社会计算：用户在线行为分析与挖掘

近年来，随着Web技术的发展和应用的普及，大 量用户将线下行为转移到线上行，并且通过各种社 会媒体随时随地行社会交互和情感表达。这些海量 的社会行为形成的大数据，催生了社会计算这个新的 跨学科的研究和应用领域。刘红岩编著的《社会计算 --用户在线行为分析与挖掘(精)/清华大学学术专著 》在大数据的时代背景和社会计算的框架下，介绍从 大量用户在线行为数据中发现其中隐含的用户行为模 式和兴趣偏好的方法和技术。全书主要内容分为7个 部分，分别介绍用户在线搜索行为、网上物行为、 浏览行为、社会标注行为、评论行为以及社交行为等 方面的数据分析技术和方法，涉及搜索意图的分析、 物模式的发现、周期行为的挖掘、标签的有效聚类 、评论意见的挖掘、用户偏好的发现、个性化推荐方 法、分析以及社会网络的分析方法等*研究内 容。      本书内容新颖、丰富、易于理解，反映社会计算 和商务智能的*研究和应用趋势。本书主要面向高 等院校和科研单位的研究生、博士生和相关研究领域 的学者，对业界管理人员和信息技术人员也有一定的 参考价值。