定 價(jià):29 元
叢書名:教育部高等學(xué)校電子商務(wù)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)規(guī)劃教材 , “十三五”江蘇省高等學(xué)校重點(diǎn)教材
- 作者:曹杰,李樹青 編
- 出版時(shí)間:2020/12/1
- ISBN:9787040543926
- 出 版 社:高等教育出版社
- 中圖法分類:F713.36
- 頁碼:199
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
《電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析》是教育部高等學(xué)校電子商務(wù)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)規(guī)劃教材,也是“十三五”江蘇省高等學(xué)校重點(diǎn)教材(編號(hào):2019-2-172)。
《電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析》共分6章,主要內(nèi)容包括電子商務(wù)與大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、軌跡大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、電子商務(wù)欺詐與反欺詐、推薦系統(tǒng)以及案例分析。
《電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析》結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容新穎,案例豐富,實(shí)用性強(qiáng)。
《電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析》可作為高等學(xué)校電子商務(wù)專業(yè)大數(shù)據(jù)分析課程教材,也可供對電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析感興趣的管理人員、技術(shù)人員及研究人員閱讀參考。
在電子商務(wù)大數(shù)據(jù)的各個(gè)應(yīng)用分析領(lǐng)域中,人們最熟悉的就是個(gè)性化用戶服務(wù)。借助海量用戶訪問和消費(fèi)形成的大數(shù)據(jù)資源,電子商務(wù)平臺(tái)可以建立“千人千面”的個(gè)性化服務(wù)模式,并實(shí)現(xiàn)對每一個(gè)用戶的個(gè)性化導(dǎo)購、個(gè)性化界面呈現(xiàn)和商品推薦服務(wù),最終實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)平臺(tái)服務(wù)變革、商家銷售額增長、用戶滿意度提高的多贏共利局面。
其實(shí),電子商務(wù)領(lǐng)域中的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。比如,在線上線下一體化的O2O電子商務(wù)模式中,通過軌跡大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和多渠道知識(shí)融合方法,不僅可以進(jìn)行室內(nèi)空間建模、用戶駐留點(diǎn)定位及行走路徑推測,還可以結(jié)合用戶線下行為模式及其時(shí)空特性,進(jìn)行不同類型室內(nèi)場景中線下行為與購買動(dòng)機(jī)、購買決策、策劃活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)及相互影響分析。再比如,對于以社交互動(dòng)為特點(diǎn)的電子商務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域,大量的惡意買家也對整個(gè)行業(yè)生態(tài)產(chǎn)生了巨大的不利影響,尤其是網(wǎng)絡(luò)水軍通過發(fā)布虛假評論來影響某件商品的評論走勢,最終影響用戶的購買決定,為其雇主或自身帶來不正當(dāng)?shù)纳虡I(yè)利益。而借助基于評論數(shù)據(jù)識(shí)別虛假評論的半監(jiān)督方法,就可以實(shí)現(xiàn)有效的機(jī)器識(shí)別功能。以上內(nèi)容都會(huì)在本書中詳細(xì)介紹。
同時(shí),我們也注意到,很多讀者在學(xué)習(xí)電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析原理和方法時(shí),缺乏相應(yīng)的實(shí)踐指導(dǎo),所以本書融入了大量應(yīng)用案例。本書中的案例主要分為兩部分:一是現(xiàn)代電子商務(wù)企業(yè)的真實(shí)應(yīng)用案例,二是指導(dǎo)讀者具體實(shí)踐的操作案例,這些案例主要采用包括Python在內(nèi)的各種常見編程語言,結(jié)合真實(shí)應(yīng)用場景和分析目標(biāo),詳細(xì)地介紹了相關(guān)方法的具體實(shí)現(xiàn)過程及其注意事項(xiàng),為讀者掌握相關(guān)知識(shí)提供了必要的條件。
本書是在作者團(tuán)隊(duì)多年講授相關(guān)課程和從事相關(guān)課題研究的基礎(chǔ)上編寫而成的,同時(shí)也借鑒了國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究成果。在理論闡述上力求簡潔扼要、深入淺出,在應(yīng)用介紹上力求清晰、詳盡而有針對性。因此,本書是一本適合管理人員、技術(shù)人員、相關(guān)專業(yè)本科生及碩士生學(xué)習(xí)電子商務(wù)大數(shù)據(jù)分析的參考書。
曹杰,教授,南京財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院院長、電子商務(wù)信息處理國際聯(lián)合研究中心主任、電子商務(wù)交易技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室主任、江蘇省商務(wù)大數(shù)據(jù)工程研究中心主任、江蘇省商務(wù)軟件工程技術(shù)研究中心主任;兼任教育部高等學(xué)校電子商務(wù)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員。近年來,主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目4項(xiàng)(包括2項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目)、國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題1項(xiàng)、國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目2項(xiàng)、國家國際科技合作專項(xiàng)項(xiàng)目1I頁。發(fā)表SCI論文52篇;一出版英文專著1部;主編教材8部;獲得授權(quán)發(fā)明專利25項(xiàng)、軟件著作權(quán)28項(xiàng):獲得江蘇省科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、教育部科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)等各類科技獎(jiǎng)勵(lì)10余項(xiàng)。
