Abstract—More than ever before, the

Abstract—More than ever before, the amount of data about
consumers, suppliers and products has been exploding in today
consumer world referred as “Big Data”. In addition, more data is
available to the consumer world from multiple sources including
social network platforms. In order to deal with such amount of
data, a new emerging technology “Big Data Analytics” is explored
and employed for analyzing consumer behaviors and searching
their information needs. Specifically, this paper proposes a Big
Data application framework for analyzing consumer behaviors by
using topological data structure, co-occurrence methodology and
Markov chain theory. First, the consumer related data is
translated into a topological data structure. Second, using
topological relationships, a co-occurrence matrix is formed to
deduce Markov chain model for consumer behavior analysis.
Finally, some simulation results are shown to confirm the
effectiveness of the proposed framework.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นามธรรมซึ่งมากกว่า เดิม ข้อมูลเกี่ยวกับ
ผู้บริโภค ผู้ผลิต และผลิตภัณฑ์มีการระเบิดในวันนี้
โลกผู้บริโภคเรียกว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" นอกจากนี้ ข้อมูลเพิ่มเติมเป็น
ว่างโลกผู้บริโภคจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ รวมถึง
แพลตฟอร์มเครือข่ายสังคม การจัดการกับจำนวนเช่น
ข้อมูล เทคโนโลยีเกิดใหม่อุดม "ใหญ่ข้อมูลวิเคราะห์"
และการจ้างงานสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค และค้น
ความข้อมูล โดยเฉพาะ กระดาษนี้เสนอเป็นใหญ่
กรอบข้อมูลแอพลิเคชันสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคโดย
ใช้โครงสร้างข้อมูล topological วิธีเกิดร่วม และ
Markov โซ่ทฤษฎี อันดับแรก ผู้บริโภคที่เกี่ยวข้องข้อมูล
แปลเป็นโครงสร้างข้อมูล topological ที่สอง การใช้
topological ความสัมพันธ์ จัดการเมทริกซ์เกิดร่วม
เดา Markov โซ่รุ่นสำหรับวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค
สุดท้าย แสดงผลบางอย่างการทดลองเพื่อยืนยันการ
ประสิทธิภาพของกรอบงานนำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ-มากกว่าที่เคยมีมาก่อนจำนวนของข้อมูลที่เกี่ยวกับ
ผู้บริโภคซัพพลายเออร์และผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการระเบิดในวันนี้
โลกของผู้บริโภคเรียกว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" นอกจากนี้ข้อมูลเพิ่มเติม
สามารถใช้ได้กับโลกของผู้บริโภคจากหลายแหล่งรวมทั้ง
แพลตฟอร์มเครือข่ายทางสังคม เพื่อที่จะจัดการกับเงินจำนวนดังกล่าวจาก
ข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่เทคโนโลยีใหม่ "บิ๊กข้อมูลการวิเคราะห์" คือการสำรวจ
และใช้สำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคและการค้นหา
ข้อมูลความต้องการของพวกเขา โดยเฉพาะงานวิจัยนี้เสนอบิ๊ก
กรอบใบสมัครข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคโดย
ใช้โครงสร้างข้อมูลทอพอโลยี, วิธีการร่วมเกิดขึ้นและ
ทฤษฎีห่วงโซ่มาร์คอฟ ก่อนที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องของผู้บริโภคมีการ
แปลเป็นโครงสร้างข้อมูลทอพอโลยี ประการที่สองใช้
ความสัมพันธ์ที่ทอพอโลยี, เมทริกซ์ร่วมให้เกิดมีการสร้างขึ้นเพื่อ
สรุปรูปแบบห่วงโซ่มาร์คอฟสำหรับการวิเคราะห์การทำงานของผู้บริโภค
สุดท้ายผลการจำลองบางส่วนมีการแสดงเพื่อยืนยัน
ความมีประสิทธิผลของกรอบที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่เป็นนามธรรมมากกว่าที่เคยเป็น ปริมาณของข้อมูลเกี่ยวกับ
ผู้บริโภค ซัพพลายเออร์ และผลิตภัณฑ์ได้รับการขยายในวันนี้
ผู้บริโภคโลกเรียกว่า " ข้อมูล " ใหญ่ นอกจากนี้ ข้อมูลเพิ่มเติม
พร้อมโลกผู้บริโภคจากหลายแหล่งรวมทั้ง
แพลตฟอร์มเครือข่ายทางสังคม เพื่อที่จะจัดการกับจำนวนนี้
ข้อมูลใหม่เทคโนโลยีใหม่ " ใหญ่ข้อมูล Analytics "
สํารวจและ วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค และการค้นหา
ความต้องการสารสนเทศของตนเอง โดยเฉพาะ กระดาษนี้นำเสนอใหญ่
ข้อมูลกรอบใบสมัคร วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค โดยการใช้โครงสร้างข้อมูลรูปแบบ

ทฤษฎีและวิธีการการห่วงโซ่มาร์คอฟ แรก , ผู้บริโภคที่เกี่ยวข้องข้อมูล
แปลเป็นโครงสร้างข้อมูลรูปแบบ . ประการที่สอง การใช้
ความสัมพันธ์รูปแบบเมทริกซ์ , การเกิดขึ้น

สรุปแบบจำลองห่วงโซ่มาร์คอฟเพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค
สุดท้ายบางผลการจำลองแสดงเพื่อยืนยันประสิทธิผลของ
เสนอกรอบ