行为建模分析
带你认识行为建模
带你认识行为建模 一、行为建模的基本概念 随着计算机技术和网络技术的发展，分布式仿真技术在军事、民用等领域得到了广泛的应用。我们知道仿真是建立在建模的基础之上的，只有设计出反映研究对象的真实有效的模型，仿真结果才是可信的。 一般而言，可以将仿真中的计算机建模分为以下两种主要类型：一是数学模型（或物理模型）；二是行为模型。前者主要反映研究对象的物理本质及其内在的工作机理，如系统的动力学模型、传感器模型、武器系统的火控模型和毁伤评估模型等，这一类模型的实现方法比较成熟，主要有连续系统的微分方程组或差分方程组建模、离散事件系统建模等，对于此类模型，相关的参考文献很多，这里不做过多的介绍。下面，我们将重点讨论行为建模问题。 目前，计算机生成兵力（Computer GeneratedForces）建模已成为分布式仿真领域的一个重要研究方向，在民用领域又称为计算机生成人员（CGA）建模，其建模思想和实现方法、技术是一致的，只是应用方向不同。 那么，什么是CGF呢？它是指用计算机模型来实现参与仿真的作战人员或武器系统等仿真对象，其目的在于减少真实作战人员和武器装备的参与，降低系统的代价。虽然它也包含上面介绍的数学模型的实现，但主要的研究工作都集中在行为建模方面。 所谓行为建模，按照美国国防部的定义，它是指“对在军事仿真中需要表示的人的行为或表现进行建模”。由于仿真的规模越来越大，仿真对象的模型越来越复杂，原有的建模方法已无法满足当前的需求，尤其是在军用仿真领域，随着C~3I 系统的应用，仿真中行为建模的重要性日益突出。 二、行为建模的发展情况 行为建模是人工智能技术在仿真领域的应用，由于军事、航空航天等领域的需求牵引，20世纪80年代以来，陆续出现了一些应用较为成功的典型建模环境和系统，如： 1．由密歇根大学开发成功的基于符号表示和规则推理的Agent建模环境Soar，利用这一环境，可以建立行为模型的规则库和推理引擎，从而有效地实现行为建模。 2．由美国陆军STRICOM资助，分别由LoralSystem公司和Saic公司研制的半自主兵力生成系统ModSAF和CCTT SAF，在美国军方的许多仿真系统都得到了成功的应用，前者的行为模型采用有限状态机实现，后者由基于规则的知识来表示。目前，美国军方正以这两个系统为基础，开发一个更为通用的SAF系统OneSAF。
生活中经济现象
生活现象的经济学分析 陶一桃教授著过一本书,书名为《经济学是一种生活方式》,记得笔者初闻该论断是在刚入学时的新生见面会上,自那时起这句话便在笔者记忆里留下深刻印象。促使笔者在点滴日常生活中感受经济学，发现经济学的奥妙并且乐此不疲，还颇得玩味之处。 在此笔者就日常生活中的四点现象浅析其中的经济学道理，鉴于才疏学浅，其中的疏漏毗误之处还望读者多多见谅！这四点生活现象分别是行人闯红灯现象，公交车运营现象，路边烧烤摊现象和图书馆雨伞堆积现象。 （一）行人闯红灯现象 在上届经济学院学生专业作品大赛论文集中收有03级金融3班的林伟华，黄凯洲同学题为《“行人闯红灯”的成本收益分析》一文，该文主要从个人成本收益，社会成本收益等方面对“行人闯红灯”这一现象进行分析。而笔者则从经济学的不同角度对该现象进行透析。“行人闯红灯”可谓是日常生活中司空见惯的现象，尽管笔者尚不知国外此类现象严重与否，但就国内情况而言“行人闯红灯”的现象几乎是随处可见。无论男女老少只要有机会就闯，看到空子就钻。纵然从行人的闯红灯心理分析，也许他们其中有相当一部分是出于工作，紧急情况而要抢时间，但是更多行人应该只是出于一种潜在的闯红灯心理。在深圳有些道路设置了城市义工对行人过马路实行监督，可是任凭义工的哨子怎么警告，行人只管以最快的速度，步调闯过红灯。当然行人之中也不乏遵守交通规则的，但是在更多数行人的“示范效应”之下，愿意“宁停三分，不抢一秒”者毕竟又是少之又少。对于“行人闯红灯”问题政府有关部门采取了相应措施，但是无论是大力宣传教育还是设置大量监督都收效甚微，还不能从根本上杜绝这一现象。笔者前段时间去到武汉，在多次过马路后发现该市的众多道路未设置红绿灯，熙熙攘攘的行人和川流不息的车辆却并行不悖。由此我略加思考想到了亚当斯密“看不见的手”，即自由的市场经济。试想马路上不设置红绿灯，道路状况交由行人和车辆去相互调节从而达到均衡。