购物中的数据游戏作文

购物中的数据游戏作文（共10篇）

购物中的数据游戏作文 篇1

每个人都有自己的爱好，我的爱好有下棋、画画、看书还有跳舞!而我最喜欢的是舞蹈。

我从三岁就开始学习舞蹈，到现在已经跳舞六年了，现在已经拿到中国舞六级证书。每次在学校学的新动作回家我都会对着镜子练习。希望自己有一天能成为一个很厉害的.舞者。也想做一名出色的老师教很多的学生。

我觉得跳舞是一件很快乐的事。当我在台上翩翩起舞的时候听到台下热烈的掌声，我的心里每次都感到无比自豪，也暗自下决心要更加努力学习舞蹈。

俗话说台上一分钟台下十年功，有一次为了参加上海一个比赛，我天天上课天天练习。最后比赛获得了金奖。那时候觉得所有的努力都没有白费，所有的坚持也是值得的。也给我了很大的动力。

我希望有一天我能站在世界的舞台上跳舞给大家看。我会继续努力的。

购物中的数据游戏作文 篇2

关键词：数据结构,游戏,应用

数据结构知识应用范围广泛[1], 在游戏程序的编写过程中, 不可避免使用数据结构[2]。本文主要介绍链表和顺序表在简单游戏中的使用。并且使用C/C++语言对关键的定义和实现进行代码的编写。指出了基本数据结构包括链表和顺序表在游戏开发中的重要作用, 旨在阐明学习掌握数据结构知识对游戏开发的重要意义。

1 不同数据结构在游戏中的应用

1.1 链表

本节主要介绍链表在一种飞机射击类的游戏中的简单应用。由于链表结构具有操作简单, 节点的插入、删除等操作简单成熟[3]。因此使用链表结构来存储炮弹的位置等信息。基本的炮弹坐标和炮弹信息可以用以下代码实现。

函数Void Refresh_Bullet () , 将炮弹数据将炮弹的各种数据更新。在上面的算法实现过程中, 我们意识到本游戏中链表的使用主要是进行大量炮弹的存储, 删除和添加。这对链表是是合适的, 但是考虑到链表本身的内存消耗较大, 而且链表对于查找操作效率较低, 因此需要根据具体的使用环境选择合适的数据结构。

1.2 顺序表

本节主要介绍顺序表在游戏中的应用, 尤其是在RPG地图砖块系统中的应用 (4) 。由于许多游戏的地图建设都是采用砖块系统, 游戏角色是否能够在地图中的通过可以用顺序表来阐述。定义地图图块的代码如下。

当is_Acesse为true或1时表示这一图块可以通过, 当is_Acesse为fal s e或0时表示这一图块不能通过。假设定义一个简单的地图Tile_Map[10, 5], 其地图图块如表1所示。

从表1地图图块中可以直观的表示地图是否可以通过, 这些0和1的存储都在顺序表Tile_Map[10, 5]中, 其中0表示不能通过, 1表示可以通过。当游戏人物在地图中的下一个坐标即可得到是否可以向此方向移动。判断函数实现如以下代码所示。

以上的例子为一个简单的顺序表应用, 事实上, 在较为复杂的砖块地图甚至是政府地图中都会使用到顺序表, 其工作原理是类似的。

2 结语

本文主要介绍链表和顺序表在简单游戏中的使用。并且使用C/C++语言对关键的定义和实现进行代码的编写。指出了基本数据结构包括链表和顺序表在游戏开发中的重要作用, 旨在阐明学习掌握数据结构知识对游戏开发的重要意义。

参考文献

[1]张铭, 许卓群, 杨冬青, 等.数据结构课程的知识体系和教学实践[J].计算机教育, 2004 (2) :89-91.

[2]严书亭, 刘佳新, 王新生.Snort规则链表结构的分析与改进[J].燕山大学学报, 2006, 30 (3) :272-275.

[3]严蔚敏, 吴伟民.数据结构:C语言版[M].清华大学出版社有限公司, 1997.

购物中的数据游戏作文 篇3

(1．上海海事大学 物流工程学院，上海 201306； 2．德马格起重机械(上海)有限公司，上海 201199)

0 引 言

随着互联网通信技术的迅速发展、电子商务规模的急剧膨胀以及近年来物流业的蓬勃发展，网上购物给顾客带来前所未有的便利，顾客足不出户就可分享到数以千计的商品和服务信息，并从中选择自己喜爱的商品或服务.但同时随着商品经济的繁荣，网络提供给客户的选择急剧增长，电子商务带来的便利性也被信息过载这个新困扰逐渐消耗.

个性化内容推荐系统是一个解决信息过载并为用户推荐个性化内容的高效系统，它根据用户需求及其相关浏览行为等进行分析，将用户感兴趣的内容推荐给用户，其核心和关键技术在于用户兴趣模型的建立.

