应用机器学习方法度量在线品牌忠诚度模型构建研究
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作者赵玮 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787512131897
出版时间2017-07
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数214页
字数219千字
定价59元
货号SC:9787512131897
上书时间2024-06-25
商品详情
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作者简介:
赵玮，1981年生，经济学博士，北京联合大学应用科技学院经济管理系电子商务专业教师，具备双师素质资格，靠前级精品课程及靠前级资源共享课程“Web技术应用基础”核心成员。主要研究领域包括：数据挖掘与数据分析、机器学习、职业技术教育。发表核心论文、EI期刊论文4篇，主持全国教育科学规划课题一项，并参与完成多个省部级、校级教研和科研项目。曾获得第九届全国多媒体课件大赛高职组奖、北京联合大学暑期社会实践指导教师、北京联合大学应用科技学院院级 “师德” 优选个人等奖项，并指导学生获得第九届“畅享杯”全国职业院校创业技能大赛“企业经营管理沙盘竞赛”全国总决赛团体三等奖，第三届大学生(文科)计算机设计大赛三等奖。
内容简介:
主要研究论坛贴文、博客文章、微博文章等媒体互动讨论的舆情数据的抓取，以及舆情数据的综合处理和分析，并实现基于大数据的舆情预警研究。实现对舆情数据的可视化展示，用图表呈现舆情的时间走势、地域分布、主题分布、文章排行、热度聚集、热词发现等舆情分析结果，辅助决策。实现对相关热点话题的自动识别、智能聚类以及对传播路径的追溯、对议题漂移的捕捉和核心观点的摘要。
在大数据环境下，面对在线消费提供的海量数据信息，传统的技术方法已逐渐无法满足企业创造和维持品牌忠诚的竞争需求。《应用机器学习方法度量在线品牌忠诚度模型构建研究》构建了一个在线消费大数据时代下的人工智能模型——机器学习模型，通过机器学习方法，对在线消费者的品牌商品购买行为进行聚类，实现具有相似忠诚度的用户的聚类，同时实现在线品牌忠诚度的度量。其中，重点研究机器学习路径、机器学习算法、模型构建方法，以及模型的检验与优化方法。《应用机器学习方法度量在线品牌忠诚度模型构建研究》适合经济管理专业的研究生和教师阅读。
目录:
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及研究意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.3.3 研究现状评述
1.4 研究思路与研究内容
1.4.1 研究思路
1.4.2 研究内容
2 在线品牌忠诚度大数据与机器学习方法
2.1 在线品牌忠诚度大数据
2.1.1 在线品牌忠诚度大数据的基本特性
2.1.2 在线品牌忠诚度大数据的特征
2.1.3 在线品牌忠诚度大数据分析评述
2.2 在线品牌忠诚度度量的机器学习
2.2.1 机器学习研究概述
2.2.2 在线品牌忠诚度度量的机器学习要素
2.2.3 在线品牌忠诚度度量的机器学习聚类方法
2.2.4 在线品牌忠诚度度量的机器学习框架
2.2.5 在线品牌忠诚度度量的机器学习环境
2.2.6 在线品牌忠诚度度量的机器学习路径
2.3 本章小结
3 在线品牌忠诚度度量的在线数据采集
3.1 在线品牌忠诚度度量的在线数据采集关键技术
3.1.1 信息源
3.1.2 采集方法
3.1.3 数据处理
3.2 在线品牌忠诚度度量的在线数据采集模型分析
3.2.1 在线数据采集模型
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