即当马路旁行人占多数时，众多行人由斑马线迅速穿过马路而此时车辆只需稍作等待。而当道路上车辆占据多数时车辆快速通过，此时作为行人则需稍作等待。这样的相互调节可减少因红灯持续时间过长（此处相对于等待过马路的行人）或持续时间过短（此处相对于等待通过信号灯的车辆）所造成的行人等待过久或车辆等待信号周期过长，同时也避免了“行人闯红灯”，“车辆闯红灯”的现象。此外行人与车辆在相互调节中久而久之形成默契，达到均衡，实现双方等待时间的最短化，并达到降低交通事故发生频率的作用。尽管如此也并不是说交通治安的维持就不需要交通信号灯，这就如同市场经济的自主调节会失灵一样。当道路不是直行的马路而是三岔路或十字路口时，不设置交通信号灯而依旧放任行人与车辆的相互调节则势必导致交通秩序的无序混乱！此时此刻政府干预显得犹为重要，即交通信号灯可以发挥它调节交通的积极作用。此外在人流车流繁忙的路口甚至有必要设置交警进行交通协调。我们的市场经济需要自由调节也需要国家的调控，道路交通也是如此。城市里的直行马路可以尝试撤除红绿灯，放手让行人和车辆相互调节；三岔路，十字路口则保持交通信号灯，甚至于交警的调控作用。这样我们的交通资源便可实现资源的优化配置，行人与车辆便可实现各自效用的最大化！ （二）公交车运营现象 从前看过经济学者梁小民的一篇经济散文—《城铁应该如何经营》，文章从城铁的经营效率，城铁服务质量方面阐述城铁应该由政府独自经营转向股份制经营，或是民营。笔者在前段时间去武汉的行程里曾多次搭乘该市的公交大巴，也正是该市的公交车给笔者留下了“深刻”的印象。该市的公交车不但外部陈旧，车内部更是破旧不堪，车内环境十分恶劣，除去我所搭乘的公交大巴，据我观察其余公交的状况也相差无几。唯一的好处在于公交车的票价低廉；就我曾搭乘的422路公交大巴由汉口经汉阳开往武昌，横跨武汉三镇，其全程票
用户点击行为模型分析
数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测
...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)
一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识
动态建模 实验报告
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 2 学期） 课程名称：软件工程开课实验室：信自楼444 2013 年4月19日 一、实验目的： 1) 掌握系统的功能描述、性能描述方法； 2) 掌握UML的动态建模的方法。 3) 实践用UML建立动态模型 4) 熟悉使用PowerDesigner软件,绘制状态图、顺序图、活动图、通讯图等 二、实验内容： 动态模型用来描述系统的动态行为和控制结构。动态行为包括系统中对象生存期内可能的状态以及事件发生时状态的迁移，还包括状态之间的动态合作关系。动态模型包括交互模型和状态模型。交互模型描述系统中对象间的交互行为，每个交互都有发送者和接收者，它们可以是一个系统、用来、对象或操作。在UML中，采用顺序图、合作图来建立交互模型。交互模型可以用来描述一个用例所涉及的若干对象的行为（功能）。它们有共同的模型元素，对象、消息、链接等。顺序图描述对象之间的信息交换时的时间顺序，而合作图则描述系统
对象之间如何协作共同完成系统功能要求要求。它们相互补充，并可以相互转化。 顺序图用来描述对象间的交换行为。它注重消息的时间顺序，即对象间消息的发送和接受的顺序。顺序图有两种描述形式，一般形式和实例形式。一般形式描述一个场景中所有可能的选择，因此它可以包含条件、约束、分支和循环等操作。 ·实例形式描述一个特定的场景，说明一次可能的交互，因此它没有任何条件、分叉和循环。它适合于描述实时系统中的时间特性和时间约束。 三、所用仪器 微型计算机一台SybasePowerDesigner15.1软件 四、实验过程及截图： 1、状态图的绘制 192 电梯升降的状态图 Moving up do/ Moving to floor Moving down do/ Moving to floor Idle entry/ timer=0 timer=0
学堂在线_清华大学_软件工程_第十章 行为建模
UML 2.0中图的分类 Pro?le Diagram U ML 2.5
