如何检查WPF应用程序中的用户不活动

针对目前电子取证缺乏全程监督的问题提出了一种基于用户行为关联分析的电子取证系统。该系统根据业务活动主体、行为和客体约束关系建立用户行为知识库，基于电子证据属性相似度，对原始电子证据进行过滤和融合，在WINEPI算法的基础上，实现电子证据的用户行为关联。使用实际数据测试表明，该系统能够对用户网络活动过程进行全程监督，并可以把取证过程的监督数据作为呈堂的证据。

基于用户聚类推荐算法是根据用户的喜好程度产生的推荐系统

现有的网站往往向注册用户提供服务，而网站中的每日活跃用户量往往决定着网站建设的成败。为了描述网站中每日活跃用户的动态变化，将用户在网站上的交互行为分为响应、扩散和衰落三种类型，并提出了一种基于用户交互模型的每日活跃用户量模型。通过响应、扩散和衰落三种交互行为的定义，进一步推导出每日活跃用户随着时间的变化率。通过对每日活跃用户随着时间的变化率进行分析得到如下结论：当网站中用户的响应概率小于衰落概率时网站的活跃用户将趋向于0，反之活跃用户趋于某个固定的常数。大量的真实数据实验表明，不论网站自身的运营是否成功，

结合出行链的概念，对电动汽车（EV）一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上，提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响，以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址，以充电站的周最大充电负荷确定建设容量，并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案，兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例，验证了该规划模型的可行性和有效性。

基于用户评价的推荐系统，含数据集以及预处理脚本以及推荐算法

2014中华架构师大会材料 大数据,用户画像,机器学习,数据挖掘

随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的有效性和高效性。

1.产品搜索结果页面    此页面是用户进入购物平台后，系统与用户交互的第一个页面，拍拍的选项框需要进一步整合与简化，但要结合用户分析和数据，如图： 下列编号均对应截图中序号，后文同    1)页首的翻页功能略显多余，有逆于用户浏览习惯，可去掉或简化    2)条件选项过多，达11项。可考虑精简与合并，但需结合用户行为分析数据    3)排序选项累赘及顺序颠倒。按一般用户购买行为，在结果中排序时，“信用度高”为首要条件，其次是价格。其余选项是否有必要？可参考用户行为分析数据，进行调整。 对比看下淘宝此处的设计，比较简洁： 2.产品页，销售记录    用户完成产品搜索后，会确定几个商品，并开始浏

flask-restful-login-example 安装 需要Python 3。 有多种方法可以将请求发送到服务器。 邮递员，失眠，cURL，httpie和curl是发送请求的简单而有用的工具。 我最喜欢httpie和curl。 用法如下所示。 将项目和安装要求拉到虚拟环境（ ）。 然后运行。 $ git clone https://github.com/melihcolpan/flask-restful-login $ cd flask-restful-login $ virtualenv venv $ source venv/bin/activate $ pip instal