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汉语学习词典用户需求调查及融媒体词典应对策略——以中小学用户群体为例: 2025年; 坚持“以用户为中心”的原则是学习词典编纂的基本要求。用户需求调查及访谈反馈数据显示,融媒体词典是学习词典坚持“以用户为中心”原则的必然选择。融媒体词典要融入多媒体和多模态信息,但平面词典文本仍然是其核心内容。要适应用户的认知水平及认知能力,融媒体学习词典须坚持通俗易懂的释义原则,用元语言释义是可以接受的一种理念,用已经学过的词语解释未学过的词语,用插图、音频、小视频甚至方言等解释最基础的词语。释义语言整体来说可以有不同的风格、呈现多元状态,例句及其他说明要与学习者的水平和能力相匹配。融媒体学习词典要满足用户学习语言知识的需求,在总体规模上,应奉行“够用为度,实用为上”的原则,除了提供词典常规的词目、注音、词性、释义、例句外,还要增加语义说明、文化背景、知识背景、词义辨析、关联语汇等内容;同时,要满足用户语言能力的提升,包括语言学习能力和语言应用能力提升的需求。; 亢世勇王兴隆刘海润

用户群体分类方法、装置、电子设备、介质和程序产品: 本申请提供一种用户群体分类方法、装置、电子设备、介质和程序产品，属于金融技术领域。该方法包括：根据各个用户的金融信息确定各个用户在预设坐标系中的第一位置；确定相邻的两个第一位置之间的第一距离，并将小于第一预设距离的第一距...; 陈卓

一种用户群体预测模型的构建方法及用户群体预测方法: 本说明书提供了一种用户群体预测模型的构建方法及用户群体预测方法，包括：获取黑样本以及白样本的特征数据；使用模型源数据，令用户账户作为节点，用户账户与用户账户的交易关系作为边，构建交易网络，并得到交易网络的标准社区结构；将...; 李威马滢刘洋

一种视频的用户群体确定方法及装置: 本申请提供一种视频的用户群体确定方法及装置，涉及多媒体技术领域。其中，视频的用户群体确定方法包括：获取视频平台的目标视频的视频数据信息，根据视频数据信息确定目标视频中的目标视频片段，根据目标视频片段，确定目标视频所适配的...; 林洁惠

一种基于大数据的用户群体分析方法: 本发明提供一种基于大数据的用户群体分析方法，包括：S1、对待分析的数据集进行数据清理；S2、结合采用皮尔逊相关系数和互信息进行特征选择；S3、对步骤S2选择出的特征数据进行归一化处理；S4、采用<I>SOM</I>聚类算...; 银樵曾艳明高禹刘湘媛伍剑岳天龙屈松涛李彪

基于在线网络的用户群体属性分析系统及方法: 本发明涉及网络大数据捕捉技术领域，具体涉及基于在线网络的用户群体属性分析系统及方法，包括：系统终端，是系统的总控制端，用于发出执行命令供下级各模块执行；植入模块，用于植入系统载于用户所用的移动设备；兼容模块，用于获取植入...; 刘长征张荣华袁李萌子刘陕南陈小光

基于用户群体体验研究的人体工学椅优化设计: 2024年; 目的为提升人体工学椅的群体用户体验水平,从用户需求出发,研究产品的群体用户体验设计策略。方法首先,从白领人群对产品的行为特征、操作习惯和情感变化出发,结合唐·诺曼(Don Norman)提出的三层次理论,从欲望层次、行为层次和反应层次确定群体用户体验的关键评价指标,其次,应用提出的“概率密度有序加权”(Probability Density Ordered Weighting,PDOW)方法构建产品用户群体体验综合评价模型,克服用户体验测试的不确定性,并探寻用户群体评价结果与评价指标的联系。最后,设计白领人群人体工学椅产品用户体验实验,确定人体工学椅最佳方案。结果建模结果表明,应用综合评价模型,能够很好地反映出白领人群对人体工学椅外观、交互和情感的偏好,设计出用户体验更好的产品。结论“概率密度有序加权”方法可有效消除测试的不确定性,准确得出用户群体对产品的综合评价结果,其低成本、便捷高效的特性有助于产品设计过程中更好地了解用户群体的偏好,给产品设计中用户群体体验优化提供了新的解决思路。; 李巧月李太福刘森宇刘新; 关键词：用户体验用户群体

基于5G移动网络的特殊用户群体通信方法: 本发明涉及5G网络通信领域，具体涉及基于5G移动网络的特殊用户群体通信方法，包括：对用户群体进行层级划分，生成若干个通信目标；基于各个通信目标的通信需求计算生成对应的通信权重；根据各个通信目标的通信权重结合总网络切片资源...; 李立甫李成俊黄伟施志勇张世伟杨舒洵孔涛印世平肖玲娜田春元

目标用户群体确定方法、装置、计算机设备及存储介质: 本发明公开了一种目标用户群体确定方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：根据预设标签库中的用户标签建立测试任务，并将所述测试任务发送到客户端；从所述客户端获取用户完成所述测试任务后的用户反馈信息；将所述用户反馈信...; 陈伟源

基于DBSCAN和用户群体特性分析的产品销量预测方法: 本发明涉及基于DBSCAN和用户群体特性分析的产品销量预测方法，包括：采集订单样本数据；对订单样本数据进行预处理；采用基于密度的聚类算法对订单样本数据进行聚类分析；划分用户群体，并进行用户群体特性分析；采用差分自回归移动...; 何建吾张撼难朱少磊刘宏杰

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