交互行为建模—顺序图 Modelling I nterac9ons
顺序图举例（Sequence D iagram ） 马小跳: 学生 选课登记表 选课管理员 线性代数 1: 填写个人信息 2: 提交 3: 将马小跳加入线代选课名单 4: 添加马小跳 5: 还有位置吗? 6: 如果有，添加马小跳 ??顺序图用来刻画系统实现某个功能的必要步骤 A 段 线性代数
顺序图建模元素——对象(Object)及其生命线(Lifeline) n??对象以某种角色参与交互 可以是人，物，其他系统或者子系统 n??生命线：表示对象存在的时间 n??控制焦点/激活期(Focus of Control/Activation)：表示对象进行操作的时间片段
顺序图建模元素——消息(Message) n??消息(Message)用于描述对象间的交互操作和值传递过程 n??消息类型: n??Synchronous 同步消息（调用消息） n??Asynchronous 异步消息 n??Return 返回消息 n??Self-message 自关联消息 n??Time-out 超时等待 n??U ncommitted／Balking 阻塞
消息的表示形式 例：一些消息的例子 2: display (x, y) 简单消息 1.3.1: p:= find(specs) 嵌套消息，消息带返回值 条件消息 4 [x < 0] : invert (x, color) 3.1*: update ( ) 循环消息 A3,B4/ C2: copy(a,b) 线程间同步
消费者行为研究
现代消费者研究(市场调查中的一个重要环节)以实证主义方法为主流，实证主义的研究方法源于自然科学，包括实验、调查、观察法，其结果是对比较大的总体进行描述、检查和推理，收集的数据是量化的实际数据，并利用计算对它进行统计分析。 研究是探寻消费者行为规律、消费行为发生的原因、影响因素以及消费者行为之间的关系，研究不是毫无目的的收集消费行为方面的事实和信息，也不是不加解释地拼凑和记录消费行为的事实和信息而我们消费者行为研究的目的是去发现，去系统的收集数据资料、并系统的收集解释数据资料。 我们如何设计研究方法要定义所需要的信息有哪些，进而思考和说明测量工具的设计程序；设计调查问卷、访谈表、或者其它数据资料收集表格，并进行预测调查；最后我们要制定数据分析计划。数据资料收集的具体方法有：调查法、观察法、实验法消费者研究方法分析 1、聚类分析：根据研究对象间的相似性进行分类，对市场进行分层，寻找竞争对手从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 2、回归分析：寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 3、因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 4、差异性检验和方差分析：分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 6、对应分析：用于探索和研究各分类变量之间的关系对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。每一行代表事物的一个属性，依次排开。列则代表不同的事
用经济学原理分析周围的经济现象
用经济学原理分析周围的经济现象 姓名：刘旭 班级：信管094 学号：200904034415 房地产泡沫形成机制 ———基于供求原理和弹性理论的分析摘要：房地产泡沫是指主要由投机性购买需求的增加所引起的房地产价格持续上 涨，房地产泡沫是泡沫经济的一种典型形态。房地产市场供求关系的特殊性是形成房地产 泡沫的内在基础。本文运用西方经济学中的供求原理和弹性理论，分析了房地产泡沫形成 机制，认为由涨价预期所带来的投机性购买需求的增加是短期内房价上涨的动力。从长期 来看，这一动力无法持续。 近年来，云南、四川等地的花卉市场频频爆出天价兰花， 某些原本售价仅仅几十元的小小兰草，在投资客的炒作之下 竟然能够卖到几百万元。这些兰草并没有什么特殊的功效， 买家所看重的并不是它们的实际观赏价值，而是一路飙升的 价格所带来的预期收益，此时的兰草已经被当作纯粹的投资 工具了。由此联想到近年来节节上涨的房价。虽然在全国范 围内是否出现房地产泡沫还存在争议，但勿庸置疑，我国某 些城市的房价已经畸高，出现了较为明显的房地产泡沫。本
