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商务营销中的数据挖掘与机器学习 读者对象:本书可供从事数据挖掘、电子商务研究的工作者、学生和爱好者阅读,对在相关交叉领域从事工作的同行也有一定的参考价值, 也可为现行数据挖掘教学与教材提供有益的材料
本书共11章。第1章对数据挖掘与电子商务的关系进行了概述,并给出了许多现实生活中的例子;第2章是对数据挖掘方法的概述;第3章是对数据挖掘过程中可能采取的统计学基础方法的回顾;第4章介绍了聚类分析,主要包括基本概念和聚类检测评估方法;第5章讨论了决策树的基本概念、生成方式以及实践等;第6章介绍了市场营销中的风险分析和生存分析;第7章讨论了人工神经网络的发展历史、基本概念等;第8章介绍了数据仓库、OLAP等数据库技术;第9章主要介绍了电子商务推荐系统、主流的推荐系统技术,以及具体的案例分析;第10章是对电子商务攻击模型与检测技术的详细阐释;第11章介绍了电子商务环境下的网格架构与动态联盟体系。
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