本書主要從商務大數(shù)據(jù)的概念出發(fā)，圍繞大數(shù)據(jù)分析與融合如何支撐電子商務管理與決策的關(guān)鍵科學問題和關(guān)鍵技術(shù)展開，研究電子商務的大數(shù)據(jù)融合體系構(gòu)建方法、探討電子商務的全景式商務知識表示與融合策略，突破電子商務大數(shù)據(jù)的全景式營銷與決策模型。具體內(nèi)容包括商務大數(shù)據(jù)采集、預處理、存儲、安全管理、知識表示、知識融合以及管理與決策和應用，覆蓋了商務大數(shù)據(jù)研究的各方面，并以電子商務應用需求為牽引，從應用和落地兩個層面探索商務大數(shù)據(jù)管理與決策理論和方法創(chuàng)新。
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曹杰教授作為教育部電子商務類專業(yè)教學指導委員會委員，主編了《電子商務基礎實驗與實踐》、《電子商務推薦系統(tǒng)導論》等教材，廣受好評。在教學方面，采取啟發(fā)式、討論式、研究式相結(jié)合的教學模式，課程內(nèi)容設計合理，理論聯(lián)系實際，講課具有感染力，能夠啟迪學生的思考，特色明顯。作為通訊作者、第一作者發(fā)表論文44篇，其中SCI檢索33篇、SSCI檢索2篇、EI檢索9篇。
目錄
第1章 引言 1
1.1 商務大數(shù)據(jù)挖掘與應用概述 1
1.2 大數(shù)據(jù)基礎架構(gòu) 3
1.3 商務大數(shù)據(jù)研究概覽 4
參考文獻 11
第2章 商務大數(shù)據(jù)采集 20
2.1 商務大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型 20
2.2 線上商務大數(shù)據(jù)采集方案 22
2.3 線下商務大數(shù)據(jù)采集方案 26
2.4 商務大數(shù)據(jù)采集的相關(guān)應用案例 28
第3章 商務大數(shù)據(jù)預處理 30
3.1 商務大數(shù)據(jù)預處理技術(shù) 30
3.2 多源異構(gòu)商務大數(shù)據(jù)不一致性消除策略 36
3.3 商務大數(shù)據(jù)語義提取與分析 37
3.4 商務大數(shù)據(jù)預處理案例 39
第4章 商務大數(shù)據(jù)存儲 41
4.1 鍵值存儲 41
4.2 列族存儲 54
4.3 圖存儲 63
第5章 商務大數(shù)據(jù)安全管理技術(shù) 74
5.1 商務大數(shù)據(jù)溯源技術(shù) 75
5.2 商務大數(shù)據(jù)隱私保護 78
5.3 商務大數(shù)據(jù)共享機制 82
5.4 商務大數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈技術(shù) 86
5.5 商務大數(shù)據(jù)安全管理案例 91
第6章 商務大數(shù)據(jù)知識表示 96
6.1 多粒度電子商務實體構(gòu)建模式 96
6.2 多類別電子商務實體關(guān)系抽取 100
6.3 多層次知識表示模型 103
6.4 商務大數(shù)據(jù)知識表示案例 106
參考文獻 107
第7章 商務大數(shù)據(jù)知識融合 109
7.1 語義提取和語義關(guān)聯(lián) 109
7.2 用戶畫像構(gòu)建 111
7.3 知識圖譜構(gòu)建 114
7.4 知識推理及可解釋性 117
7.5 商務大數(shù)據(jù)知識融合案例 121
第8章 常用的商務大數(shù)據(jù)管理與決策模型 123
8.1 用于聚類的魯棒式多任務學習 123
8.2 融合用戶內(nèi)生和外生興趣的推薦方法 126
8.3 基于強化學習的社區(qū)隱藏算法 130
8.4 基于半監(jiān)督多視圖學習的購買預測方法 134
8.5 基于概率矩陣分解和特征融合的推薦 147
8.6 基于異步傳感器的室內(nèi)定位技術(shù) 151
8.7 基于領(lǐng)袖識別、動態(tài)博弈和意見演化的圖k均值聚類算法 160
參考文獻 171
第9章 商務大數(shù)據(jù)管理與決策相關(guān)應用 173
9.1 惡意用戶欺詐檢測 173
9.2 在線購買決策模型 177
9.3 旅游電子商務的相關(guān)應用 181
9.4 基于位置服務的商務應用 184
參考文獻 186
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