基本信息

书名:用户网络行为画像——大数据中的用户网络行为画像分析与内容应用

定价：59.00元

作者:牛温佳 等著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787121280702

字数：

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版次：

装帧：平装

开本：16开

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内容提要

如何能牢牢地黏住老用户、吸引新用户、读懂用户的偏好兴趣和喜怒哀乐，这都是对企业发展至关重要甚至关乎生死存亡的问题，解决这个问题的方法就是。本书分为上中下三篇，共13章，上篇为用户画像知识工程基础，括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作；中篇为与用户画像，括传统协同过滤等经典算法的介绍，以及涉及用户画像的方法；下篇为应用案例分析，括Netflix、阿里等数据竞赛的经典数据案例，以及在具体工程开发过程的具体案例，分别从需求、总体结构、算法设计、运行流程及测试结果等五个方面提供详细案例指导。

作者介绍

牛温佳，男，博士，信息工程研究所副研究员。主持国家自然科学基金青年基金项目和广西可信软件重点实验室开放课题各一项，作为骨干先后参与了多个重要项目，括重大专项、973、863和中科院战略先导专项等。

目录

目 录上 篇章 用户画像概述31.1 用户画像数据来源31.1.1 用户属性51.1.2 用户观影行为51.2 用户画像特性51.2.1 动态性51.2.2 时空局部性61.3 用户画像应用领域61.3.1 搜索引擎61.3.271.3.3 其他业务定制与优化71.4 大数据给用户画像带来的机遇与挑战8第2章 用户画像建模92.1 用户定量画像92.2 用户定性画像2.2.1 标签与用户定性画像2.2.2 基于知识的用户定性画像分析122.2.3 用户定性画像的构建162.2.4 定性画像知识的存储222.2.5 定性画像知识的推理262.3 本章参考文献29第3章 群体用户画像分析313.1 用户画像相似度323.1.1 定量相似度计算323.1.2 定性相似度计算343.1.3 综合相似度计算353.2 用户画像聚类36第4章 用户画像管理414.1 存储机制414.1.1 关系型数据库424.1.2 NoSQL数据库434.1.3 数据仓库454.2 查询机制464.3 定时更新机制474.3.1 获取实时用户信息474.3.2 更新触发条件484.3.3 更新机制49中 篇第5章 视频概述555.1 主流方法的分类565.1.1 协同过滤的方法565.1.2 基于内容的方法575.1.3 基于知识的方法595.1.4 混合方法605.2的评测方法615.3 视频与用户画像的逻辑关系61第6章 协同过滤方法656.1 概述656.2 关系矩阵及矩阵计算676.2.1 U-U矩阵676.2.2 V-V矩阵706.2.3 U-V矩阵726.3 基于记忆的协同过滤算法746.3.1 基于用户的协同过滤算法756.3.2 基于物品的协同过滤算法786.4 基于模型的协同过滤算法816.4.1 基于隐因子模型的算法826.4.2 基于朴素贝叶斯分类的算法856.5 小结886.6 本章参考文献88第7章 基于内容的方法917.1 概述917.2 CB中的特征向量947.2.1 视频中的物品画像947.2.2 视频中的用户画像967.3 基础CB算法977.4 基于TF-IDF的CB算法997.5 基于KNN的CB算法27.6 基于Rocchio的CB算法47.7 基于决策树的CB算法67.8 基于线性分类的CB算法77.9 基于朴素贝叶斯的CB算法97. 小结1117.11 本章参考文献111第8章 基于知识的方法1138.1 概述1138.2 约束知识与约束算法1148.2.1 约束知识示例1148.2.2 约束满足问题1158.2.3 约束算法流程1178.3 关联知识与关联算法1188.3.1 关联规则描述1188.3.2 关联规则挖掘1218.3.3 关联算法流程1238.4 小结1248.5 本章参考文献124第9章 混合方法1259.1 概述1259.2 算法设计层面的混合方法1269.2.1 并行式混合1269.2.2 整体式混合1299.2.3 流水线式混合1319.2.4 典型混合应用1339.3 混合式视频实例1369.3.1 MoRe概览1369.3.2 MoRe算法介绍1379.3.3 MoRe算法混合1399.3.4 MoRe实验分析1409.4 小结1429.5 本章参考文献142第章 视频评测145.1 概述145.2 视频试验方法146.2.1 在线评测147.2.2 离线评测149.2.3 用户调查150.3 视频离线评测指标151.3.1 准确度指标151.3.2 多样性指标159.4 小结161.5 本章参考文献162下 篇1章层面的构建16511.1 概述16511.2 本章主要内容16611.3部署16611.3.1 Hadoop2.2.0部署16611.3.2 Hadoop运行时环境设置16911.3.3 Spark与Mahout部署17511.4 Mahout引擎介绍18111.4.1 Item-based算法18111.4.2 矩阵分解18511.4.3 ALS算法18711.4.4 Mahout的Spark实现19011.5 实战19311.5.1 概述19311.5.2 日志数据19411.5.3 运行环境19611.5.4 基于Mahout Item-based算法实践20111.5.5 基于Mahout ALS算法实践20511.6 小结20811.7 本章参考文献2082章 数据层面的分析与案例21112.1 概述21112.2 本章主要内容21212.3 竞赛内容和意义21212.3.1 竞赛简介21212.3.2 竞赛任务和意义21312.4 客户-商户数据21512.4.1 数据描述21512.4.2 数据理解与分析21712.5 算法流程设计21912.5.1 特征提取21912.5.2 分类器设计22012.5.3 算法流程总结22212.6 小结22212.7 本章参考文献223

