【包邮】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推荐应用+大数据架构详解书籍 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

版 次：页 数：字 数：印刷时间：2016年03月01日开 本：16开纸 张：轻型纸包 装：平装是否套装：否国际标准书号ISBN：9787121280702

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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推荐系统。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，包括表征建模、画像计算、存储及各种更新维护等管理操作；中篇为推荐系统与用户画像，包括传统协同过滤等经典推荐算法的介绍，以及涉及用户画像的推荐方法；下篇为应用案例分析，包括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，分别从系统需求、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。

作者简介

牛温佳，男，博士，中国科学院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，包括工信部重大专项、973、863和中科院战略先导专项等。

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目 录上 篇第1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    61.3.2 推荐系统    71.3.3 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    102.2.1 标签与用户定性画像    102.2.2 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 视频推荐概述    555.1 主流推荐方法的分类    565.1.1 协同过滤的推荐方法    565.1.2 基于内容的推荐方法    575.1.3 基于知识的推荐方法    595.1.4 混合推荐方法    605.2 推荐系统的评测方法    615.3 视频推荐与用户画像的逻辑关系    61第6章 协同过滤推荐方法 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 基于隐因子模型的推荐算法    826.4.2 基于朴素贝叶斯分类的推荐算法    856.5 小结    886.6 本章参考文献    88第7章 基于内容的推荐方法    917.1 概述 917.2 CB推荐中的特征向量    947.2.1 视频推荐中的物品画像    947.2.2 视频推荐中的用户画像    967.3 基础CB推荐算法    977.4 基于TF-IDF的CB推荐算法    997.5 基于KNN的CB推荐算法    1027.6 基于Rocchio的CB推荐算法    1047.7 基于决策树的CB推荐算法 1067.8 基于线性分类的CB推荐算法    1077.9 基于朴素贝叶斯的CB推荐算法    1097.10 小结    1117.11 本章参考文献    111第8章 基于知识的推荐方法    1138.1 概述    1138.2 约束知识与约束推荐算法    1148.2.1 约束知识示例    1148.2.2 约束满足问题    1158.2.3 约束推荐算法流程    1178.3 关联知识与关联推荐算法    1188.3.1 关联规则描述    1188.3.2 关联规则挖掘    1218.3.3 关联推荐算法流程 1238.4 小结    1248.5 本章参考文献    124第9章 混合推荐方法    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 典型混合应用系统    1339.3 混合式视频推荐实例    1369.3.1 MoRe系统概览    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10章 视频推荐评测    14510.1 概述    14510.2 视频推荐试验方法    14610.2.1 在线评测    14710.2.2 离线评测    14910.2.3 用户调查    15010.3 视频离线推荐评测指标    15110.3.1 准确度指标    15110.3.2 多样性指标    15910.4 小结    16110.5 本章参考文献    162下 篇第11章 系统层面的快速推荐构建    16511.1 概述    16511.2 本章主要内容    16611.3 系统部署    16611.3.1 Hadoop2.2.0系统部署    16611.3.2 Hadoop运行时环境设置    16911.3.3 Spark与Mahout部署    17511.4 Mahout推荐引擎介绍    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 快速实战    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    208第12章 数据层面的分析与推荐案例    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

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