用户忠诚度

基于O2O模式下服装网络定制，研究顾客忠诚度。 通过调研分析，构建了顾客忠诚度模型。 结论：线上定制服务信息宣传对满意度有正面影响；线下定制服务增强了满意度；顾客参与定制过程提升了好奇心和体验快感，促进了定制消费。

客户忠诚度的图数据库项目，用的就是开源的 HyperGraphDB，挺冷门但还蛮有意思。它不走传统关系型那套，直接上图结构 —— 节点、边都有，用来建模用户和行为之间的复杂关系，直观。 节点就是用户、产品、订单这些你想追踪的实体，边嘛，就是它们之间的各种联系，比如用户 A 推荐了 B、用户下了订单 C 之类的。这类关系网用文字表不好，图结构就合适。 我用的这个 HyperGraphDB 不同于 OrientDB 那种主流产品，它更偏实验，但也更自由。拿它做复杂的客户行为建模还挺合适。比如想忠诚用户推荐路径，或者挖潜在流失风险，图就比表靠谱多了。 顺带一提，HyperGraphDB 有自己的 I

通过分析电动汽车群体的响应能力，构建了一个考虑用户参与度的电动汽车能效电厂模型。该模型包含有功和无功响应能力的电动汽车车网互动模型，基于用户响应特性提出补偿电价下的用户参与度模型。模型中定义了能效电厂的响应能力、储能能力和价格响应成本，为电网调度提供依据。仿真验证表明，该模型有效地模拟了能效电厂的响应和储能特性，补偿电价影响着价格响应特性。

随着技术的不断进步，图形用户界面（GUI）制作在软件开发中显得尤为重要。将详细探讨高清晰度版的图形用户界面（GUI）制作过程及其关键步骤，帮助开发人员和设计师更好地理解和应用现代GUI技术。

详细介绍了在Unix环境中设置Oracle用户密码复杂度的实际操作步骤。内容涵盖了密码长度、字符类型要求、密码过期设置、过期提示、以及密码错误尝试次数等方面，适用于企业在进行Oracle数据库安全管理时的具体需求。

改进版的 ID3 算法优化挺有意思的，主要是在属性选择这块动了点手脚。原来选属性基本靠信息增益，但现在引入了用户兴趣度，挺人性化的设计，避免了小数据被大数据压死的情况。用 C 语言写的实现，结构清晰，逻辑也容易跟，适合对算法原理比较熟的你来深挖一下。

社交网络仍然蓬勃发展，以用户为核心的产品如何提升用户活跃度、促进持续使用，是产品运营管理者亟需关注的核心问题。在技术进步的推动下，兴趣导向型网站正在通过幂函数仿真验证关键策略，以提升其在用户中的影响力和吸引力。

偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度，由样本偏度系数表示。

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1