泛在商務(wù)環(huán)境下的信息聚合與推薦

定　價(jià)：￥30.00

作　者：	劉啟華著
出版社：	復(fù)旦大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	信毅學(xué)術(shù)文庫(kù)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787309108606	出版時(shí)間：	2014-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	232	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展不僅使信息數(shù)量呈幾何級(jí)數(shù)增加，表現(xiàn)出“極端數(shù)據(jù)”或“海量數(shù)據(jù)”的特征，進(jìn)一步導(dǎo)致“Web數(shù)據(jù)危機(jī)”，而且也使信息資源的服務(wù)與利用日益社會(huì)化和個(gè)性化。新興網(wǎng)絡(luò)（社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)、微博、微信、Twitter等）、新興商務(wù)模式（團(tuán)購(gòu)、社會(huì)化商務(wù)等）、智能終端（智能手機(jī)等）以及新技術(shù)（泛在計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等）構(gòu)建出了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用無(wú)所不在的泛在商務(wù)環(huán)境。泛在商務(wù)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)信息資源具有多源性、多樣性、海量性和異構(gòu)性等自然特性，同時(shí)用戶(hù)信息服務(wù)需求存在著泛在性、情境敏感性和高度個(gè)性化等特征?，F(xiàn)有的信息處理模式已無(wú)法適應(yīng)新興商務(wù)環(huán)境下人們研究、學(xué)習(xí)、創(chuàng)新與決策的要求，主要體現(xiàn)在：（1）傳統(tǒng)的信息組織和檢索方式不適應(yīng)泛在商務(wù)環(huán)境下多樣化的終端設(shè)備的要求；（2）用戶(hù)信息需求的個(gè)性化和多元化特征給用戶(hù)需求建模方法提出了更高的要求；（3）傳統(tǒng)的個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)和相應(yīng)算法大多是千方百計(jì)地關(guān)注于如何提高推薦算法的精確性，而忽略了推薦結(jié)果的多樣性。因此，泛在商務(wù)環(huán)境下的信息資源管理需要有新的思路和方法。在泛在商務(wù)環(huán)境下，用戶(hù)的信息需求與用戶(hù)所處的特定情境是密切相關(guān)的，建立基于情境計(jì)算的用戶(hù)需求模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)用戶(hù)需求與信息資源的智能匹配，并主動(dòng)為用戶(hù)推薦準(zhǔn)確多樣的信息資源，是泛在商務(wù)環(huán)境下智能信息處理領(lǐng)域值得關(guān)注的研究思路。本書(shū)按照“按需聚合、智能推薦”的原則，以提供精準(zhǔn)的信息聚合服務(wù)和推薦個(gè)性化的信息資源為目標(biāo)，構(gòu)建了適應(yīng)泛在商務(wù)環(huán)境的智能信息處理框架，并以旅游信息檢索為例，開(kāi)發(fā)泛在旅游信息聚合與推薦原型系統(tǒng)（UTravel）。

作者簡(jiǎn)介

　　劉啟華，男，湖北漢川人，國(guó)際信息系統(tǒng)協(xié)會(huì)會(huì)員。2006年畢業(yè)于武漢大學(xué)信息管理學(xué)院信息管理與信息系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)，2011年于武漢大學(xué)信息管理學(xué)院管理科學(xué)與工程專(zhuān)業(yè)獲博士學(xué)位?，F(xiàn)就職于江西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院和電子商務(wù)江西省高校高水平工程研究中心。主要研究方向?yàn)椋弘娮由虅?wù)理論與應(yīng)用、移動(dòng)與泛在商務(wù)、個(gè)性化推薦系統(tǒng)。主持了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目、江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目、江西省教育廳科技項(xiàng)目等，參加多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科研項(xiàng)目和橫向課題。近5年來(lái)在《Computers in Human Behavior》、《Electronic Library》、《International Journal of Mobile Communications》、《International Journal of Ad HOC and Ubiquitous Computing》、《Program Electronic Library and Information Systems》等國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。

