清華大學學術專著·社會計算：用戶在線行為分析與挖掘

定　價：￥65.00

作　者：	劉紅巖著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	清華大學學術專著
標　簽：	計算機與互聯網數據庫

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ISBN：	9787302356486	出版時間：	2014-07-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數：	207	字數：

內容簡介

　　近年來，隨著Web技術的發(fā)展和應用的普及，大量用戶將線下行為轉移到線上進行，并且通過各種社會媒體隨時隨地進行社會交互和情感表達。這些海量的社會行為形成的大數據，催生了社會計算這個新的跨學科的研究和應用領域。《清華大學學術專著·社會計算：用戶在線行為分析與挖掘》在大數據的時代背景和社會計算的框架下，介紹從大量用戶在線行為數據中發(fā)現其中隱含的用戶行為模式和興趣偏好的方法和技術。全書主要內容分為7個部分，分別介紹用戶在線搜索行為、網上購物行為、瀏覽行為、社會標注行為、評論行為以及社交行為等方面的數據分析技術和方法，涉及搜索意圖的分析、購物模式的發(fā)現、周期行為的挖掘、標簽的有效聚類、評論意見的挖掘、用戶偏好的發(fā)現、個性化推薦方法、鏈接分析以及社會網絡的分析方法等最新研究內容?！肚迦A大學學術專著·社會計算：用戶在線行為分析與挖掘》內容新穎、豐富、易于理解，反映社會計算和商務智能的最新研究和應用趨勢。本書主要面向高等院校和科研單位的研究生、博士生和相關研究領域的學者，對業(yè)界管理人員和信息技術人員也有一定的參考價值。

作者簡介

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圖書目錄

第1章緒論
1.1 大數據分析與社會計算
1.2 用戶在線行為的分析與挖掘
1.2.1 在線搜索行為分析
1.2.2 在線購物行為分析
1.2.3 在線瀏覽行為分析
1.2.4 在線評論意見挖掘
1.2.5 基于在線行為的推薦
1.2.6 在線標注行為分析
1.2.7 社會網絡分析與挖掘
參考文獻
第2章在線搜索行為分析
2.1 搜索意圖挖掘
2.1.1 問題定義
2.1.2 單視圖關系圖構建
2.1.3 跨視圖關系構建
2.1.4 多視圖隨機游走模型
2.1.5 查詢相似度衡量
2.1.6 多視圖隨機游走模型與其他模型關系
2.1.7 實驗
2.1.8 相關工作
2.1.9 小結
2.2 熱點事件挖掘
2.2.1 種子URL發(fā)現方法
2.2.2 基于隨機游走的局部擴展的事件發(fā)現方法
2.2.3 基于馬爾科夫隨機場的局部擴展方法
2.2.4 事件偵測
2.2.5 案例分析
2.2.6 實驗分析
2.2.7 相關工作
2.2.8 小結
參考文獻
第3章在線購物行為分析
3.1 挖掘跨網站購物模式
3.1.1 什么是跨網站購物模式
3.1.2 跨網站購物模式的無候選集挖掘方法
3.1.3 挖掘其他類型的購物模式
3.1.4 實驗及案例分析
3.1.5 相關工作
3.2 交易行為模擬
3.2.1 數據的層次結構
3.2.2 人工層次數據流生成器
3.2.3 測試
3.2.4 結論
參考文獻
第4章在線瀏覽行為周期性分析
4.1 周期模式相關工作
4.2 基于方差的周期模式
4.3 基于方差的周期模式的類型
4.4 周期模式的發(fā)現方法
4.4.1 貪婪分割法
4.4.2 準遍歷法
4.5 預測事件的發(fā)生
4.6 實驗
4.6.1 在線瀏覽行為數據集
4.6.2 合成數據
4.7 結論
參考文獻
第5章在線評論意見挖掘
第6章基于在線行為的推薦
第7章在線標注行為分析
第8章社會網絡分析與挖掘