WEBKDD 2002 Mining Web Data for Discovering Usage Patterns and Profiles pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zaiane, Osmar R.; Srivastava, Jaideep; Spiliopoulou, Myra

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2003-12

价格:406.80元

装帧:

isbn号码:9783540203049

丛书系列:

图书标签:

• Web数据挖掘
• 数据挖掘
• Web使用模式
• 用户画像
• KDD
• Web分析
• 数据分析
• 机器学习
• 信息检索
• 模式识别

深入探索海量数据，洞察用户行为的奥秘——《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》 在信息爆炸的时代，互联网已成为连接世界、传递信息、进行交互的庞大网络。而隐藏在这张无形网络之下的是海量的数据，它们记录着用户的每一次点击、每一次搜索、每一次互动，悄无声息地勾勒出用户的使用习惯、兴趣偏好以及潜在需求。如何从这片看似杂乱无章的数据海洋中提炼出有价值的洞察，理解用户行为背后的逻辑，从而为商业决策、产品优化、个性化服务提供强大支撑，成为当下亟需解决的关键问题。《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》一书，正是聚焦于这一核心挑战，为读者提供了一套全面、深入且极具实践指导意义的解决方案。 本书并非泛泛而谈，而是以严谨的学术态度和扎实的理论基础，带领读者走进网络数据挖掘的精深世界。它深入剖析了在海量网络数据中发现使用模式与用户画像的关键技术、方法论以及实际应用。本书的核心在于“挖掘”，它强调的是一种主动的、探索性的过程，通过运用先进的数据挖掘技术，从原始的网络数据中“挖掘”出隐藏的、有价值的信息。这些信息不仅仅是简单的统计数字，更是能够揭示用户行为规律、预测用户未来走向的深层洞察。 理解网络数据：基础与挑战 在开始挖掘之前，理解我们所处理的数据的特性至关重要。《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》首先为读者构建了一个清晰的关于网络数据的认知框架。本书详细阐述了网络数据的主要类型，包括但不限于： Web日志数据（Web Server Logs）：记录了用户访问网站的详细信息，如IP地址、访问时间、访问页面、Referrer（来路）、User Agent（用户代理）等。这些数据是分析用户浏览路径、停留时间、访问频率的基础。 用户行为数据（User Behavior Data）：例如电子商务平台上的点击流数据、购买记录、评分、评论、购物车信息等；社交媒体上的互动数据，如点赞、评论、分享、关注、消息发送等。这些数据直接反映了用户的兴趣和偏好。 内容数据（Content Data）：网站上的文本、图片、视频等内容信息，以及用户生成的内容，如博客文章、论坛帖子、产品评论等。这些内容是理解用户兴趣和主题偏好的重要依据。 网络结构数据（Network Structure Data）：如超链接结构、社交网络中的关系等。分析这些数据可以帮助我们理解信息传播的模式以及用户之间的关联。 然而，网络数据的规模庞大、维度复杂、噪声多、更新快等特点，也带来了巨大的挑战。本书并未回避这些挑战，而是积极探索应对之策。它强调数据预处理的重要性，包括数据清洗、去重、异常值处理、特征工程等，这些都是确保后续挖掘工作有效性的基石。 核心挖掘技术：模式发现的利器 《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》的核心章节，无疑是对各类网络数据挖掘技术进行的深入介绍和细致讲解。本书精选并重点阐述了以下几大类关键技术： 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：这是发现数据项之间有趣关系的技术，例如“购买了商品A的用户，也很可能购买商品B”。本书详细讲解了Apriori、FP-growth等经典算法，并讨论了如何在网络数据中应用这些算法来发现用户购买习惯、内容消费偏好等关联模式。通过分析用户的购物车内容、浏览历史，可以有效地进行商品推荐、内容推送等。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）：与关联规则挖掘不同，序列模式挖掘关注的是数据项出现的顺序。例如，用户在访问网站A后，通常会访问网站B，然后再访问网站C。本书讲解了如何利用GSP、SPADE等算法来发现用户在一段时间内的浏览路径、操作序列等，这对于理解用户决策过程、优化网站导航、预测用户下一步行为至关重要。 