E-Commerce Big Data Mining and Analytics (eBook)
XVII, 203 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-99-3588-8 (ISBN)
Jie Cao, born in 1969, received his Ph.D. degree in engineering from South-east University in 2002, Ph.D. supervisor, part-time doctoral supervisor of Nan-jing University of Science and Technology and Hohai University. He has pub-lished more than 100 papers in TKDE, TPDS, TKDD, TWeb, TCyb, TNNLS, TII, TIST, InfSci, KDD, ICDM and other domestic and international journals and con-ferences, and the total number of citations exceeds 5,000, among which more than 100 are indexed by SCI. He was appointed as an editorial board member of Neu-rocomputing and World Wide Web Journal.
This book seeks to give readers with a preliminary but critical introduction and summary of e-commerce and big data analysis. This book introduces how to achieve data acquisition and pre-processing. Specifically, this book provides three representative and interesting scenarios to demonstrate the application of e-commerce and big data analysis, i.e., trajectory big data mining technology, e-commerce fraud and anti-fraud, and recommendation system. Also this book provides the basic and illustrative operation steps of python programming language for e-commerce and big data analysis. By reading this book, readers can learn the basic concepts and principles of e-commerce and big data analysis.
Erscheint lt. Verlag | 29.7.2023 |
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Reihe/Serie | Advanced Studies in E-Commerce | Advanced Studies in E-Commerce |
Zusatzinfo | XVII, 203 p. 52 illus., 31 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
Informatik ► Office Programme ► Outlook | |
Technik ► Maschinenbau | |
Wirtschaft ► Allgemeines / Lexika | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Marketing / Vertrieb | |
Schlagworte | Big Data Mining and Analysis • Data acquisition • Data preprocessing • E-Commerce • E-commerce Fraud and Anti-fraud • Python Programming Language • recommendation system • Trajectory Big Data |
ISBN-10 | 981-99-3588-1 / 9819935881 |
ISBN-13 | 978-981-99-3588-8 / 9789819935888 |
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Größe: 4,9 MB
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