文拟运用西方经济学中的供求原理和弹性理论，对房地产泡沫形成机制进行分析。 一、房地产泡沫的涵义 经济学中所说的泡沫，就是资产价格严重背离基础价值 而暴涨的现象。房地产泡沫是指主要由投机性购买需求的增加所引起的房地产价格持续上涨的现象。也就是说，房地产价格的这种上涨不是以真实需求的增长为基础的，而主要是由投资需求的快速增长拉动的。当发生房地产泡沫时，土地和房屋价格高涨，大大高于由真实需求所支撑的市场价值，并且交易频繁，形成了一种表面上的虚假繁荣。 房地产行业是比较容易出现价格泡沫的经济领域，这是 由房地产行业所具有的三大特征决定的。第一，房地产业的资源基础是土地，而土地是现代社会最稀缺的自然资源，其供给量难以随需求的增加而增加；第二，房地产是社会赖以生存和发展的物质基础，人们对房地产的需求是随着经济发展和社会进步不断增加的；第三，房地产行业的生产周期比较长，供给量在短期内难以增加。正是这些特征，使得房地产市场的供求关系难以实现稳定的均衡，价格波动剧烈，这是诱发房地产泡沫的重要因素。 此外，房地产的相对价值比较大、交易过程比较规范、交 易场所相对集中，从而导致其交易成本较低，这是房地产市
用恰当的经济学原理原理分析一个经济现象
《用恰当的经济学原理原理分析一个经济现象》 手机行业的‘黑马’——小米手机 统计10-1 王紫杉10105010121 摘要：现如今，在竞争激烈的手机行业下，闯入了一匹‘黑马’——小米手机。一个创造了首日预定超过10万，两天内预订超过30万记录的国产手机。它成功的通过控制产品的产量、公开手机构造，使信息完全化、建立口碑，从而获得众媒体与手机发烧友的关注，进而得到最大的获得消费者剩余，让其较低的价位达到薄利多销，有效的跻身进智能触控手机的大家族中。 正文： 1.信息发布 1.1 从2011年6月底，小米公司内部和供应商爆料开 始，到8月16号其关键信息正式公开，小米手机的神秘面纱被一点点掀开，引发了大量猜测，并迅速引爆成为网络的热门话题。小米手机的创始人——雷军凭借其自身的名声号召力，成功的引起众媒体与手机发烧友的关注。并且使其像病毒一样散布在我的网络。 1.2 在我们的身边，有iphone、联想乐phone、三星等
等的智能触控手机。他们的价位大多在3000元上下不等，所以当小米手机爆出1999元的统一价格时，也很大一定程度的吸引了消费者的眼球，并且成为那些买不起高价智能机的消费者心目中的最优替代品。 1.3由于小米手机的成功的宣传，使得消费者对小米手机的主观价值的评价也直线上升，理智型消费者对于任何一款商品的评价标准，都是追求消费者剩余最大化，手机也不例外。小米通过前期‘病毒’式的宣传成功的提高了消费者剩余，由此，小米手机的高配置、低价格便成功的吸引了大量的关注者。 2薄利多销高收入 2.1 小米手机前期的销售策略也是饥饿营销，目的是提高小米手机的关注率，这与iphone手机极为相似。但是由于其价格远远低于其他大品牌的智能手机价格，过低的利润率将导致小米在之后的市场运转中没有太多的回旋余地，无法支撑太多层次的渠道销售，更无法承担手机一旦出现问题所产生的大规模维修，更不用说召回了。 2.2小米手机制造商作为一个理性的经济人，它的目的是
经济现象分析-价格歧视
完全垄断产品市场价格歧视 根据消费者对商品的支付意愿将消费者分为不同群体。通过这样做．生产者可以从市场中最终得到更多的利润。 一级差别价格，又称完全价格歧视。是指对每一单位的商品收取不同的价格。也即企业利用边际效用递减规律。随商品销售量的增加。逐个降低商品价格。但因厂商通常不知道每个顾客的保留价格(支付意愿)。向每个顾客都索取不同价格也不现实。所以这种价格歧视在生活中比较少见。 二级差别价格是指企业对商品的不同购买量收取不同的价格。如中国目前对自来水消费在实施三级价格歧视(分民用和工业用)基础上再实行二级差别价格(即阶梯式水价)，用户自来水消费量越多支付价格越高。 三级差别价格是指企业对不同市场的消费者实行不同的价格。这里的不同市场不仅指不同地理位置的市场，而且指不同消费者形成的不同市场。三级差别价格在生活中较为常见。如动物园的门票有儿童票和成人票之分．火车票有学生票和非学生票之分等等。 价格歧视(price discrimination)：以不同的价格向不同特征的买主出售由同一企业生产出来的相同产品 实施条件(terms): 1. 垄断 2. 分割的市场独立存在，市场间客户与产 品均不能相互流动