李樹青,教授,南京財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院副院長,碩士生導(dǎo)師,南京大學(xué)博士、紐約州立大學(xué)布法羅分校訪問學(xué)者;江蘇省高校“青藍(lán)工程”優(yōu)秀青年骨干教師、江蘇省科學(xué)技術(shù)情報(bào)學(xué)會(huì)理事、江蘇省科技期刊學(xué)會(huì)科技評價(jià)專業(yè)委員會(huì)委員。主要研究方向?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)用戶個(gè)性化服務(wù)和推薦系統(tǒng)。目前主持國家社會(huì)科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng),主持和參與國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、江蘇省高等學(xué)校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目1項(xiàng)、江蘇省高等學(xué)校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目3項(xiàng);發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇,出版學(xué)術(shù)專著和教材9部。
第1章 電子商務(wù)與大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論
1.1 電子商務(wù)的定義
1.2 電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 全球電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 電子商務(wù)的主要模式
1.4 電子商務(wù)的相關(guān)概念
1.4.1 電子商務(wù)構(gòu)成要素
1.4.2 電子商務(wù)關(guān)聯(lián)對象
1.5 電子商務(wù)發(fā)展歷程
1.6 電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)
1.7 大數(shù)據(jù)簡介
1.7.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代背景
1.7.2 大數(shù)據(jù)概念
1.7.3 大數(shù)據(jù)融合
1.7.4 大數(shù)據(jù)的分類及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.8 電子商務(wù)大數(shù)據(jù)
1.8.1 大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用
1.8.2 O2O電子商務(wù)大數(shù)據(jù)的融合
1.9 本章小結(jié)
習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
2.1 數(shù)據(jù)采集
2.1.1 數(shù)據(jù)來源
2.1.2 數(shù)據(jù)分類
2.1.3 采集方式
2.1.4 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
2.2 電子商務(wù)數(shù)據(jù)采集
2.2.1 數(shù)據(jù)來源及分類
2.2.2 電子商務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)采集
2.2.3 面臨的問題
2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 數(shù)據(jù)清理
2.3.2 數(shù)據(jù)集成
2.3.3 數(shù)據(jù)變換
2.3.4 數(shù)據(jù)歸約
2.4 綜合案例
2.4.1 數(shù)據(jù)獲取
2.4.2 數(shù)據(jù)分析
2.5 本章小結(jié)
習(xí)題
第3章 軌跡大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
3.1 軌跡大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與應(yīng)用
3.2 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
3.2.1 噪聲過濾
3.2.2 駐留點(diǎn)檢測
3.2.3 軌跡壓縮
3.2.4 軌跡分割
3.2.5 地圖匹配
3.3 軌跡模式挖掘技術(shù)
3.3.1 伴行模式
3.3.2 軌跡聚類
3.3.3 序列模式
3.3.4 周期模式
3.4 軌跡語義建模和標(biāo)注
3.4.1 軌跡語義轉(zhuǎn)化
3.4.2 軌跡語義標(biāo)注
3.5 蘇寧云商軌跡大數(shù)據(jù)實(shí)例
3.5.1 研究思路
3.5.2 數(shù)據(jù)采集
3.5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.5.4 顧客行為分析
3.6 本章小結(jié)
習(xí)題
第4章 電子商務(wù)欺詐與反欺詐
4.1 電子商務(wù)欺詐
4.1.1 電子商務(wù)欺詐定義
4.1.2 電子商務(wù)欺詐形成原因
4.1.3 電子商務(wù)欺詐危害
4.2 電子商務(wù)反欺詐
4.2.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)惡意用戶檢測
4.2.2 電子商務(wù)網(wǎng)站惡意評論用戶檢測
4.2.3 社會(huì)化商務(wù)惡意用戶檢測
4.3 基于評論數(shù)據(jù)識(shí)別虛假評論案例
4.3.1 基于評論數(shù)據(jù)識(shí)別虛假評論架構(gòu)
4.3.2 虛假評論語料庫構(gòu)建
4.3.3 虛假評論識(shí)別
4.3.4 基于評論數(shù)據(jù)識(shí)別虛假評論實(shí)驗(yàn)
4.4 本章小結(jié)
習(xí)題
第5章 推薦系統(tǒng)
5.1 推薦系統(tǒng)簡介
5.1.1 什么是推薦系統(tǒng)
5.1.2 推薦系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)簡介
5.2 基于內(nèi)容的推薦
5.2.1 引例
5.2.2 特征提取
5.2.3 興趣學(xué)習(xí)與推薦生成
5.2.4 案例
5.3 基于協(xié)同過濾的推薦
5.3.1 引例
5.3.2 基于用戶的協(xié)同過濾推薦
5.3.3 基于物品的協(xié)同過濾推薦
5.3.4 案例
5.4 基于內(nèi)容的推薦與協(xié)同過濾推薦的對比
5.4.1 基于內(nèi)容的推薦
5.4.2 協(xié)同過濾推薦
5.5 大數(shù)據(jù)時(shí)代的推薦系統(tǒng)
5.5.1 基于情境感知的推薦
5.5.2 基于用戶行為的推薦
5.6 本章小結(jié)
習(xí)題
第6章 案例分析
6.1 Python開發(fā)環(huán)境的搭建
6.1.1 Python語言簡介
6.1.2 Python程序安裝
6.1.3 Anaconda——流行的Python數(shù)據(jù)科學(xué)版本
6.2 PythonIDE
6.3 Python數(shù)據(jù)科學(xué)常用庫簡介
6.3.1 Python庫的概念簡介
6.3.2 Python第三方庫的安裝
6.3.3 NumPy庫
6.3.4 Pandas庫
6.3.5 PyQuery庫
6.4 Selenium工具
6.5 TesseractOCR引擎
6.6 具體案例分析
6.6.1 目標(biāo)
6.6.2 數(shù)據(jù)獲取
6.6.3 數(shù)據(jù)處理
6.6.4 數(shù)據(jù)分析
參考文獻(xiàn)