从目前的研究成果来看，用户的需求可以表现为显性需求[1]和隐性需求[2].显性需求主要依赖用户对其兴趣的准确表达，而隐性需求主要是通过分析挖掘用户属性(如年龄、收入、文化水平、职业等)、人机交互行为的历史数据[3]及相关眼动特征[4]获得的.要想准确表达用户兴趣模型就必须同时考虑显性需求和隐性需求.另一方面由于网络海量信息的影响[5]，用户的喜好会随时间和外界的影响发生变化.为挖掘用户的兴趣，提高用户兴趣模型的精度和效率以及用户网上购物的满意度，首先利用客户体验管理(Customer Experience Management,CEM)分析影响用户网上购物的因素，然后运用马尔科夫链分析用户的网上购物行为数据，并结合眼动数据，最终挖掘出主要影响因素以及各自所占的权重,为网上商家提供建设性意见并为用户的个性化兴趣建模提供相关理论依据.

1 网上购物决策因子研究的建立

比较购物是细分出来的网上购物领域中的一个专业搜索引擎.比较购物网站的搜索结果比通用搜索引擎获得的信息更加集中、全面.好的比较购物网站往往能及时且完整地抓取商品信息，使网络用户对市场上某类商品的价格变化、用户评论、店铺信用等一目了然.

目前，中国的比较购物环境尚未成熟，比较多的形式是“网上购物导航+网上购物社区”，购物搜索仅仅集成于此类网站中，暂可称这种模式是国内比较购物的雏形.现阶段比较购物主要体现在社区评价，以网上店铺与用户的社区互动为主.一些用户的体验、产品测评也多数发布在社区.一些网站虽然可以进行初步的商品对比，但模式机械、程序繁琐、推荐效果不理想，导致网站效率低下，成交额受到严重影响.要抓住顾客，就必须研究影响用户决策的主要因素，使推荐信息具有针对性，以简化用户决策流程，提高效率，因此迫切需要对影响用户网上购物决策的主要因素进行研究，这对网上商家来说更是刻不容缓.根据网络提供的信息，仅淘宝店铺而言，上海2009年就有288 600家之多[6]，但正常营业的只有三分之一，大部分中小型网上商家人气不足、销量低迷.研究网上购物决策的主要影响因素，给网上商家提供理论依据及建设性意见，对网上商家乃至电子商务行业意义重大.

在事件的发展过程中，若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则称这种状态转移过程为马尔科夫过程.购物网站打开后，客户就开始网上购物行为:眼睛扫视页面、注视产品图片、滚动页面、鼠标光标移动和点击等.这些行为没有规律可循，相互之间也没有太多的联系，完全是随用户个体的兴趣、需求、习惯等而改变，所以得到的数据都是动态的，且前后状况之间都没有关系，符合运用马尔科夫链分析的数据的特点.

本文用马尔科夫链分析用户的网上购物行为数据，得到用户各网上购物行为所占比例,研究的基本框架见图1.首先通过CEM得到用户的清晰反馈，初步得到影响用户网上购物决策的影响因子；其次以采集到的行为数据结合马尔科夫链算法挖掘主要影响因子；最后通过相关眼动参数和调查研究对主因子进行确认并分析主决策因子对网上购物的影响权重.

图1 网上购物决策因子研究框架

2 CEM下用户决策的影响因子分析

为研究用户网上购物过程中各影响因素所占比重，采用CEM[7]对各影响因素进行系统分类，再运用调查问卷对分类出的因素进行选择，从中找出最为重要的几个影响因素，分析筛选出重要因素.本次调查得到有效问卷123份，根据CEM汇总分析这些数据，得到影响用户网络购物决策的显性因素,具体情况见表1.

表1 CEM汇总分析

分析发现品牌形象不只是用户的关键体验，也是目前网购做得最差的地方，计算出来的满意度权重是-16分.另外，产品、价格、便利性也有一定的提升空间，所以品牌形象、产品、价格和便利性就是本次重点研究的影响用户网购决策的4个因素.

3 网上购物行为数据分析

3.1 用户决策数据获取

本文利用java等技术记录用户的浏览行为，其优点在于整个过程不需要用户的主动参与，不需要中断用户的浏览操作，也不会给用户带来不良的浏览情绪.通过Live Record对实验者在实验中的操作进行记录，可以发现用户在浏览时的行为主要包括以下几个方面：滚动页面、点击鼠标、移动光标、其他(主要指用户走神或与网上购物关联不大的行为).

马尔科夫预测法[8]的基本要求是状态转移概率矩阵必须具有一定的稳定性.因此，必须具有足够的统计数据，才能保证预测的精度与准确性.具有大量的统计数据是运用马尔科夫预测法的一个基本条件.本文随机选取48位调查者作为本次研究的实验者，在常用网上购物网站的日用品——洗发水网页上实现购买行为.分别进行2次及以上实验，得到实验者的行为数据，满足马尔科夫预测法的基本条件.汇总数据，将所有实验数据求平均，算出网上购物行为所占比例，见表2.

