度不均勻，有靜默期和暴發(fā)期，體現(xiàn)了該用戶對(duì)觀看電影是否喜愛的一個(gè)階段表現(xiàn)，也是該段時(shí)間有沒有出現(xiàn)受歡迎電影的一個(gè)實(shí)證，以及他這段時(shí)間的工作繁忙程度，有多少空閑時(shí)間，都會(huì)影響該用戶觀看電影的活躍程度。Slope = (a) (b) (c) 圖2 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下a、b、c三個(gè)用戶電影點(diǎn)播時(shí)間間隔統(tǒng)計(jì)圖由圖2所示，不同的用戶有著不同趨勢(shì)的擬合直線，、。如圖2所示。時(shí)間間隔表示為同一個(gè)用戶連續(xù)點(diǎn)播電影的時(shí)間差，以天為單位，然后對(duì)每個(gè)時(shí)間間隔出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，得到頻率次數(shù)。 4．2冪律分布研究本論文研究了電影點(diǎn)播用戶個(gè)體層面連續(xù)兩次點(diǎn)播電影的時(shí)間間隔分布。由圖中可知每個(gè)用戶的活躍度高低起伏，可見，不同的用戶觀看電影的活躍度不盡相同，在100天內(nèi)該用戶平均觀看了約140部電影,是標(biāo)準(zhǔn)的電影愛好者或影評(píng)人員,也有可能是離退休人士,休閑時(shí)間充足。反之，Ai 的值越小，則活躍度越低。任意電影點(diǎn)播用戶i的活躍度Ai定義為 Ai=Ni/T其中，Ni 是用戶i在時(shí)間T內(nèi)點(diǎn)播電影的總數(shù)目，T是用戶的最早和最晚點(diǎn)播電影的時(shí)間間隔。從數(shù)據(jù)庫提取部分用戶的點(diǎn)播記錄，通過計(jì)算出用戶觀看電影的時(shí)間間隔。數(shù)據(jù)采集從1999年11月至2005年12月,反映了用戶a給電影e的評(píng)分i及觀看時(shí)間t，評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)為根據(jù)觀眾對(duì)電影的喜愛程度評(píng)出 。冪律分布的概率密度分布函數(shù)的表達(dá)式為：P（X）∽Xβ，其中冪律指數(shù)β的取值范圍常處于1到4之間。非泊松分布泛指除泊松分布以外的所有分布，在人類動(dòng)力學(xué)中極為常見，其中最廣泛、形式最簡(jiǎn)單、最具動(dòng)力學(xué)內(nèi)涵的是冪律分布。泊松分布是概率論中常用的一種離散型概率分布。泊松（Sim233。泊松分
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