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商務(wù)大數(shù)據(jù)管理與決策

商務(wù)大數(shù)據(jù)管理與決策

定 價(jià):¥168.00

作 者: 曹杰等
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030780201 出版時(shí)間: 2024-01-01 包裝: 精裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《商務(wù)大數(shù)據(jù)管理與決策》作為商務(wù)大數(shù)據(jù)的入門(mén)書(shū)籍,在內(nèi)容上盡量涵蓋商務(wù)大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的各個(gè)方面?!渡虅?wù)大數(shù)據(jù)管理與決策》以曹杰教授所獲得的兩項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目所作研究為基礎(chǔ),因此同樣包含了其團(tuán)隊(duì)所作的一些研究工作?!渡虅?wù)大數(shù)據(jù)管理與決策》共9章,大致分為3個(gè)部分:**部分(第1、2章)介紹了基礎(chǔ)知識(shí)和數(shù)據(jù)采集;第二部分(第3~8章)介紹了商務(wù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲(chǔ)、安全管理技術(shù)、知識(shí)表示、知識(shí)融合以及管理與決策模型;第三部分(第9章)介紹了相關(guān)應(yīng)用?!渡虅?wù)大數(shù)據(jù)管理與決策》旨在理論聯(lián)系實(shí)踐,讓讀者學(xué)有所得,學(xué)以致用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《商務(wù)大數(shù)據(jù)管理與決策》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
第1章 引言 1
1.1 商務(wù)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用概述 1
1.2 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu) 3
1.3 商務(wù)大數(shù)據(jù)研究概覽 4
參考文獻(xiàn) 11
第2章 商務(wù)大數(shù)據(jù)采集 20
2.1 商務(wù)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型 20
2.2 線上商務(wù)大數(shù)據(jù)采集方案 22
2.3 線下商務(wù)大數(shù)據(jù)采集方案 26
2.4 商務(wù)大數(shù)據(jù)采集的相關(guān)應(yīng)用案例 28
第3章 商務(wù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理 30
3.1 商務(wù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù) 30
3.2 多源異構(gòu)商務(wù)大數(shù)據(jù)不一致性消除策略 36
3.3 商務(wù)大數(shù)據(jù)語(yǔ)義提取與分析 37
3.4 商務(wù)大數(shù)據(jù)預(yù)處理案例 39
第4章 商務(wù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 41
4.1 鍵值存儲(chǔ) 41
4.2 列族存儲(chǔ) 54
4.3 圖存儲(chǔ) 63
第5章 商務(wù)大數(shù)據(jù)安全管理技術(shù) 74
5.1 商務(wù)大數(shù)據(jù)溯源技術(shù) 75
5.2 商務(wù)大數(shù)據(jù)隱私保護(hù) 78
5.3 商務(wù)大數(shù)據(jù)共享機(jī)制 82
5.4 商務(wù)大數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈技術(shù) 86
5.5 商務(wù)大數(shù)據(jù)安全管理案例 91
第6章 商務(wù)大數(shù)據(jù)知識(shí)表示 96
6.1 多粒度電子商務(wù)實(shí)體構(gòu)建模式 96
6.2 多類(lèi)別電子商務(wù)實(shí)體關(guān)系抽取 100
6.3 多層次知識(shí)表示模型 103
6.4 商務(wù)大數(shù)據(jù)知識(shí)表示案例 106
參考文獻(xiàn) 107
第7章 商務(wù)大數(shù)據(jù)知識(shí)融合 109
7.1 語(yǔ)義提取和語(yǔ)義關(guān)聯(lián) 109
7.2 用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建 111
7.3 知識(shí)圖譜構(gòu)建 114
7.4 知識(shí)推理及可解釋性 117
7.5 商務(wù)大數(shù)據(jù)知識(shí)融合案例 121
第8章 常用的商務(wù)大數(shù)據(jù)管理與決策模型 123
8.1 用于聚類(lèi)的魯棒式多任務(wù)學(xué)習(xí) 123
8.2 融合用戶(hù)內(nèi)生和外生興趣的**方法 126
8.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的社區(qū)隱藏算法 130
8.4 基于半監(jiān)督多視圖學(xué)習(xí)的購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)方法 134
8.5 基于概率矩陣分解和特征融合的** 147
8.6 基于異步傳感器的室內(nèi)定位技術(shù) 151
8.7 基于領(lǐng)袖識(shí)別、動(dòng)態(tài)博弈和意見(jiàn)演化的圖k均值聚類(lèi)算法 160
參考文獻(xiàn) 171
第9章 商務(wù)大數(shù)據(jù)管理與決策相關(guān)應(yīng)用 173
9.1 惡意用戶(hù)欺詐檢測(cè) 173
9.2 在線購(gòu)買(mǎi)決策模型 177
9.3 旅游電子商務(wù)的相關(guān)應(yīng)用 181
9.4 基于位置服務(wù)的商務(wù)應(yīng)用 184
參考文獻(xiàn) 186

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