3. 各市场具有不同的需求曲线或需求弹性 完全垄断价格歧视的理由 1.成本理由(cost reasons) ：垄断者向不同市场（消费者）提供相同产品的成本差异。比如，垄断者向大商场和小经销商提供货物的成本差异。成本的差异构成价格歧视的合理基础，此时，对所有用户索取同一价格是无效率的和不公平的。 2.需求理由(demand reasons) ：价格的差异反映用户群体不同的需求特点。 用于价格歧视的区分顾客的不同方式 1. 地区(area) 2. 收入(income) 3. 性别(sexual) 4. 年龄(age) 5. 时间(time) 6. 种族(race) 7. 语言(language) 8. 流动/ 长住(mobility) 9. 议价能力 (negotiating ability)
消费者行为分析模型知识讲解
消费者行为分析模型
消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall）在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变 化，于2005年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。
动物集群行为的建模与仿真_ 精品
动物集群行为的建模与仿真 摘要 生态系统中,动物个体的行为相对简单,集群后却能表现出复杂的群体行为。个体行为是构成群体行为的基础,个体之间的组织结构、个体行为之间的关系和群体行为的涌现机制是研究群体行为的关键要素。 本文首先基于boid模型的三原则，从个体出发，对动物个体进行建模,分析个体之间的行为规则及相互影响，从而仿真出动物的集群行为。仿真结果在一定程度上反映了动物集群行为的实际情况，但该模型对各个参数的设置非常敏感，动物群体的速度不会趋于稳定一致，而且此模型假设各动物的速率相等且保持不变是不合理的，所以对模型进行了改进。 改进模型引入了势场函数，将个体之间的相互作用抽象成吸引力和排斥力，利用牛顿运动定理描述个体运动规律。通过仿真结果发现，动物个体会先调整各自的间距，使其相互靠近以免落单，但又不至于相互碰撞；当动物个体之间的距离接近平衡距离时，动物个体会保持相对位置基本不变，调整各自的速度方向使趋近一致并平稳；另外，个体数目越多，出现落单的可能性就越小。上述结论都是符合实际情况的，说明改进后的模型更合理。 鱼群躲避鲨鱼的行为，可以认为是由鲨鱼对鱼群的排斥力引起的，所以在原有合力的基础上再加上由鲨鱼引起的斥力即得到小鱼发现鲨鱼后的合力。仿真得到的结果反映，当有鲨鱼出没时，鱼群会迅速改变运动状态，逃离鲨鱼的攻击。 动物群中的信息丰富者可以理解成Leader-Follower模型中的Leader，其他个体都是Follower。结合问题一中改进的模型和Leader-Follower模型，通过matlab编程仿真得到的结果反映了Leader对整个群体的作用和影响。 关键词：集群行为 boid模型势函数 leader-follower模型 matlab仿真
行为建模
行为建模（BMX）基础教程 1、行为建模技术概述 1.1什么是行为建模 1.2行为建模的步骤 2、创建分析特征 2.1测量 2.2模型分析 2.3几何分析 2.4自定义分析—UDA 2.5关系 3、敏感度分析 4、可行性/优化分析 5、行为建模实例一——动平衡问题 6、行为建模实例二——容积，刻度问题（含用户自定义分析UDA） 1、行为建模技术概述 1.1什么是行为建模 20 世纪60 年代在计算机广泛应用的基础上发展起来了一项新的技术—优化设计，它能大大的缩短设计周期，使设计精度得到显著提高，并且可以设计出用传统的设计方法所无法达到的最优方案。而行为建模(Behavioral Modeling)正是在Proe软件中引入优化设计的功能，其目的是使CAD软件不但能用于造型，更重要的是能用于智能设计，寻找最优的解决方案。