《场景调研》

                                                                               《场景调研》

(1)典型用户:

姓名:刘彦权

专业:13级土木

年龄:21

职业:学生

比例:半数

重要性:重要

知识层次和能力:一次性考过了计算机1,2级,对电脑有着由衷的喜爱,对电脑的操作很熟练

(2)用户需求:由于用户是社团的部长且家离学校很远,为了能够与老乡,父母和亲朋好友以及部员和其他部长的联系比较频繁,所以学校内网给的流量往往不能满足需求,再加上有时候想和离学校千里之远的父母以及好友视频,常常会有流量用超而耗费大量资金的情况发生;除此之外,再加上有时候需要给部员上传一些资料文件,更是雪上加霜了。

(3)假设:如果用户使用了我们的校友聊的话,那么在咋们学校内和本部部员以及其他部长甚至和本学校的老乡们联系或传送文件时就可以利用我们这款软件在校园局域网内免流量的特点而减少了很大的资金开支,并且在校园局域网内网速还是不错的,这样既提高了办事效率,增进了老乡间,社团等间的友谊,又为自己减少了资金的耗费,至少已经不会出现那样流量用超,资金耗费巨大的情况了!

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Twinklelittlestar/p/4572798.html

<think>嗯,用户想要创建一个与信息论基础相关的社会现实场景调研报告,需要包含题目、场景描述、问题分析及解决方案。首先,我需要理解信息论的核心概念,比如熵、信道容量、编码理论、数据压缩、噪声干扰等。然后,结合社会现实场景,找到一个合适的应用领域。 用户提供的引用中有提到婚庆策划系统、会议管理系统等,这些可能涉及信息传递效率的问题。不过,我需要找一个更贴近信息论的社会场景。比如,城市交通中的信息传输,或者社交媒体中的信息过载,这些都是信息论可以应用的领域。 接下来,确定题目。题目需要体现信息论和现实场景的结合,比如“基于信息熵的社交媒体谣言传播机制调研”或者“城市交通信号优化中的信道容量分析”。要确保题目既有理论深度又有实际意义。 场景描述部分需要具体,比如选择社交媒体中的谣言传播,描述信息如何产生、传播,以及由于噪声干扰导致的失真。问题分析需要运用信息论的概念,比如用熵衡量信息不确定性,信道容量分析传播效率,纠错码理论解决信息失真。 解决方案部分要对应问题,提出具体的措施,比如优化信息编码、提升信道容量、引入冗余校验等。同时,需要确保这些方案有信息论的理论支持,并且能够实际应用。 还需要考虑用户可能的需求,比如他们是否需要技术实现细节,或者更偏向理论分析。根据引用中的内容,用户可能对系统设计、数据库构建等技术方面感兴趣,但这次的重点是调研报告的结构和内容,所以可能需要结合理论和实际应用。 最后,生成相关问题时要围绕信息论在不同场景的应用,可能的挑战,以及评估方法。确保问题能够引导进一步的研究或分析。</think>### 基于信息论的社会现实场景调研报告构建方法 #### 1. 选题设计 **题目示例** 《基于信息熵的农村电商信息不对称问题研究——以农产品直播带货场景为例》 #### 2. 场景描述 **典型场景** 在农产品直播带货场景中,存在生产者(农户)、中间商、消费者三方的信息传递链路: $$ C = B \log_2(1 + \frac{S}{N}) $$ (信道容量模型,反映信息传递效率) **具体表现**: - 农户无法精准获取市场需求信息(信源熵$H(X)$过高) - 消费者对产品质量存疑(信道噪声$N$干扰) - 中间商利用信息差牟利(互信息$I(X;Y)$被截断) #### 3. 问题分析 | 信息论概念 | 现实映射 | 量化指标 | |------------|----------|----------| | 信源熵 | 市场需求多样性 | $H(X) = -\sum p(x)\log p(x)$ | | 信道容量 | 直播平台信息承载能力 | $C = B \log(1+SNR)$ | | 失真度 | 产品描述与实物差异 | $D = E[d(x,\hat{x})]$ | **核心矛盾**: 通过KL散度$D_{KL}(P||Q)$可量化平台宣传信息分布$P$与实际情况$Q$的偏差值[^1] #### 4. 解决方案 **技术路径**: ```mermaid graph TD A[信源编码] --> B(压缩冗余需求信息) C[信道编码] --> D(添加纠错校验信息) E[信息度量] --> F(建立熵权评价体系) ``` **具体措施**: 1. 构建农产品质量信息的$LZ78$压缩算法模型 2. 设计直播弹幕的$(7,4)$汉明码纠错机制 3. 开发基于互信息的供需匹配系统[^4] #### 5. 验证方法 使用典型相关系数分析信息优化前后交易量的变化: $$ \rho = \frac{\text{Cov}(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y} $$ 通过假设检验验证方案有效性(设置$\alpha=0.05$显著性水平)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值