“观察―判断―决策―行动”全环节开源数据分析--聚文网

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内容简介

\"随着大数据、人工智能的进一步发展，特别是开源数据的不断积累，使得如何快速将开源数据转换为可理解的态势，形成可预判的决策，并产生精准的行动已成为数据智能化运用需要解决的重要问题。本书引入OODA决策循环理论，以观察（Observe），判断（Orient），决策（Decide）和行动（Act）循环理论来贯穿整个开源数据分析过程，为数据到行动提供整套开源情报分析框架与理论技术。不同于传统的仅从大数据分析技术视角来阐述开源数据分析的专著，本书更加全面地阐述从数据到决策、从决策到行动的全环节开源数据分析技术，使得读者能够更加清晰地了解开源数据分析环节流程、以及各环节对应的典型关键技术，能够为数据产生真正决策与行动提供理论与技术支撑，为数据智能化运用提供理论支撑。本书的内容包括近几年开源数据挖掘的前沿技术，内容新颖，时效性强。本书适用于计算机科学与技术专业、管理科学与工程专业以及相关学科本科生、研究生、博士生等；同时也可以作为工业界大数据、人工智能等方向的业务指导书。 \"

作者简介

丁兆云，男，1982年出生，国防科技大学系统工程学院副教授，长期从事数据挖掘的教学工作。多年负责国防科技大学系统工程学院《数据挖掘》考博命题工作，主持湖南省教改课题1项、国防科技大学教改课题1项、发表教学论文3篇，获得国防科技大学研究生教学优秀奖。长期从事数据挖掘的科研工作，发表相关论文约50篇，其中，CCF推荐期刊与会议10余篇、SCI检索论文10余篇、EI检索论文30余篇、计算机一级学报5篇；国内发明专利7项授权、2项处于实审阶段；在《计算机研究与发展》上发表的论文《微博数据挖掘研究综述》获科技部2017年度“领跑者F5000―中国精品科技期刊顶尖学术论文”，该论文在“中国知网”被引用约200次，下载约8000次，在“万方”被下载约3000次。

绪论篇第1章 OODA基础理论 1.1 模型构成 1.2 基于OODA数据分析相关理论及案例第2章 OODA全环节开源数据分析概述 2.1 开源数据分析概述 2.2 基于O0DA的开源数据分析各环节概述观察篇第3章文本表示模型 3.1 布尔模型 3.2 概率模型 3.3 向量空间模型 3.4 分布式词向量 3.5 分布式字向量 3.6 基于上下文的动态词向量语义表示第4章话题表示模型 4.1 相关定义 4.2 LDA模型表示 4.3 基于信息熵的表示 4.4 基于LDA模型和信息熵的话题表示模型 4.5 实验分析 4.6 总结判断篇第5章影响力分析基础理论 5.1 影响力个体 5.2 社会网络影响力个体发现研究现状 5.3 微博中影响力个体发现研究现状 5.4 多关系网络研究现状第6章基于多关系网络的微博话题层次影响力个体挖掘 6.1 确定博文话题类别 6.2 相关定义 6.3 转发网络 6.4 回复网络 6.5 复制网络 6.6 阅读网络 6.7 融合多关系网络 6.8 证明收敛性 6.9 影响力个体分类第7章基于用户行为的话题层面影响力度量 7.1 研究动机 7.2 相关定义 7.3 方法描述 7.4 实验分析 7.5 本章小结第8章面向信息传播的相互影响力分析 8.1 研究动机 8.2 相关定义 8.3 方法描述 8.4 实验分析 8.5 本章小结

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