同时它也是一种参数化设计分析工具，在特定设计意图和设计约束前提下，经一系列测试参数迭代运算后，可以为设计人员提供最佳的设计建议。 Pro /E的行为建模模块可以对模型进行多种分析，并可将分析结果回馈到模型，并修改设计。它通过把导出值（如质量分布）包含到参数特征中，再反过来使用它们控制和生成其它模型的几何图形。 举例来说，如果要设计一个容积为200ML的杯子，常规做法是先一一计算出杯子的相关尺寸，然后再进行建模。而有了行为建模后，就可以先大致确定杯子的一些尺寸，确定变量（即可变化的尺寸），然后使用优化设计的方法对建立的模型进行优化，改变相关尺寸，最终使杯子的容积为200ML（设计目标）。 1.2行为建模的步骤 使用行为建模技术，首先要创建合适的分析特征，建立分析参数，利用分析特征对模型进行如物理特性、曲线性质、曲面性质、运动情况等测量。接下来，定义分析目标，通过分析工具产生有用的特征参数，经系统准确计算后找出最佳答案。其具体过程如下图1所示。
吉尔伯特行为工程模型
引言 令狐采学 莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训傍边，和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增，组织越来越关心培训投资的回报。 培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改良个人和组织表示方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事，并且于1978年在他的书中清晰的论述、 汤姆吉尔伯特的布景 已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮忙建立ISPI。他是田纳西年夜学，阿拉巴马年夜学，乔治亚年夜学的结业生，是哈佛年夜学斯金纳的同事，同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为阐发学会的长期会员。 吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联系，并且他的工作是出于许多名人的激励，像弗莱德里克泰勒，科特莱温，B.F斯金纳。他是一个很是有才干的行为工程师，介入了300多个组织，并且获得了所有组织傍边有关表示绩效的奖项，他也许是这个领域“装点”最多的“老兵”。他帮忙推动了按季度提升绩效理论的创建。 吉尔伯特引领我们不再局限于培训，而是采纳一种缜密的并且以观察为基准的方法来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮忙提升绩效的各种因素。事实上，他的模型已经被年夜量应用。
他相信科学理论需要满足一下三点要求： 简约——能简单解释的工具要避免庞杂。 优雅——一个好的理论，它的每一部分和片段不该该混乱的糅合在一起，而是要紧密的联系。 实用——一个好的理论应当有用，即便不克不及在现实世界中阐扬作用，也应该有利于科学的成长。 我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操纵原则。 吉尔伯特的行为工程模型 在《Human Competence: Engineering Worthy Performance》中，吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术傍边包含行为工程模型，在第一节展示过。这个模型主要用来改良员工的工作环境而非员工自己。有了这种行为工程模型，这些担任绩效的提升和坚持的个体就可以针对绩效提升计划进行诊断，设置优先和规画。 表格一。行为工程模型
你身边的经济学两个简单的消费现象分析