表2 网上购物行为所占比例 %

为得到实验者较为稳定的网上购物行为数据，进行多次实验并求其平均值，并将几次实验中各种行为之间的转化情况记录下来，见表3.

表3 实验中网上购物行为转化比例 %

3.2 基于马尔科夫链的用户行为预测

3.2.1 创建初始转移概率矩阵

设某一事件发展过程有E1，E2，…，En等n种可能的状态.记从Ei到Ej的状态转移概率矩阵为P，则

(1)

转移概率矩阵中

(2)

由表3可得该实验的一步转移概率矩阵

3.2.2 决定初始状态的市场概率矩阵

初始状态概率矩阵

(3)

3.2.3 建立马尔科夫链模型

由式(1)和(3)可得

(4)

运用马尔科夫链，得到用户进行网上购物操作中的各种行为终极状态所占的比例,见表4.

表4 网上购物行为终极状态所占比例 %

从实验录像中可以看出,实验者网上购物行为与购物时受到的影响有直接联系.每一个行为的产生都是由不同的因素所导致的，而同一个因素也可以导致不同行为的产生.[9]根据实验录像，将主要网上购物行为及其产生原因汇总于表5.

表5 不同因素导致的网上购物行为所占比例 %

将表4和5按乘法原理处理可以得到表6.从表6可得在影响网上购物的4个主要因素中，品牌形象所占比例最高，即在网上购物时优先选择信誉较高、可靠度高的网上购物网站，在购买产品时也会优先考虑该产品的品牌、知名度，因为用户觉得品牌是产品质量的保证.其次是价格，标有特价、折扣价的产品会更容易吸引用户的兴趣，会让用户去点击了解商品.如果该商品有较高的性价比，就比较会被用户放进购物车.再其次是产品(产品图片)的吸引力以及购买流程和付款收货的便捷程度.

表6 结合影响因素的网上购物行为终极状态比例 %

4 结论验证

4.1 结合眼动参数的结论验证

相关研究已经表明眼动特征能在一定程度上反映用户的兴趣点所在.[10]通过研究网络用户的眼动特征，包括瞳孔直径、第一次注视点、注视点分布、眼动轨迹[11]等从侧面验证网上购物者的兴趣所在，从而进一步提高本研究的正确性和精度.运用眼动仪收集本研究中测试者的眼动数据，记录测试者在发生网上购物行为时的眼动特征，结合实时录像分析测试者的兴趣.

眼睑情况[12]：记录眼睑变化及时间，同步比对影像，得到用户感兴趣的地方.注视情况[9]：记录注视变化及时间，同步比对影像，得到用户感兴趣的地方.瞳孔情况[13]：记录瞳孔直径变化及时间，同步比对影像，得到用户感兴趣的地方.影像记录：眼动仪在记录以上参数变化的同时，还记录每一秒用户的参数变化.分析最后生成的Excel表格中时间以及对应的参数变化和Live Record所记录的用户具体购物操作，就可以知道哪些地方是用户的兴趣点.利用SPSS对比眼睑和瞳孔情况，采用曲线估计分析眼睑和瞳孔数据.选取实验者在浏览和选购时的数据进行分析.运用SPSS可以得曲线估计图2和3.

图2 眼睑曲线估计

图3 瞳孔曲线估计

从图2和3可以看出，测试者在看见自己感兴趣的网页时会全神注视，同时瞳孔会保持张大的状态.同时可知:当单位眨眼数越小、瞳孔直径比正常直径大、一定时间内不滚动页面、眼睛注视同一片区域时，说明用户对该信息感兴趣.再根据影像记录，汇总引起实验者兴趣的是哪类影响因素，得出其主要影响因素是品牌及价格.

为验证本文分析的正确性，在人人网上发布网上购物决策影响因子调查问卷(问卷的对象是网上购物用户).实得有效问卷235份，经统计分析得到以下结论：品牌形象的权重为33%，价格的权重为20%，产品(产品图片)的权重为15%，便利性的权重为11%.由此可知，实验结论可较为准确地反映影响网上购物行为的因素权重.

在网上购物的缺点上，认为商品质量低劣的用户占56.25%，认为到货时间偏长和邮费贵的用户各占31.25%，认为网上购物存在欺诈行为的占25%.这也是网上购物用户一般在选购商品和服务时非常看重品牌形象的主要原因，他们认为品牌商品有品质保障并且售后服务到位.

5 结束语

根据实验分析得到影响网上购物的主要因素的权重：首要因素是品牌形象、价格,其次是产品(产品图片)、便利性，再其次是服务以及其他因素.虽本文将马尔科夫链算法与一些相关算法结合，但仍存在缺陷，数据分析存在一定的误差，值得用更为先进的技术手段进行进一步的研究.

参考文献：

[1]RYEN W W. The use of implicit evidence for relevance feedback in Web retrieval[J]. Lecture Notes in Comput Sci, 2002, 2291: 449-479.

[2]ZIGORIS P, ZHANG Y. Bayesian adaptive user profiling with explicit & implicit feedback[C]//Proc 15th ACM Int Conf Inform & Knowledge Manage， ACM, 2006: 397-404.