圖書(shū)目錄

1緒論
1.1研究背景
1.1.1泛在計(jì)算
1.1.2物聯(lián)網(wǎng)
1.1.3商務(wù)模式的演變
1.2研究問(wèn)題及意義
1.2.1研究問(wèn)題的提出
1.2.2研究意義
1.3研究?jī)?nèi)容和組織
2研究綜述
2.1泛在商務(wù)研究綜述
2.1.1泛在商務(wù)的基本概念
2.1.2泛在商務(wù)的特點(diǎn)
2.1.3泛在商務(wù)文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析（2000—2009）
2.2信息聚合研究綜述
2.2.1聚合、融合與集成
2.2.2信息聚合及其應(yīng)用
2.3智能推薦研究綜述
2.3.1傳統(tǒng)的信息推薦方法
2.3.2新興的信息推薦方法
2.4本章小結(jié)
３泛在商務(wù)環(huán)境下信息聚合與推薦框架
3.1泛在商務(wù)環(huán)境下信息資源的特性
3.2泛在商務(wù)環(huán)境下信息服務(wù)的特征
3.3泛在商務(wù)環(huán)境下信息聚合與推薦框架
3.3.1基于情境計(jì)算的用戶(hù)需求模型
3.3.2基于主題模型的信息按需聚合
3.3.3基于興趣社區(qū)和信任鄰居的個(gè)性化推薦
3.4本章小結(jié)
４基于情境計(jì)算的用戶(hù)需求模型
4.1理論基礎(chǔ)
4.1.1情境計(jì)算
4.1.2語(yǔ)義本體
4.1.3Web日志挖掘
4.1.4多關(guān)系決策樹(shù)
4.2基于情境歷史挖掘的用戶(hù)需求獲取
4.2.1情境歷史獲取
4.2.2情境歷史推理
4.2.3偏好預(yù)測(cè)和用戶(hù)建模
4.3與其他方法的比較
4.4本章小結(jié)
５基于主題模型的Web文本按需聚合
5.1主題模型
5.1.1主題模型的提出
5.1.2主題模型的發(fā)展歷史
5.1.3LDA模型
5.2基于LDA的Web文本信息按需聚合
5.2.1基本思路
5.2.2基于LDA的主題信息采集
5.2.3基于LDA的文本層次分類(lèi)
5.2.4基于LDA的文本檢索
5.3本章小結(jié)
6基于興趣社區(qū)和信任鄰居的個(gè)性化推薦
6.1個(gè)性化推薦系統(tǒng)的多樣性研究進(jìn)展
6.1.1推薦系統(tǒng)多樣性的類(lèi)型
6.1.2提高推薦系統(tǒng)多樣性的方法
6.1.3推薦系統(tǒng)多樣性的主要度量指標(biāo)
6.2多層語(yǔ)義興趣社區(qū)的構(gòu)建
6.2.1興趣社區(qū)概述
6.2.2基于用戶(hù)需求本體的多層語(yǔ)義興趣社區(qū)
6.3基于興趣社區(qū)和信任鄰居的混合推薦模型
6.3.1基于興趣社區(qū)的用戶(hù)偏好匹配算法
6.3.2基于信任鄰居的多樣性信息推薦算法
6.3.3基于興趣社區(qū)和信任鄰居的混合推薦算法
6.4本章小結(jié)
7實(shí)驗(yàn)研究：武漢泛在旅游信息聚合與推薦系統(tǒng)——U-Travel
7.1U-Travel應(yīng)用背景
7.2U-Travel系統(tǒng)架構(gòu)
7.2.1系統(tǒng)框架
7.2.2用戶(hù)需求建模模塊
7.2.3旅游文本建模模塊
7.2.4旅游信息資源按需聚合模塊
7.2.5旅游信息推薦模塊
7.3系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果展示
7.4U-Travel主要模塊測(cè)試
7.4.1基于情境歷史的移動(dòng)用戶(hù)偏好挖掘效果測(cè)試
7.4.2基于LDA的中文主題抽取效果分析
7.4.3基于LDA的文本層次分類(lèi)效果分析
7.5U-Travel性能測(cè)試
7.5.1U-Travel的檢索效果測(cè)試
7.5.2U-Travel的個(gè)性化推薦效果測(cè)試
7.6本章小結(jié)
8總結(jié)與展望
8.1總結(jié)
8.2研究展望
參考文獻(xiàn)