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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电子书

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245人正在读 | 0人评论 6.2

作       者:牛温佳等

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2016-03-01

字       数:13.5万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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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。<br/>【作者】<br/>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实验室放课题各一项,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。<br/>
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前言

上篇

第1章 用户画像概述

1.1 用户画像数据来源

1.2 用户画像特性

1.3 用户画像应用领域

1.4 大数据给用户画像带来的机遇与挑战

第2章 用户画像建模

2.1 用户定量画像

2.2 用户定性画像

2.3 本章参考文献

第3章 群体用户画像分析

3.1 用户画像相似度

3.2 用户画像聚类

第4章 用户画像管理

4.1 存储机制

4.2 查询机制

4.3 定时更新机制

中篇

第5章 视频推荐概述

5.1 主流推荐方法的分类

5.2 推荐系统的评测方法

5.3 视频推荐与用户画像的逻辑关系

第6章 协同过滤推荐方法

6.1 概述

6.2 关系矩阵及矩阵计算

6.3 基于记忆的协同过滤算法

6.4 基于模型的协同过滤算法

6.5 小结

6.6 本章参考文献

第7章 基于内容的推荐方法

7.1 概述

7.2 CB推荐中的特征向量

7.3 基础CB推荐算法

7.4 基于TF-IDF的CB推荐算法

7.5 基于KNN的CB推荐算法

7.6 基于Rocchio的CB推荐算法

7.7 基于决策树的CB推荐算法

7.8 基于线性分类的CB推荐算法

7.9 基于朴素贝叶斯的CB推荐算法

7.10 小结

7.11 本章参考文献

第8章 基于知识的推荐方法

8.1 概述

8.2 约束知识与约束推荐算法

8.3 关联知识与关联推荐算法

8.4 小结

8.5 本章参考文献

第9章 混合推荐方法

9.1 概述

9.2 算法设计层面的混合方法

9.3 混合式视频推荐实例

9.4 小结

9.5 本章参考文献

第10章 视频推荐评测

10.1 概述

10.2 视频推荐试验方法

10.3 视频离线推荐评测指标

10.4 小结

10.5 本章参考文献

下篇

第11章 系统层面的快速推荐构建

11.1 概述

11.2 本章主要内容

11.3 系统部署

11.4 Mahout推荐引擎介绍

11.5 快速实战

11.6 小结

11.7 本章参考文献

第12章 数据层面的分析与推荐案例

12.1 概述

12.2 本章主要内容

12.3 竞赛内容和意义

12.4 客户-商户数据

12.5 算法流程设计

12.6 小结

12.7 本章参考文献

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