[3]付关友. 基于浏览行为分析的用户兴趣挖掘[D]. 重庆: 重庆大学, 2004.

[4]燕保珠. 眼动研究在网站可用性测试中的应用[D]. 北京: 北京邮电大学， 2011.

[5]施笑畏, 宓为建. 基于模糊逻辑的多级代理推荐系统[J]. 上海海事大学学报, 2011, 32(4): 71-75.

[6]王贤文, 徐申萌. 中国C2C淘宝网络店铺的地理分布[J]. 地理科学进展, 2011, 30(12): 56-61.

[7]SCHMITT B H. Customer experience management: a revolutionary approach to connecting with your customers[M]. New Jersey: Wiley, 2003: 234-238.

[8]GILKS W R, RICHARDSON S, SPIEGELHALTER D J. Markov chain Monte Carlo in practice[M]. London: Chapman & Hall, 1996: 56-60.

[9]HUANG J, WHITE R W, DUMAIS S. No clicks, no problem: using cursor movements to understand and improve search[C]//Proc SIGCHI Conf Human Factors Computing Systems， ACM, 2011: 1225-1234.

[10]BALL L J, LUCAS E J, MILES J N V,etal. Inspection times and the selection task: what do eye-movements reveal about relevance effects? [J]. Q J Exp Psychol, 2003, 56(6): 1053-1077.

[11]DIXSON B J. Eye tracking reveals men’s appreciation of the female form[J]. Human Natural, 2010, 21: 355-370.

游戏数据分析 篇4

==============================正文如下===================================

经过一段时间对IB游戏的数据分之后，初步得出了一些通用的模型。

主要分为4大块：

一、推广部分

二、玩家成长分析

三、充值分析相关

四、游戏服务器相关分析

名词解释：

全新新增充值账号：

统计月第一次充值且统计月第一次登陆游戏;

老转新新增充值账号：

统计月第一次充值但统计月前一个月或更早月份就已经登陆游戏;

持续充值账号：

统计月之前一个月有充值，统计月继续有充值的账号;

回流充值账号：

统计月之前一个月无充值，但统计月之前两个月或更早月份有充过值，且统计月有充值的账号;

沉默充值账号：

统计月之前一个月有充值，但统计月没有充值但有登陆游戏的账号;

流失充值账号：

统计月之前一个月有充值，但统计月没有充值且没有登陆过游戏的账号

游戏运营数据分析 篇5

付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户

用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数

平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时

中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】

同时在线人数=CCU

付费人数一般是在线人数2～4倍。

活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。

您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才 能称为活跃玩家！

活跃付费账户=APA。

每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。

【活跃天数计算定义】

活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。

当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。

每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右）新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）当日登录用户数量： 每日登录/在线：

－－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径：

－－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量： 客户端安装量：（根据安装完成弹出的页面）客户端下载量： 客户端下载点击量：

安装率：下载安装/下载量

－－－－－－－－－游戏系统描述 每日金钱增量、消耗和净增值： 等级分布：

忠诚用户等级分布：

特征物品市场价格（如联众游戏豆）： 每周：

－－－－－－－－－用户群体描述

活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量

忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号

流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量 流失率：流失用户/上周活跃数量

忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量 忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例）转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 －－－－－－－－－盈利变化描述 ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在线 付费用户：该周有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量：本周新增的付费用户 付费率：该周付费用户数量/该周登录用户

付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量 付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例

注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

每月：

ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线 付费用户：该月有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量： 付费用户流失数量： 付费流失率：

活跃用户数量：该月登录过的用户；

针对道具：

每日购买量： 每日使用量：

转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量 转卖价格：

流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量 购买者等级分布： 使用者等级分布：

产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分 析和其他信息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。

产品分析分为：

一、从信息收集渠道上来看：

（一）数据分析（通过数据库或后台查询的数据）

1.例行数据分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……）

2.项目数据分析（非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等）项目数据调查一般遵循这样的过程：

1.确定调查分析目的（证实、探索、预测）2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑 3.获得原始数据后如何分析（分析模型）4.如何获取原始数据

（二）客服问题反馈（流程）

（三）自身游戏体验

（四）玩家直接交流（游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等）

二、从内容上来看：(例行的)

（一）产品现状描述：通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况

1.游戏世界描述（高峰/均在线，金钱监控，等级分布，特征怪物/物品/道具价格等）2.运维平台及其它（下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等）

（二）玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述 1.用户物理特征（性别、年龄等）

2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）3.游戏行为特征（流失等级及变化）

4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等）

（三）玩家消费行为分析：修正盈利设计，捕捉用户需求，新增道具设计 1.付费用户描述（付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等）2.盈利描述（盈利状况、消耗构成及变化趋势等）