你身边的经济学——两个简单的消费现象分析 李思丹 国庆假期间游走于宜春的几个品牌专卖店中，发现了一些商家在做打折促销活动，消费者看到打折自然跃跃欲试，商家门前也是车水马龙，好不热闹。可是，有人仔细思考过这里面有什么经济学问题么？现举例说明一些商家的打折活动，并试分析其中的经济学原理，让大家也明白在买便宜商品的时候，其实未必真的便宜。 大家对过季大甩卖，拆迁大挥本等方式促销，已经屡见不鲜，甚至于每次看到这样的口号的时候，首先要思考一下其中的真伪，所以一些稍有经济实力的消费者还是喜欢去一些比较大的商场消费，因为——用俗话来说“比较靠谱”。去掉虚假的甩卖，不真实的拆迁，我们来分析一下大商场的打折策略：返券。 通常能够看到大商场打出标语：“购物返券，购XX元返XX元”，甚至是：“购XX元返XXX元”，这样便宜了么？对于“购100元返100元”消费者心理可能会这样计算：我买一百元的东西，商店又送我100元，我不是相当于没花钱么？聪明的消费者一眼就能看出这种计算方法其实不正确，因为返券不是返钱，而且用点券购物的时候不会再次返券，举例来讲，你买了一件价值100元的大衣，然后用返券购买一块100元的手表，这样你实际消费是100元（购买大衣），可是得到的商品是大衣，手表（共价值200元），也就是说你花了100元，购买到了价值200元的东西，算下来，相当于所有商品都打了5折。 现在就有人说了，这样啊，那商场为什么不直接打五折，直接打五折不是一样的么？这里面就有另一个问题了，商场之所以不直接打折而返券，是有其目的。 首先，从消费心理上来讲，一般人如果用50元一件的价钱，购买到了两件每件都价值100元的商品，那么消费者潜意识中会产生一个怀疑:我购买的东西是不是真的价值100元，商场会不会是虚报价格，然后用真实价格(或者更高的价格)卖给我？而如果消费者用100元，购买到了一件价值100元的商品，而后又白白得到（当然，其实不存在免费的午餐，只是商家想营造出这样一种事实）一件价值100元的商品，心理上的满足感是前一种消费所不能比拟的，这样的心理会促使消费者在此消费，很多人就这样买回了很多并不十分需要的商品。 其次，从消费总量上来讲：如果所有商品都打折，那么消费者肯定会挑选自己比较喜欢的商品购买，例如用50元购买一件大衣，而不会想再次深入消费，购买一块自己并不是很需要的手表。可是返券这种做法，让消费者不得不用100元购置了大衣之后，再深入消费去购买手表，因为消费者手里还有100元的点券，如果不消费掉就会白白便宜了商家。这样，在消费总量上，商家促使消费者多消费了50元。而且，每次消费者使用点券的时候，几乎都不会恰好用
用户画像数据建模方法
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即： 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况
大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄段标签：25~35岁，地域标签：北京，标签呈现出两个重要特征：语义化，人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。如，世界上分为两种人，一种是学英语的人，一种是不学英语的人；客户分三类，高价值客户，中价值客户，低价值客户；产品生命周期分为，投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。 静态信息数据
吉尔伯特行为工程模型
引言 莱克伍德研究的一项调查展现出美国商业将会在1994年投资506亿在正式培训当中，和1993年的482亿美元相比上升了5%。随着支出的跃增，组织越来越关心培训投资的回报。 培训能否在开始时适当的干涉是影响培训在改善个人和组织表现方面产生的效果的一个因素。这是汤姆吉尔伯特倾其一生所专注之事，并且于1978年在他的书中清晰的阐述、 汤姆吉尔伯特的背景 已故的吉尔伯特在1960年早期曾帮助建立ISPI。他是田纳西大学，阿拉巴马大学，乔治亚大学的毕业生，是哈佛大学斯金纳的同事，同时也是吉尔里朗姆勒在20世纪70年代的商业伙伴以及行为分析学会的长期会员。 吉尔伯特于空想家罗伯特马格以及乔哈莱斯有着一生的联系，并且他的工作是出于许多名人的激励，像弗莱德里克泰勒，科特莱温，B.F斯金纳。他是一个非常有才能的行为工程师，参加了300多个组织，而且获得了所有组织当中有关表现绩效的奖项，他也许是这个领域“点缀”最多的“老兵”。他帮助推动了按季度提升绩效理论的创立。 吉尔伯特引领我们不再局限于培训，而是采取一种缜密的并且以观察为基准的方式来提升绩效。他的行为工程模型促使我们看到帮助提升绩效的各种因素。事实上，他的模型已经被大量应用。他相信科学理论需要满足一下三点要求：简约——能简单解释的东西要避免繁杂。 优雅——一个好的理论，它的每一部分和片段不应该混乱的糅合在一起，而是要紧密的联系。
