淮安電銷系統(tǒng)辦理,淮安電銷系統(tǒng)怎么辦理,淮安電銷系統(tǒng)去哪辦理

電銷系統(tǒng)為電銷系統(tǒng)不封號(hào)而生，為企業(yè)提供云呼叫系統(tǒng)和私域SCRM系統(tǒng)，結(jié)合外呼 短信 企業(yè)微信等營(yíng)銷通道和工具，

把電話等線索轉(zhuǎn)化為私域流量。降低企業(yè)營(yíng)銷成本,提升企業(yè)的客戶轉(zhuǎn)化率。

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已有研究

用戶行為本身具有較大差異性，數(shù)據(jù)采集過(guò)程中移動(dòng)設(shè)備放置位置多樣化，以及采集環(huán)境多樣化等因素，都將大大增加用戶行為識(shí)別的難度。國(guó)內(nèi)外研究者們?cè)谶@一方面做了大量研究。Zhang等人[1]提出一種基于粗糙集理論的知識(shí)增益方法來(lái)選擇特征，進(jìn)而用于人體行為識(shí)別。趙海勇等人提出了一種以人的動(dòng)作序列圖像的輪廓為特征、基于隱條件隨機(jī)場(chǎng)的行為識(shí)別方法，利用背景差分法和陰影消除技術(shù)提取運(yùn)動(dòng)人體輪廓[2]。謝立東提出了一種采用分層方法來(lái)研究人體行為識(shí)別技術(shù)的方法[3]。范琳等人提出了一種與穿戴位置無(wú)關(guān)的手機(jī)用戶行為識(shí)別模型[4]，對(duì)走路、跑步、上樓、下樓等日常行為識(shí)別的準(zhǔn)確率最高達(dá)88.32%。王忠民等人提出了一種多頻段時(shí)域分解的行為識(shí)別特征優(yōu)選方法[5]，對(duì)日常行為的識(shí)別準(zhǔn)確率最高達(dá)89%。衡霞等人提出了一種依據(jù)手機(jī)內(nèi)置三維加速度傳感器采集的人體日常行為數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行識(shí)別分類的方法，平均識(shí)別正確率為87.17%。陳益強(qiáng)等人將智能手機(jī)放置位置細(xì)分為：右褲子口袋、右手、右上衣口袋、左褲子口袋、左手、左上衣口袋6種，從加速度數(shù)據(jù)中提取最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、能量、均值等特征，采用ELM算法，建立手機(jī)放置位置交叉的自適應(yīng)行為識(shí)別模型，對(duì)靜止、下樓、走路、跑步、上樓進(jìn)行識(shí)別，護(hù)理論文網(wǎng)其平均識(shí)別準(zhǔn)確率能提高12%左右。

為了進(jìn)一步提高移動(dòng)用戶行為識(shí)別的準(zhǔn)確率，本文提出了一種基于多分類器融合的行為識(shí)別模型。