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面向用戶創新內容的大數據加工方法與技術 版權信息
- ISBN：9787030487476
- 條形碼：9787030487476 ; 978-7-03-048747-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面向用戶創新內容的大數據加工方法與技術 本書特色
用戶創造內容(UGC)作為互聯網中大數據中的重要組成部分，使得信息資源在獲取、傳播、效率上表現了前所未有的優勢。但是其碎片化、非結構化、無序化和去中心化，加劇了組織的“信息過載”和“信息迷失”，由此產生的網絡輿情、網絡熱點、網絡危機等成為互聯網虛擬世界中組織面臨的新問題。蔡淑琴、周鵬、胡慕海、張宇、馬玉濤等編*的《面向用戶創造內容的大數據加工方法與技術》以在線客戶評論、微博兩類主流UGC為對象，提出了UGC序化、中性化加工思想，研究了UGC的加工方法與技術，包括在線客戶評論的序化方法、基于產品族設計的加工方法；研究了面向危機事件識別的微博加工方法、面向網絡熱點的發現模型、面向網絡廣告定向的中心化方法；面向動態情境的信息推薦方法及系統、個性化移動內容服務的模型和支持技術。
本書可作為管理科學與工程、計算機應用等專業的研究生教材，也可作為從事大數據研究與應用人員的參考資料。
面向用戶創新內容的大數據加工方法與技術 內容簡介
用戶創造內容(UGC)作為互聯網中大數據中的重要組成部分，使得信息資源在獲取、傳播、效率上表現了前所未有的優勢。但是其碎片化、非結構化、無序化和去中心化，加劇了組織的“信息過載”和“信息迷失”，由此產生的網絡輿情、網絡熱點、網絡危機等成為互聯網虛擬世界中組織面臨的新問題。蔡淑琴、周鵬、胡慕海、張宇、馬玉濤等編著的《面向用戶創造內容的大數據加工方法與技術》以在線客戶評論、微博兩類主流UGC為對象，提出了UGC序化、中性化加工思想，研究了UGC的加工方法與技術，包括在線客戶評論的序化方法、基于產品族設計的加工方法；研究了面向危機事件識別的微博加工方法、面向網絡熱點的發現模型、面向網絡廣告定向的中心化方法；面向動態情境的信息推薦方法及系統、個性化移動內容服務的模型和支持技術。 本書可作為管理科學與工程、計算機應用等專業的研究生教材，也可作為從事大數據研究與應用人員的參考資料。
面向用戶創新內容的大數據加工方法與技術 目錄
第1章 導論1.1 問題背景1.2 幾類典型的UGC1.3 UGC類大數據加工的關鍵1.4 UGC的加工方法1.5 本書的主要內容與結構
第2章 在線客戶評論的序化方法2.1 問題背景2.2 互聯網點評信息的序與序化2.3 點評信息的序化方法2.4 實例
第3章 基于產品族設計的在線客戶評論的加工方法3.1 問題背景3.2 OCR的加工模型3.3 在線客戶評論加工的產品族設計與映射3.4 OCR的加工圖式3.5 在線客戶評論加工的超圖系統及模式基元3.6 實例
第4章 危機事件識別的微博信息加工4.1 問題背景4.2 基于ISDT的微博信息加工4.3 微博危機事件的中心化加工和事件角色4.4 微博危機事件序化加工4.5 微博危機事件的情感測度和損害性評價4.6 實例
第5章 基于中心化的微博的網絡熱點發現模型5.1 問題背景5.2 面向網絡熱點發現的微博中心化思路5.3 微博網絡熱點的發現模型5.4 微博網絡熱點的發現平臺設計5.5 實例
第6章 面向網絡廣告定向的微博加工方法6.1 問題背景6.2 微博網站的結構與廣告價值6.3 網絡廣告的定向需求及微博中心化描述6.4 面向網絡廣告定向的微博中心化加工6.5 實例
第7章 面向動態情境的信息推薦7.1 問題背景7.2 動態情境中信息推薦問題的表達和求解模式7.3 基于情境偏好的動態情境對象識別和協同過濾7.4 動態情境中的用戶偏好漂移識別與度量7.5 動態情境中信息推薦的演化機制和系統分析單元7.6 面向動態情境的信息推薦系統
第8章 個性化移動內容服務的模型和方法8.1 問題背景8.2 個性化移動內容服務分析8.3 個性化移動內容服務的本體模型8.4 基于量化頻繁標引格的情境偏好關聯挖掘8.5 個性化移動內容服務的工作機理8.6 個性化移動內容服務集成框架
參考文獻
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