基于FP-Growth+LSTM的问题发现及行为预测模型  

作　　者：佘欣媛 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学(威海)图书馆,山东威海264209

出　　处：《科技与创新》2024年第11期10-14,共5页Science and Technology & Innovation

摘　　要：虚拟现实、数字孪生等技术的应用,让很多产业面临数字化转型问题。通过分析2020年某数字平台用户调查数据,讨论转型过程中个性化不足、用户不适应等问题,以FP-Growth(频繁模式增长)和LSTM(长短期记忆网络)算法为基础搭建问题发现及行为预测模型。挖掘影响转型效果及用户满意度的关键事件,并对用户行为进行预测。管理者可以根据模型监测用户行为动向。该模型有助于发现行业数字化转型过程中的问题及困难用户,推动数字化转型进程。

关 键 词：数字化转型 问题发现 行为预测 FP-GROWTH 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]