Weibo LBS 15年定位分析和要做的事情

本文探讨了微博在LBS(Location-Based Services)领域的定位,强调微博应注重基于位置发现信息而非交友。分析了微博与微信的差异化,提出微博应关注“周边值得关注的人”和内容。同时,对于陌陌的到店通商业化,指出规模化需求的重要性。文章还涉及微博的项目领导力转变、用户调研结果以及LBS的目标设定,认为微博应通过位置提供兴趣信息和服务,并学习竞品的合理推荐策略。
来总的一些话:

- 关于周边

 

1、微博的核心还是单向关系,发现信息。。。不要一谈到周边,就是交友,发现美女。

2、微博是“基于社交关系发现信息的平台”,不是“社交平台”按这个逻辑,微博是“基于位置关系发现信息和人的平台”,不是“基于位置的社交平台”,或者更明确一些“不是基于位置的交友平台”。。。

3、“发展周边值得沟通的人”,和 “发现周边值得关注的人”,和“周边人最关注的帐号和内容是什么”。。。这3个点,微博都能做,做哪个?才跟微信有差异化?

4、这不是关键,关键的是迅雷没有去推荐“周边的人”,而是推荐了“周边的人都在看什么”LBS一定要去推“周边产生信息的人”么?有没有可能一个人不在周边,但是周边的人最关注他?


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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