3.道具分析（使用范围、使用深度、使用/放弃原因等）4.付费意愿分析

（1）消费偏好分析（换金/个性/增强（经验、装备、技能）/方便互动/其它）（2）消费与游戏设置的联系（道具对应等级、玩家习惯行为（如某种技能）、游戏任务、场景的开放等）5.付费行为分析

（1）单位玩家道具数量情况分析（拥有量、拥有的道具之间的联系）（2）付费等级分布（首次购买等级、当前购买道具的等级分布）（3）付费数额分布（首次付费数额、续费数额）（4）付费用户分类（根据一段时间内的付费额）

（5）续费行为分析（未流失的玩家中，中止消费、消费转移的分析）（6）重点用户的跟踪

【名词解释和计算方式】平均同时在线用户 = ACU 游戏活跃付费用户 = APC 活跃付费账户 = APA 付费用户平均贡献收入 = ARPU 当日登录账号数 = UV 用户平均在线时长 = TS 最高同时在线人数 = PCU 累积注册用户 = AccRu 收入 /

付费用户 = ARPU 游戏当前活跃用户规模 /

历史注册总量 = 用户流失率 付费用户 /

活跃用户

*

= 付费率 登陆人次 /

平均在线人数 = 活跃率

24小时内同时在线最高达到人数 = 同时在线峰值(PCU)24小时每小时同时在线相加总和 /

24小时=平均在线(ACU)

【活跃天数计算定义】

活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天

游戏中的科学作文 篇6

我们不知道王老师的葫芦里卖的什么药?我的头脑里出现一个大大的问号，这时候王老师从桌子上拿了一个像乒乓球一样大小的土豆，王老师把两个土豆放进水里，土豆立刻沉到了水底，王老师把土豆从水里拿出来，放到另一个杯子里，我们大吃一惊土豆竟然浮起来了，这是怎么一回事呢?

哦!原来是因为杯子里有盐，盐的浮力非常大，怪不得都能把土豆浮在水面上。

接下来，王老师又做了另外一个实验，把玻璃放在酒精灯上烧，王老师用手蘸了一点盐水滴在玻璃上，大约过了三、四分钟，只听见“嘭”的一声，玻璃碎了。

我们全班同学吓得目瞪口呆，我看见玻璃上有一层白白的东西，王老师说：“这是盐”。

陈凯琪说：“在欧洲有个淹不死人的湖(死海)，假如不会游泳的人在湖里玩耍也不会被被淹死，真是太神奇了!我们议论纷纷的展开了讨论。

数据挖掘技术与网上购物推荐系统 篇7

随着信息时代的到来,网上购物也已经成为人们主要的购物方式之一。我们只需联网操作不出家门即可获得较为满意的商品。然而,随着信息数量的激增,使得网上购物变得复杂,耗时。那么消费者如何才能更便捷更满意地从海量推销产品中买到所需商品;销售者如何才能吸引更多的客户前来购买自家产品,已成为一个亟待解决的问题。本文介绍了网上购物推荐技术以及构成此技术的数据挖掘相关内容,可以有效地帮助供需双方更好地进行网上商品交易。

1 网上购物推荐系统

网上购物推荐系统(Re Comnlendatino System)就是通过分析用户浏览过的网页、网购过的商品等来得出其喜好、习惯的结论,然后向其推荐信息、商品的程序。网上购物推荐系统能够很好地向用户推荐所需产品,帮助用户方便准确地买到物美价廉的商品,也能够帮助销售商促进产品的销售量以及商品货架的安排,进货的配比等。

2数据挖掘

(1)数据挖掘的概念

数据挖掘就是从海量数据中提取或“挖掘”有用信息,也就是从大量信息中找到那些有用的,自己所需的信息。也有人将数据挖掘看做数据中的知识发现或是从存放在数据库、数据仓库等信息库中的大量书籍中发现有趣知识的过程。

(2)数据挖掘的任务

数据挖掘涵盖范围很广的数据分析和知识发现任务,包括:数据特征化、区分、关联、相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析、演变分析等。

3 数据挖掘在网上购物推荐系统中的主要应用

网上购物推荐系统主要用到数据挖掘中的数据预处理技术,关联规则挖掘,分类分析,聚类分析等技术,本文主要介绍关联规则挖掘技术与聚类分析技术的应用。

3.1 挖掘关联规则的应用

挖掘关联规则应用于网上购物推荐系统可以:(1)向用户推荐相关产品,提高相关产品的销售额,即促进产品的捆绑销售;(2)安排商品销售的搭配;(3)准确进行进货配比;(4)根据购买模式对用户进行分类。从而动态调整网页,给各类用户提供更为满意的购物选择。

例1:在图书网站上,消费者想购买数据挖掘概念与技术丛书。

商家根据对关联规则的挖掘结果将数据挖掘概念与技术丛书与数据仓库丛书放到一起销售的策略,通过向客户推荐额外的商品来提高交叉销售量。

根据商家进行数据挖掘得到的信息:购买数据挖掘概念与技术的用户有69%还购买了数据仓库。经调查许多顾客都会受到这种导向的影响,已经购买数据挖掘概念与技术的顾客很有可能向购买此书的前辈一样也随之购买其本不打算买的数据仓库。

