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『簡體書』大数据环境下基于网络的O2O服务推荐原理与应用

書城自編碼: 4098541
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡網絡與數據通信
作者: 潘禹辰 编著
國際書號(ISBN): 9787301360057
出版社: 北京大学出版社
出版日期: 2025-04-01

頁數/字數: /
書度/開本: 32开 釘裝: 平装

售價:NT$ 143

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大数据环境下基于网络的O2O服务推荐原理与应用》聚焦数字化浪潮下的O2O服务核心逻辑,深度解构数据驱动下的智能推荐技术体系。全书以“场景-算法-应用”为主线,系统阐述用户画像构建、多源数据融合、动态场景匹配等关键技术原理,并结合精准营销、实时定价、路径优化等真实商业场景,剖析推荐系统的落地逻辑。书中创新性提出“数据-场景-服务”协同模型,打通从底层技术架构到商业价值转化的全链路,辅以电商、本地生活、新零售等领域的典型案例,为传统企业转型与互联网平台升级提供方法论支持。内容兼顾理论深度与实践指导性,是探索O2O服务智能化、提升商业转化效率的工具书,适合企业决策者、技术研发者及数字化领域研究者参考。
內容簡介:
随着信息技术的飞速的发展,大数据时代已经到来。面对海量多源异构数据,企业如何通过挖掘大数据,进而改善用户服务是一个备受关注的问题。推荐系统是在大数据环境下解决“信息过载”问题,并向用户提供个性化服务的有效手段。本书将围绕个性化推荐,介绍推荐系统的原理、经典算法以及面向大数据的前沿推荐算法,并对推荐系统研究中的算法评价和常见问题进行介绍、分析和总结。此外,本书还提出了一种基于大数据网络的推荐算法,该算法基于用户网络和商品网络进行推荐系统的设计,为大数据环境下数据稀疏问题的解决提供了帮助。
關於作者:
潘禹辰,人民大学信息资源管理学院讲师(长聘助理教授),中国科协青年人才托举工程项目入选者,中国科协高端科技创新智库青年项目入选者,中国人民大学“杰出学者”青年学者B岗,中华人民共和国交通部项目评审专家。主要从事大数据分析与深度学习、人工智能与机器学习相关的研究,尤其是在个性化推荐与医疗健康领域的应用,主持多项中国科协及校级科研项目。
目錄
第1 章 绪论
第2章 推荐系统研究概述
第3章推荐系统中的用户偏好相似度分析
第4章基于网络的O2O服务推荐算法
第5章结论与展望

 

 

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