清華大學學術(shù)專著·社會計算：用戶在線行為分析與挖掘

第1章 緒論
1.1 大數(shù)據(jù)分析與社會計算
1.2 用戶在線行為的分析與挖掘
1.2.1 在線搜索行為分析
1.2.2 在線購物行為分析
1.2.3 在線瀏覽行為分析
1.2.4 在線評論意見挖掘
1.2.5 基于在線行為的推薦
1.2.6 在線標注行為分析
1.2.7 社會網(wǎng)絡(luò)分析與挖掘
參考文獻
第2章 在線搜索行為分析
2.1 搜索意圖挖掘
2.1.1 問題定義
2.1.2 單視圖關(guān)系圖構(gòu)建
2.1.3 跨視圖關(guān)系構(gòu)建
2.1.4 多視圖隨機游走模型
2.1.5 查詢相似度衡量
2.1.6 多視圖隨機游走模型與其他模型關(guān)系
2.1.7 實驗
2.1.8 相關(guān)工作
2.1.9 小結(jié)
2.2 熱點事件挖掘
2.2.1 種子URL發(fā)現(xiàn)方法
2.2.2 基于隨機游走的局部擴展的事件發(fā)現(xiàn)方法
2.2.3 基于馬爾科夫隨機場的局部擴展方法
2.2.4 事件偵測
2.2.5 案例分析
2.2.6 實驗分析
2.2.7 相關(guān)工作
2.2.8 小結(jié)
參考文獻
第3章 在線購物行為分析
3.1 挖掘跨網(wǎng)站購物模式
3.1.1 什么是跨網(wǎng)站購物模式
3.1.2 跨網(wǎng)站購物模式的無候選集挖掘方法
3.1.3 挖掘其他類型的購物模式
3.1.4 實驗及案例分析
3.1.5 相關(guān)工作
3.2 交易行為模擬
3.2.1 數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)
3.2.2 人工層次數(shù)據(jù)流生成器
3.2.3 測試
3.2.4 結(jié)論
參考文獻
第4章 在線瀏覽行為周期性分析
4.1 周期模式相關(guān)工作
4.2 基于方差的周期模式
4.3 基于方差的周期模式的類型
4.4 周期模式的發(fā)現(xiàn)方法
4.4.1 貪婪分割法
4.4.2 準遍歷法
4.5 預測事件的發(fā)生
4.6 實驗
4.6.1 在線瀏覽行為數(shù)據(jù)集
4.6.2 合成數(shù)據(jù)
4.7 結(jié)論
參考文獻
第5章 在線評論意見挖掘
第6章 基于在線行為的推薦
第7章 在線標注行為分析
第8章 社會網(wǎng)絡(luò)分析與挖掘