聚类分析（Clustering Analysis）：聚类是一种无监督学习技术，旨在将相似的数据对象分组。在网络数据挖掘中，聚类可以用来发现具有相似使用模式的用户群体，例如将经常浏览科技新闻的用户归为一类，将热衷于时尚资讯的用户归为另一类。本书介绍了K-means、DBSCAN等经典聚类算法，并探讨了它们在用户细分、市场划分等方面的应用。 分类与预测（Classification and Prediction）：分类技术旨在将数据对象分配到预定义的类别中，而预测技术则用于估计未来值。在网络数据挖掘中，这些技术可以用来预测用户是否会流失、用户是否会购买某个产品、用户对某个内容的评分等。本书将介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等经典分类和预测模型，并探讨其在用户行为预测、风险评估等场景的应用。 主题模型（Topic Modeling）：对于文本类网络数据，如用户评论、博客文章等，主题模型能够揭示其潜在的主题分布。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是其中一种代表性的模型，本书将对其进行深入剖析，讲解如何利用主题模型来发现用户关注的热点话题、理解文本内容的语义结构。 构建用户画像：个性化服务的基石 挖掘出的使用模式，最终的落脚点在于构建精细化的用户画像。用户画像并非仅仅是简单的用户属性集合，而是基于海量数据挖掘结果，对用户进行多维度、深层次刻画的抽象表示。《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》着重阐述了如何将前面提到的挖掘技术成果整合，构建出丰富且动态的用户画像。 用户画像的核心要素包括： 人口统计学特征：如年龄、性别、地域、职业等（尽管部分数据可能难以直接获取，但可以通过推断获得）。 兴趣偏好：用户对哪些内容、产品、服务感兴趣，可以通过浏览历史、搜索关键词、互动行为等推断。 行为模式：用户的使用习惯，如活跃时间、浏览频率、购买偏好、消费能力等。 社交关系：在社交网络中的连接、互动对象等。 情感倾向：用户对某个话题、产品的情感态度，可以通过情感分析获得。 本书详细探讨了如何利用分类、聚类、主题模型等技术来提取和整合这些画像信息，并强调了用户画像的动态性——用户的兴趣和行为会随着时间而改变，因此用户画像需要不断更新和维护。 实际应用与案例分析 理论联系实际，是本书的一大亮点。在介绍完各种技术方法之后，《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》将目光投向了网络数据挖掘在实际场景中的应用。本书将深入探讨以下关键应用领域： 个性化推荐系统：这是最直观的应用之一。通过理解用户的历史行为和偏好，系统可以精准推荐商品、内容、广告，从而提升用户体验和转化率。本书将分析协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等常用推荐算法的原理及在网络数据挖掘中的应用。 用户细分与目标营销：通过聚类分析等技术，将用户划分为不同的细分群体，从而针对不同群体制定更具针对性的营销策略。 欺诈检测与安全防护：分析异常的使用模式，可以有效地识别潜在的欺诈行为，如刷单、恶意攻击等。 产品优化与用户体验提升：通过分析用户的使用路径、遇到的障碍，可以发现产品中的不足之处，并进行针对性的改进，以提升用户满意度。 商业智能与决策支持：从海量数据中提炼出有价值的商业洞察，为企业战略制定、市场预测等提供数据支持。 本书将通过具体的案例分析，生动地展示这些技术如何在实际业务中落地，帮助读者理解理论知识的实际价值，并从中获得启发。 前沿展望与未来方向 《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》并未止步于当前的技术和应用，它还对网络数据挖掘的未来发展趋势进行了展望。随着大数据技术的不断发展，深度学习、图神经网络等新技术的兴起，网络数据挖掘将迎来更广阔的发展空间。本书将引导读者思考，如何将这些前沿技术与现有的方法相结合，以解决更复杂的问题，发掘更深层次的价值。 结语 总而言之，《网络数据挖掘：揭示使用模式与画像》是一部内容详实、理论扎实、案例丰富的著作。它不仅为读者提供了理解和掌握网络数据挖掘核心技术的理论框架，更指明了将这些技术应用于实际业务场景的实践路径。无论您是数据科学家、市场营销人员、产品经理，还是对网络数据背后的奥秘充满好奇的研究者，本书都将是您探索海量数据、洞察用户行为、驱动业务增长的宝贵参考。它将帮助您从数据中发现价值，将数据转化为洞察，将洞察转化为行动，最终在日益激烈的市场竞争中占据优势地位。

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