例2:更进一步,根据对若干个例1中购买数据挖掘概念与技术的顾客进行关联规则挖掘,便可得到购买数据挖掘概念与技术的顾客也同时购买了DW2.0:下一代数据仓库的构造与数据仓库生命周期工具箱。这样可增加顾客对于此类丛书的购买欲望;也使得商家在进书时,可以更好地配比有关数据挖掘类丛书。但是较之例1,例2没有列出数据的支持,可信度较低。

例3:为某个用户推荐N种商品通过关联规则来实现。首先为每个用户产生一条记录,包括该用户所有曾经购买过的商品,运用关联规则的挖掘算法从这个数据库中找出所有满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。然后从这些规则中找出被目标用户支持的那些(即用户购买了所有出现在规则左边的商品),列出用户尚未购买的产品,根据规则的置信度对产品进行排序,向用户推荐前N种。

1993年Agrawal首先提出关联规则概念,关联规则挖掘的对象是事务数据库。关联规则挖掘是指从数据集中识别出频繁项集,再利用频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。

设I={I1,I2,…,Im}是项的集合。D是由若干条事务记录构成的事务数据库,其中每个事物T是项的集合,使得T⊆I,对应每一个事务T有惟一的标识,记作TID。设A是一个项集,事务T包含A当且仅当A⊆I。关联规则的一般形式为:A=>B的蕴涵式,其中A⊆I,B⊆I,AB=。

规则通过置信度与支持度来衡量其确定性和可用性,典型情况下,如果同时满足最小置信度与支持度,则规则是有用的Support(A=>B)=P(AυB);confidence(A=>B)=P(BIA)

因为如果项集满足最小支持度阈值,则称项集为频繁项集,又因为confidence(A=>B)=P(BIA)=Support(AB)/Support(A),所以置信度可以轻易从支持度中求出,进而挖掘关联规则的问题就变为挖掘频繁项集的问题。

两种经典的频繁项集挖掘算法:

目前,已经有许多种对于频繁项集的挖掘算法,如Apriori,FP T ree,使用垂直数据格式挖掘,挖掘闭频繁项集等,本文只简单介绍两种最经典的频繁项集挖掘算法。

使用候选产生频繁项集-----Apriori

Apriori算法整个过程基于其频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的这一性质,按以下步骤进行:

(1)选定最小支持度阈值min_support。

(2)初始扫描事物数据库一次,对每项即L1(为候选项集C1的成员)的出现次数计数,将计数小于min_support的项进行剪枝。

(3)使用留下的L1∞L1自连接产生候选项集L2,扫描数据库,对L2的出现次数计数,将计数小于min_support的项进行剪枝。

(4)重复上述操作,直至找出所有的频繁项集,算法结束。

其实Apriori算法只进行连接和剪枝两个步骤,操作简单易懂,但是由于算法的每次迭代都需扫描数据库一次,致使时间复杂度极大,且对于大型数据库也不易操作。

不候选产生频繁项集----FP Tree

FP Tree是一种树形结构,FP Tree算法过程如下:

(1)初始扫描事物数据库一次,对每项的出现次数计数,频繁项按降序排列,结果记为L。

(2)构造FP Tree首先,创建树的根节点,用“null”标记;第二次扫描数据库,每个事务的项按L中的次序处理并对每个事务创建一个分枝。

(3)为tree创建一个项表头,使每项通过一个节点链指向它在树中的位置,此举可方便树的遍历。

(4)挖掘FP Tree,由每个长度为1的频繁模式开始,构造它的条件模式基,然后构造其FP Tree。

(5)递归地进行e过程,FP Tree算法较之Apriori算法而言,其只需扫描事务数据库两次,大量减少了扫描数据库所需的时间,简化了操作过程,但是若数据库很大,构造FP Tree也是不现实的。

3.2 聚类分析的应用

通过用户浏览过的网页或消费记录,对用户进行聚类分析,可将具有相同喜好,相似习惯的用户划分到同一个簇中,然后根据同一个簇中用户的意见向其更好更准确到位地推荐商品,也可动态地进行某类产品销售网页的调整,从而提供更合适,更令顾客满意的服务。对于商家,可根据不同簇中用户的特征,制作不同的销售网页,制定不同的销售策略,例如自动给一个特定的顾客聚类发送销售邮件,为一个顾客聚类动态地改变一个特殊的站点等,便于开发和执行未来的市场战略。

例:顾客A先前在网上购买了数据挖掘概念与技术和算法分析两本书,同时浏览了一些关于计算机类的商品,当A再次打开商品网页时,页面下方提示与A兴趣相似的顾客所关注的产品。这就是商家进行聚类分析的结果,通过A的浏览与购买记录,将与A有相似行为的顾客群分到同一个簇中,当满足此簇特征的用户进入网站时,站点便会动态给出其感兴趣的相关产品。用户必定受到这个提示的影响,浏览->购买此类产品。

