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社会计算:用户在线行为分析与挖掘

作者:刘红岩
定价:65
印次:1-1
ISBN:9787302356486
出版日期:2014.07.01
印刷日期:2014.06.12

近年来,随着Web技术的发展和应用的普及,大量用户将线下行为转移到线上进行,并且通过各种社会媒体随时随地进行社会交互和情感表达。这些海量的社会行为形成的大数据,催生了社会计算这个新的跨学科的研究和应用领域。本书在大数据的时代背景和社会计算的框架下,介绍从大量用户在线行为数据中发现其中隐含的用户行为模式和兴趣偏好的方法和技术。全书主要内容分为7个部分,分别介绍用户在线搜索行为、网上购物行为、浏览行为、社会标注行为、评论行为以及社交行为等方面的数据分析技术和方法,涉及搜索意图的分析、购物模式的发现、周期行为的挖掘、标签的有效聚类、评论意见的挖掘、用户偏好的发现、个性化推荐方法、链接分析以及社会网络的分析方法等最新研究内容。 本书内容新颖、丰富、易于理解,反映社会计算和商务智能的最新研究和应用趋势。本书主要面向高等院校和科研单位的研究生、博士生和相关研究领域的学者,对业界管理人员和信息技术人员也有一定的参考价值。

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前言 随着互联网、计算机等信息技术和应用的发展,人们的学习、生活和工作的诸多行为都从线下转移到线上进行,人们的在线活动行为和轨迹被记录下来。同时,Web 2.0技术以及社会媒体的兴起和广泛使用,使得人们的社会交互和意见情感在网上表露无遗,这些都使得利用计算机技术分析人类的社会活动,发现其中蕴含的规律和模式成为可能,也使社会计算这门学科成为近年来的研究和应用热点,国内外知名高校和研究机构也纷纷设立社会计算专业学科。另外,消费者的众多网上在线活动中隐含着有意义的行为规律和兴趣偏好,挖掘这些规律和偏好,可以为电子商务实现个性化服务、精准营销和开发新型业务模式提供技术和理论支持。同时,大数据、稀疏数据、富媒体、非结构化等极端数据为传统的分析技术和方法带来了巨大的挑战。 本书主要介绍著者近几年在商务智能和社会计算领域的最新研究成果,重点探讨如何根据用户的在线行为特点,针对电子商务过程中出现的管理需求,提炼和定义新型用户行为模式,刻画用户的兴趣偏好; 在极端数据情况下如何高效发现各类知识,构建用户兴趣偏好模型; 最后通过严谨的理论分析和广泛的实验,对所提方法和发现的结果进行验证和评价,旨在为推动数据挖掘和社会计算的理论发展做出贡献,也为业界的实际应用提供参考。本书的内容根据用户在线行为的类别进行组织,分别介绍新型的分析和挖掘方法。在线行为包括搜索、网购、标注、浏览、评论以及社交等,分析方法涉及各种概率统计、数据挖掘、社会网络分析等。研究内容包括搜索意图的发现、热点话题的侦测、在线购物模式的挖掘、周期模式的定义和分析、标签相似度的衡量、高效的聚类,以及针对中文表达的意见挖掘、个性化推荐和社会网络中的相似度、影响度的有效度量和计算等。本书主要面向高校和科研单位的硕士生、博士生和相关研究领域的学者,对企业营销、运营及信息技术等方面的管理人员也有一定的参考价值。 本书由国家自然科学基金项目“基于数据挖掘的用户网上行为模式的发现技术与应用研究”(项目编号70871068)和“通过社会化媒体挖掘用户兴趣的方法及应用研究”(项目编号71272029)的研究成果凝练而成。在项目的研究过程中,著者及其相关团队紧密配合,深入研究,在许多国内外热点和前沿研究问题上,勇于面对挑战,攻克了许多难点,取得了一系列创新型研究成果。为此,衷心感谢研究团队和合作者在研究项目中所做出的学术贡献。 作为新兴领域的一部专著,难免有疏漏之处,敬请读者指正。 著者 2014年4月于清华园

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  • 第1章绪论

    1.1大数据分析与社会计算

    1.2用户在线行为的分析与挖掘

    1.2.1在线搜索行为分析

    1.2.2在线购物行为分析

    1.2.3在线浏览行为分析

    1.2.4在线评论意见挖掘 

    1.2.5基于在线行为的推荐

    1.2.6在线标注行为分析

    1.2.7社会网络分析与挖掘

    参考文献

    第2章在线搜索行为分析

    2.1搜索意图挖掘

    2.1.1问题定义

    2.1.2单视图关系图构建

    2.1.3跨视图关系构建

    2.1.4多视图随机游走模型

    2.1.5查询相似度衡量

    2.1.6多视图随机游走模型与其他模型关系

    2.1.7实验 

    2.1.8相关工作

    2.1.9小结

    2.2热点事件挖掘

    2.2.1种子URL发现方法

    2.2.2基于随机游走的局部扩展的事件发现方法

    2.2.3基于马尔科夫随机场的局部扩展方法

    2.2.4事件侦测

    2.2.5案例分析

    2.2.6实验分析

    2.2.7相关工作

    2.2.8小结

    参考文献

    第3章在线购物行为分析

    3.1挖掘跨网站购物模式

    3.1.1什么是跨网站购物模式

    3.1.2跨网站购物模式的无候选集挖掘方法

    3.1.3挖掘其他类型的购物模式 

    3.1.4实验及案例分析

    3.1.5相关工作

    3.2交易行为模拟

    3.2.1数据的层次结构

    3.2.2人工层次数据流生成器

    3.2.3测试

    3.2.4结论

    参考文...

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