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内容简介
上篇
第1章 用户画像概述
1.1 用户画像数据来源
1.1.1 用户属性
1.1.2 用户观影行为
1.2 用户画像特性
1.2.1 动态性
1.2.2 时空局部性
1.3 用户画像应用领域
1.3.1 搜索引擎
1.3.2 推荐系统
1.3.3 其他业务定制与优化
1.4 大数据给用户画像带来的机遇与挑战
第2章 用户画像建模
2.1 用户定量画像
2.2 用户定性画像
2.2.1 标签与用户定性画像
2.2.2 基于知识的用户定性画像分析
2.2.3 用户定性画像的构建
2.2.4 定性画像知识的存储
2.2.5 定性画像知识的推理
2.3 本章参考文献
第3章 群体用户画像分析
3.1 用户画像相似度
3.1.1 定量相似度计算
3.1.2 定性相似度计算
3.1.3 综合相似度计算
3.2 用户画像聚类
第4章 用户画像管理
4.1 存储机制
4.1.1 关系型数据库
4.1.2 NoSQL数据库
4.1.3 数据仓库
4.2 查询机制
4.3 定时更新机制
4.3.1 获取实时用户信息
4.3.2 更新触发条件
4.3.3 更新机制
中篇
第5章 视频推荐概述
5.1 主流推荐方法的分类
5.1.1 协同过滤的推荐方法
5.1.2 基于内容的推荐方法
5.1.3 基于知识的推荐方法
5.1.4 混合推荐方法
5.2 推荐系统的评测方法
5.3 视频推荐与用户画像的逻辑关系
第6章 协同过滤推荐方法
6.1 概述
6.2 关系矩阵及矩阵计算
6.2.1 U-U矩阵
6.2.2 V-V矩阵
6.2.3 U-V矩阵
6.3 基于记忆的协同过滤算法
6.3.1 基于用户的协同过滤算法
6.3.2 基于物品的协同过滤算法
6.4 基于模型的协同过滤算法
6.4.1 基于隐因子模型的推荐算法
6.4.2 基于朴素贝叶斯分类的推荐算法
6.5 小结
6.6 本章参考文献
第7章 基于内容的推荐方法
7.1 概述
7.2 CB推荐中的特征向量
7.2.1 视频推荐中的物品画像
7.2.2 视频推荐中的用户画像
7.3 基础CB推荐算法
7.4 基于TF-IDF的CB推荐算法
7.5 基于KNN的CB推荐算法
7.6 基于Rocchio的CB推荐算法
7.7 基于决策树的CB推荐算法
7.8 基于线性分类的CB推荐算法
7.9 基于朴素贝叶斯的CB推荐算法
7.10 小结
7.11 本章参考文献
第8章 基于知识的推荐方法
8.1 概述
8.2 约束知识与约束推荐算法
8.2.1 约束知识示例
8.2.2 约束满足问题
8.2.3 约束推荐算法流程
8.3 关联知识与关联推荐算法
8.3.1 关联规则描述
8.3.2 关联规则挖掘
8.3.3 关联推荐算法流程
8.4 小结
8.5 本章参考文献
第9章 混合推荐方法
9.1 概述
9.2 算法设计层面的混合方法
9.2.1 并行式混合
9.2.2 整体式混合
9.2.3 流水线式混合
9.2.4 典型混合应用系统
9.3 混合式视频推荐实例
9.3.1 MoRe系统概览
9.3.2 MoRe算法介绍
9.3.3 MoRe算法混合
9.3.4 MoRe实验分析
9.4 小结
9.5 本章参考文献
第10章 视频推荐评测
10.1 概述
10.2 视频推荐试验方法
10.2.1 在线评测
10.2.2 离线评测
10.2.3 用户调查
10.3 视频离线推荐评测指标
10.3.1 准确度指标
10.3.2 多样性指标
10.4 小结
10.5 本章参考文献
下 篇
第11章 系统层面的快速推荐构建
11.1 概述
11.2 本章主要内容
11.3 系统部署
11.3.1 Hadoop2.2.0系统部署
11.3.2 Hadoop运行时环境设置
11.3.3 Spark与Mahout部署
11.4 Mahout推荐引擎介绍
11.4.1 Item-based算法
11.4.2 矩阵分解
11.4.3 ALS算法
11.4.4 Mahout的Spark实现
11.5 快速实战
11.5.1 概述
11.5.2 日志数据
11.5.3 运行环境
11.5.4 基于Mahout Item-based算法实践
11.5.5 基于Mahout ALS算法实践
11.6 小结
11.7 本章参考文献
第12章 数据层面的分析与推荐案例
12.1 概述
12.2 本章主要内容
12.3 竞赛内容和意义
12.3.1 竞赛简介
12.3.2 竞赛任务和意义
12.4 客户-商户数据
12.4.1 数据描述
12.4.2 数据理解与分析
12.5 算法流程设计
12.5.1 特征提取
12.5.2 分类器设计
12.5.3 算法流程总结
12.6 小结
12.7 本章参考文献