将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类的过程称为聚类。簇是数据对象的集合,同一个簇中的对象彼此相似,而与其他簇中的对象相异。

聚类方法主要有:划分方法(k均值,k中心点),层次方法(凝聚,分裂),基于密度的方法(DBSCAN,OPTICS),基于网格的方法(STING),基于模糊的方法(EM)等。本文简单介绍两种较为常用的聚类方法。

划分方法中的k均值方法:

K均值算法以k为输入参数,把n个对象的集合分为k个簇,使得簇内的相似度高,簇间的相似度低,簇的相似度是根据簇中对象的均值度量,可以看作簇的质心。

K均值算法的过程如下:

(1)随机地选择k个对象,每个对象代表一个簇的初始均值。

(2)根据剩余对象与各个簇均值的距离,将它们指派到与各自最相似的簇中。

(3)重复上述过程,直至准则函数收敛,通常选择平方误差准则:

其中,E是所有对象的平方误差和,p是空间中的点,表示给定对象,Mi是簇Ci的均值。此算法的时间复杂度是O(nkt)。

K均值法对于处理结果紧凑,并且簇与簇之间分离明显的对象集合时效果较好,但是这种聚类方法必须事先给出要生成的簇的数目,在多数情况下,面对庞大的用户对象的消费记录和浏览过的网页的Web日志,销售商很难判定到底将它们分成几个簇较好,所以k均值算法在此有一定的局限性。

基于密度的DBSCAN算法:

DBSCAN是一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类方法,它将具有足够高密度的区域划分为簇,将簇定义为密度相连的点的最大集合。

DBSCAN的操作过程:

(1)确定对象半径ε和对象的ε邻域内至少包含的对象的最小数目Min Pts。

(2)检查数据库中每个点的ε领域。

(3)如果点p的ε领域包含的点多于Min Pts个,则创建一个以p为核心对象的新簇。

(4)迭代聚集从上述核心对象直接密度可达(给定一个对象集合D,如果p在q的ε领域内,同时q是一个核心对象,则我们说对象p从对象q出发是直接密度可达的)的对象。

(5)至没有新的点添加,操作结束。

DBSCAN算法的时间复杂度是O(n2)。

此算法需要用户给出ε和Min Pts,无需给出所划分簇的数目,只要ε和Min Pt s得当,便可有效找出任意形状的簇。

当然,还有许多其他聚类算法,如贝叶斯聚类算法,Wave Cluster算法,遗传算法等,也有许多学者致力于新的聚类算法的研究,相信聚类技术会更加快速,有效。

4 总结

网上购物推荐系统现已在卓越亚马逊,当当等多个购物网站成功使用。当然其所包含与使用的技术并不仅仅包括文中所述的关联规则与聚类分析技术,还需对不同数据进行预处理,协同过滤等相关操作。本文仅简单介绍其中的关联规则挖掘与聚类分析的几种方法。网上购物推荐系统虽然应用广泛,能够使用户和商家产生双赢局面,但是它也存在许多不足,此为未来需要研究的主要方向。随着网络与电子商务的普及,相信网上购物推荐系统也会越来越完善!

摘要：本文简单介绍了数据挖掘与网上购物推荐系统的概念,介绍了关联规则挖掘及聚类分析的定义,典型方法及其在网上购物推荐系统中的应用。

关键词：数据挖掘,网上购物推荐系统,关联规则,聚类

参考文献

[1]JiaWei Han.数据挖掘概念与技术(原书第二版).机械工业出版社.2010.

[2]刘旭东.B2C网上购物推荐系统的设计与实现.烟台:计算机应用于软件.2009.

[3]宋红芳.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究.山东科技大学.2005.

[4]耿晓中.超市管理系统及数据挖掘技术在其上的应用.吉林大学.2004.

游戏中的收获作文 篇8

做作业的时候，看到玩磁铁这个题目，我的手就控制不住了，我飞快地找来几块吸铁石，有长方形的、圆形的……各种各样。

我把一块圆形的磁铁拿在手中，另一个放在桌上，然后慢慢地靠拢，不到3厘米的时候，只听“啪”的一声，两个吸铁石像两个好久未见的好朋友，一下子就拥抱在一起，我费了九牛二虎之力才把它们分开，分开以后马上就又吸在一块了。这时，我把其中的一块翻过来，再把它们放得很近，前面的一块磁铁就像是遇到自己的仇人，躲开了。爸爸告诉我：“每块吸铁石都有磁极，一头指向南叫南极，一头指向北叫北极，两块吸铁石之所以有时会抱在一起，有时会互不理睬是因为”异极相吸，同级相斥“的原理。

接着，我换了一种玩法，我先把一块吸铁石放在桌子上方，再把另一块吸铁石放在桌子的下方随意移动，我以为这样就能让磁铁吸不住了，出乎意料的是：桌子上方的吸铁石跟着我的指令也在”溜冰“。最后磁铁又奇迹般地吸在一块了。看到这，我想：”两个吸铁石为什么能粘在一起呢？“我心里涌起了一个大大的问号。在网上查了才知道：原来是磁化物和点场产生了力的作用。看到这，我心里的石头才落了地。

