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本书作为商务大数据的入门书籍，在内容上尽量涵盖商务大数据学习基础知识的各个方面。该书以曹杰教授所获得的两项国家自然科学基金重大研究计划重点项目所作研究为基础，因此同样包含了其团队所作的一些研究工作。本书共9章，大致分为3个部分：第一部分（第1、2章）介绍了基础知识和数据采集；第二部分（第3～8章）介绍了商务大数据预处理、存储、安全管理技术、知识表示、知识融合以及管理与决策模型；第三部分（第9章）介绍了相关应用。本书旨在理论联系实践，让读者学有所得，学以致用。

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  第1章 引言 1
  1.1 商务大数据挖掘与应用概述 1
  1.2 大数据基础架构 3
  1.3 商务大数据研究概览 4
  参考文献 11
  第2章 商务大数据采集 20
  2.1 商务大数据的数据类型 20
  2.2 线上商务大数据采集方案 22
  2.3 线下商务大数据采集方案 26
  2.4 商务大数据采集的相关应用案例 28
  第3章 商务大数据预处理 30
  3.1 商务大数据预处理技术 30
  3.2 多源异构商务大数据不一致性消除策略 36
  3.3 商务大数据语义提取与分析 37
  3.4 商务大数据预处理案例 39
  第4章 商务大数据存储 41
  4.1 键值存储 41
  4.2 列族存储 54
  4.3 图存储 63
  第5章 商务大数据安全管理技术 74
  5.1 商务大数据溯源技术 75
  5.2 商务大数据隐私保护 78
  5.3 商务大数据共享机制 82
  5.4 商务大数据区块链技术 86
  5.5 商务大数据安全管理案例 91
  第6章 商务大数据知识表示 96
  6.1 多粒度电子商务实体构建模式 96
  6.2 多类别电子商务实体关系抽取 100
  6.3 多层次知识表示模型 103
  6.4 商务大数据知识表示案例 106
  参考文献 107
  第7章 商务大数据知识融合 109
  7.1 语义提取和语义关联 109
  7.2 用户画像构建 111
  7.3 知识图谱构建 114
  7.4 知识推理及可解释性 117
  7.5 商务大数据知识融合案例 121
  第8章 常用的商务大数据管理与决策模型 123
  8.1 用于聚类的鲁棒式多任务学习 123
  8.2 融合用户内生和外生兴趣的推荐方法 126
  8.3 基于强化学习的社区隐藏算法 130
  8.4 基于半监督多视图学习的购买预测方法 134
  8.5 基于概率矩阵分解和特征融合的推荐 147
  8.6 基于异步传感器的室内定位技术 151
  8.7 基于领袖识别、动态博弈和意见演化的图k均值聚类算法 160
  参考文献 171
  第9章 商务大数据管理与决策相关应用 173
  9.1 恶意用户欺诈检测 173
  9.2 在线购买决策模型 177
  9.3 旅游电子商务的相关应用 181
  9.4 基于位置服务的商务应用 184
  参考文献 186