实用——一个好的理论应当有用，即便不能在现实世界中发挥作用，也应该有利于科学的发展。 我们所有人在工作中都应当遵守这些好的操作原则。 吉尔伯特的行为工程模型 在《Human Competence: Engineering Worthy Performance》中，吉尔伯特描述了一系列可以用于将员工绩效从一般或以下提升至杰出水平的技术。这些技术当中包含行为工程模型，在第一节展示过。这个模型主要用来改善员工的工作环境而非员工本身。有了这种行为工程模型，这些负责绩效的提升和保持的个体就可以针对绩效提升方案进行诊断，设置优先和策划。 表格一。行为工程模型
身边现象的经济学分析
广东石油化工学院 经济学基础 课程论文 题目：身边现象的经济学分析 学院：化工与环境工程学院专业：环境工程班级：环境10-2学号：10014030228学生：林灿豪 指导教师：杨少文
身边现象的经济学分析 一提起经济学，有多少人的第一反应是感觉到枯燥无味呢？可能会觉得自己不从事金融行业的工作，也没什么必要学什么经济学。世界上即使没有发明经济学，地球也一样会转。但身处现代会，却必须要懂点经济学，因为现实生活中它已无处不在。平时去买菜买衣服都是经济学的现象。 其实宏观经济学也可以引人入胜，一些精彩的寓言和生动的故事同样蕴含着经济学的哲理。现实生活我们也可以很轻易地用生动的事实来感受到身边的经济学。经济学家的著述往往是枯燥乏味的，但用亲身经历去体会当中的经济学原理，应该是丰富有趣的事情。在一个属于智者和经济学家的年代，我们不了解宏观经济的游戏规则欠就无法成为自己财富的真正主人。 一、优秀男人找不到漂亮老婆 1、投资分析 （1）优秀的男人在年轻的时候是一个潜力股，资产是逐渐递增的；漂亮的女人发现不了这个。 （2）漂亮的女人拥有漂亮的资本，但是会加速折旧，不断贬值，所以会在年轻的时候充分利用她们的资本（漂亮）投资，故出现傍大款等现象，以期能在短期内获得大的回报。她们只会做短线投资，不会搞长线投资，因为她们投资不起！（比起那些不漂亮的女人，她们有漂亮这一比较优势） （3）优秀男人看中漂亮之外的品质和聪明——这些才不会像相貌那样随着岁月贬值,事实上,他们可能根本不缺少漂亮女人——但不会当老婆~同样，在结婚时，一个聪明但普通的女人比一个漂亮但平庸的女人更有眼光发现这些“潜力股”，并且她们有更低的“成本”去投资 2、博弈论分析（信息不对称） 如果看到过美丽心灵，你就知道，男女两者之间的博弈。当时纳什得出结论：一方要主动。不过这是在双方信息都完全的情况下，而现实中，选择对象却一件信息是不完全的事情。 美女和优秀的男人都有自傲的资本，各自认为自己不会缺少追求者，从而等待别人的主动，由于双方的博弈是建立在信息不对称的基础上，所以等到时机错失，各自只能退而求其次，也就是我们通常看见的美女配野兽，帅男配丑女！ 3、风险分析 我们选择对象的标准只能根据目前的标准（概率）进行，因此很多美女选择傍大款（确定的结果）是很正常的。而对于所说的潜力股，只是他们成功的概率，现
消费者行为分析模型
消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall） 在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始 终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变化，于2005 年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。 SICAS模型，即sense- Interest & Interactive- Connect & Communicate- Action- Share，基于用户关系网络，用户与好友、用户与企业可以相互连通，自由对话。它产生于数字时代。 Sense（品牌-用户互相感知）：在SICAS 生态里，品牌与用户利用社交网络、移动 互联网、LBS位置服务等新型社会化平台通过分布式、多触点建立动态感知网络，双方对话不受时间地点限制，对企业来说，能够通过遍布全网的传感器及时感知到用户的体验评论和需求有着重要意义。