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社会网络大数据下企业舆情建模和管理
梁循 & 杨小平 & 李志宇
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本书综合了国内外的最新资料和作者的研究成果。通过研究社会网络上用户的行为理论,探索适用于社会网络大数据环境下的企业舆情挖掘方法,提出若干个典型的企业舆情发现与合理处置方法。首先提出形式化定义,为后续定量描述用户行为奠定基础,然后进一步应用到企业课题,并研究企业舆情管理优化问题。在基础模型方面,本书研究了基于文本与图像内容的企业舆情模型和基于网络结构的发现模型。在衍生模型方面本书探讨了社会网络用户行
面向社会化媒体大数据的社会计算
梁循, 杨小平, 小平, 张海燕
互联网金融信息智能挖掘基础
梁循
互联网金融信息智能挖掘是一个涉及数据挖掘、计算智能、统计学、计算语言学、模式识别、金融学等多个学科的领域。《互联网金融信息智能挖掘基础》综合了大量国内外的最新资料和作者的研究成果，系统而有选择地介绍了互联网金融信息智能挖掘问题。全书从结构上分为三篇。第1篇介绍了作者主持研发的一个互联网金融信息挖掘系统平台。第2篇具体介绍了一些相关技术基础，包括互联网金融信息文本分析、神经网络技术、支持向量机
互联网金融信息系统的设计与实现
网络金融是一个典型的大跨度交叉学科，介于工程科学中的计算机学科和管理科学中的金融学科之间。目前，网络金融系统已经在金融行业有了非常广泛的应用。网络金融信息系统是一类网络金融系统，主要解决互联网金融信息的集成和挖掘问题。 本书综合了大量国内外的最新资料和作者的开发成果，系统地介绍了网络金融信息系统的设计和构建。全书从结构上分为4篇。第1篇为总论，介绍网络金融的概念
数据挖掘算法与应用
《数据挖掘算法与应用》综合了大量国内外的最新资料和作者的研究成果，系统地介绍了数据挖掘算法、相关技术及其金融数据上的应用。在绪论之后，全书从结构上分为3篇。第1篇具体介绍了数据挖掘的主要算法，包括决策树算法、神经网络算法、基因算法、基本统计分析方法、贝叶斯网络算法、支持向量机方法等。第2篇主要讨论数据挖掘的相关技术，包括数据仓库技术、模糊处理技术、粗糙集技术以及目标优化技术。第3篇探讨了一些数据挖