购物中的折扣问题教案 篇9

（二）《购物中的折扣问题》

王庄第三中心小学 赵菊香

购物中的折扣问题

教学内容：

人教版六年级数学下册第二单元百分数

（二）教材第12页例5.教学目标：

1.结合具体事列，经历综合运用所学知识解决合理购物问题的过程。

2.了解合理购物的意义，能自己做出购物方案。

3、体验数学在解决现实问题中的价值，丰富购物经验。教学重点：

运用百分数的相关知识解决问题。教学难点：

综合运用所学知识解决生活中的实际问题。教学方法：

“三疑三探” 教学准备：

多媒体课件 教学过程：

一、设疑自探

1、创设情景引题。

现实生活中，商家为了吸引顾客扩大销量，经常搞一些促销活动，你都知道哪些促销方式？

指名说说。我们如何利用商家的促销手段，学会合理购物呢？这节课，我们就来研究购物中的折扣问题。

2、针对课题设疑

看到这个课题，你想到了什么？

预设:（1）“满100减50”和“买一送一”一样吗

（2）怎样算出商家的促销是优惠了多少？

3、自探提示：

认真看课本12页内容，思考以下问题：

1、打五折表示的含义是什么？

2、“满100元减50元”是什么意思？

3、你会建议妈妈去哪家商场呢？（4分钟后检测，比比谁的自学效果好）

4、学生独立自探。教师当堂巡视学情。

二、解疑合探

1、小组合探。

小组中交流探讨自探中不懂的问题。

2、全班合探。

学生在全班交流自己的自探结果，学困生汇报，中等生补充，优等生评价。

教师总结：通过计算比较几种购物方案，才能知道哪种促销方式比较便宜，选择花钱少的商家购物，这就是“合理购物”。

3、即时练习

某品牌的旅游鞋搞促销活动，在A商场按“满100元减40元”的方式销售，在B商场打六折销售。妈妈准备给小丽买一双标价120元的这种品牌的旅游鞋。

1、在A、B两个商场买，各应付多少钱？

2、选择哪个商场更省钱？

三、质疑再探

提问：你还有什么不明白的问题？ 预设：怎样帮妈妈合理购物？

你能根据现价和原价求出折扣吗？ 解决学生提出的问题。

四、运用拓展

1、我当小老师：

请同学们根据今天学习的有关知识，给你的同桌编一道题，比一比谁的题目有新意，有创意。

2、教师出题。

百货大楼搞促销活动，甲品牌鞋满200元减100元，乙品牌鞋“折上折”，就是先打六折，在此基础上再打九五折。如果两个品牌都有一双标价260元的鞋，哪个品牌更便宜？

3、全课总结。这节课你有哪些收获？

板书设计：

购物中的折扣问题

A商场 打五折 B商场 满100减50 230×50% 230-50×2 =115（元）A

（元）

115<130

趣事作文：角色游戏中的趣事 篇10

教育无小事，事事关系着对孩子的引导和教育。作为一名幼儿教师，我要用心去捕捉每一个细节，用爱去感染每一名孩子，让他们在五彩童年里一路欢歌一路成长!

只要一到角色游戏活动的时间，孩子们就会非常兴奋，随着老师的一声：“玩去吧”，他们就象一只只快乐的小鸟呼朋结伴直奔“目的.地”。整个活动室充盈着欢声笑语，还夹杂着锅碗瓢盆的敲打声，叫卖声……我拿着活动记录本，穿梭于各个角区，不时被热心的小家伙拉去充当一回“顾客”。忽然娃娃家里传来一阵吵闹声：“你给我嘛，娃娃都是妈妈抱着的，爸爸又不会抱娃娃的!”“抱洋娃娃怎么了?光许你们女孩玩吗?”我闻声而去，只见芊芊和乐乐同时拉着一个洋娃娃，互相争夺着。见此情景，我本能的偏向芊芊：“乐乐，你是男孩，就把娃娃给芊芊吧，好吗?” 乐乐松开了手，低下头嘟囔着：“男孩就不能抱洋娃娃啊?”我见矛盾已解决，对乐乐的嘟囔也没在意，继续上别的区角去了。

活动结束后，乐乐从我身边走过，我又想起这件事，便把他叫过来问：“乐乐，还不高兴吗?你也很喜欢抱洋娃娃吗?” 乐乐看着我，亮晶晶的眼睛忽闪着：“老师，我是很想给娃娃当爸爸，当哥哥，女孩只能当娃娃的妈妈，那他多闷哪!”我心中一动，对呀，我怎么没想到男孩会扮演男性的角色给洋娃娃不同角度的关爱?和现实中的孩子一样，从小学到初中，除了亲友，围绕他们的教育者就以女性居多而男性寥寥。