面向虚拟社区的社会化专家建模及应用   作  译  者：傅魁出版时间：2020-01千 字 数：240版     次：01-01 页 数：220开       本：16开 装      帧：I S B N ：9787121356285换       版：纸质书定价：￥79.0 

社会化专家旨在准确识别虚拟社区中具有特长的用户并对用户进行表示，高效挖掘虚拟社区中有价值的内容并将其有效地给信息需求者，为用户提供的在线社会支持。社会化专家对于解决信息过载问题和提升用户体验具有重要作用，近年来引起了广泛关注。本书对社会化专家的相关理论进行了介绍，重点讲解了面向虚拟社区的社会化专家建模、基于证据增强混合图的社会化专家算法及实证研究。另外，介绍了基于Nutch的虚拟社区多源数据采集。本书可供从事虚拟社区、数据挖掘、情报技术、算法研究的院校老师、学生和相关行业的科研工作人员参考。

第1章  绪论 1

1.1  研究背景及意义 1

1.2  国内外研究现状 3

1.2.1  用户建模与识别理论研究 3

1.2.2  社会化专家算法研究 7

1.2.3  在线社会支持研究 11

1.3  本书主要内容 16

1.3.1  研究内容体系结构 16

1.3.2  主要功能模块介绍 17

1.3.3  章节结构 22

第2章  相关理论基础 24

2.1  社会网络及其分析方法 24

2.1.1  社会网络的表示方法 26

2.1.2  社会网络分析任务和分类 27

2.1.3  社会网络分析指标 28

2.2  复杂网络社团 31

2.2.1  社团研究中的基本概念 32

2.2.2  复杂网络社团发现算法 34

2.2.3  复杂网络社团演化跟踪算法 35

2.3  用户画像 36

2.3.1  用户画像构建方法 36

2.3.2  用户画像的表现及更新方式 38

2.3.3  用户画像的分析方法 41

2.4  链接预测 43

2.4.1  链接预测方法 43

2.4.2  基于节点相似性的链接预测方法 43

2.5  混合图模型及算法 45

2.5.1  混合图模型 45

2.5.2  基于混合图的算法 45

2.6  本章小结 48

第3章  面向虚拟社区的社会化专家建模 49

3.1  专家用户建模的多类专家证据 49

3.2  基于主题模型的用户—专长—词项三部图构建 51

3.2.1  问题描述和定义 51

3.2.2  用户—专长—词项的模型构建 54

3.2.3  基于主题模型的专家用户画像建模 58

3.3  基于证据增强混合图的专家用户模型构建 71

3.3.1  社会化专家建模框架设计 71

3.3.2  基于关联边增强的专家证据融合 73

3.3.3  基于节点属性增强的专家证据融合 77

3.3.4  融合多类专家证据的混合图模型构建 83

3.4  本章小结 84

第4章  基于证据增强混合图的社会化专家 85

4.1  社会化专家框架设计 85

4.1.1  社会化专家概述 85

4.1.2  社会化专家框架 88

4.2  基于重启动随机游走的一阶段社会化专家 90

4.2.1  关联边定义及权重设定 90

4.2.2  转移概率矩阵计算 91

4.2.3  基于重启动随机游走的专家列表生成 93

4.3  基于情境感知的二阶段社会化专家 94

4.3.1  用户情境概述 94

4.3.2  情境知识的获取与情境表示 98

4.3.3  基于情境后过滤策略的二次专家筛选 99

4.4  本章小结 100

第5章  面向虚拟社区的应用与实证研究 102

5.1  基于新浪微博的用户画像应用与实证 103

5.2  基于百度知道的社会化专家应用与实证 120

5.2.1  用户—专长—词项混合图的构建实验 120

5.2.2  基于证据增强混合图的社会化专家实验 123

5.3  基于39健康网艾滋病论坛的在线社会支持应用与实证 126

5.3.1  用户度识别实验及分析 126

5.3.2   链接预测实验及分析 133

5.3.3  在线社会支持网络构建实验及分析 136

5.3.4  在线社会支持网络演化追踪实验及分析 147

5.4  本章小结 154

第6章  基于Nutch的虚拟社区多源数据采集 155

6.1  Nutch概述 155

6.2  数据采集整体设计 161

6.3  基于网络新闻的数据采集 163

6.3.1  新闻类网站分析指标 163

6.3.2  基于分析指标的新闻类网站分类排名 165

6.3.3  新闻采集概念的模型构建 167

6.3.4  新闻采集流程及解析 168

6.4  基于论坛贴吧的数据采集 169

6.4.1  Web论坛的分析及模型构建 169

6.4.2  论坛采集流程设计 172

6.4.3  基于模板的Web论坛解析 177

6.5  基于微博的数据采集 182

6.5.1  微博概述及分析 182

6.5.2  微博采集概念的模型构建 190

6.5.3  微博数据采集流程及解析 192

6.6  本章小结 201

参考文献 202

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