●第一篇 大數據建模與分析方法
第1章 大數據環境下信息提取與推薦方法研究 3
1.1 總述 4
1.2 在線評論一致性排序問題及求解方法 5
1.3 網絡信息搜索服務的多樣性信息提取 11
1.4 組織內博客平臺的代表性信息提取 17
1.5 基於多源異質信息的推薦方法 22
1.6 基於產品關繫的個性化產品組合推薦 28
1.7 互補性和替代性產品關繫挖掘方法研究 32
1.8 小結 38
參考文獻 39
第2章 社會關繫類型識別及其社會化推薦方法研究 41
2.1 研究背景 41
2.2 社會網絡中社會關繫類型識別方法研究 43
2.3 考慮不同類型社會關繫影響的推薦方法研究 63
參考文獻 85
第3章 基於目標的循環神經網絡動態個性化推薦算法 88
3.1 研究背景 88
3.2 研究模型 91
3.3 實驗數據集 96
3.4 學生課程成績預測 97
3.5 先修課程預測 98
3.6 基於目標的個性化先修課程推薦 101
3.7 改進的基於目標的推薦算法框架 106
3.8 小結 112
參考文獻 112
第二篇 面向社會化與用戶生成內容的應用模式分析
第4章 基於用戶生成內容的產品搜索和評估行為 117
4.1 社會化搜索和推薦機制對消費者搜索行為的影響 117
4.2 社會化推薦對消費者產品評估的影響 126
4.3 商家突顯的用戶點評對消費者產品評估的影響 132
參考文獻 136
第5章 在線評論管理反饋研究 138
5.1 在線評論管理反饋的外部性測量與管理 138
5.2 管理者反饋相似性對酒店在線預訂量的影響：以Expedia為例 149
參考文獻 163
第6章 投資者生成內容的群體智慧研究 167
6.1 在線投資社區中業餘分析師的推薦價值研究 167
6.2 專家智慧與群體智慧對比研究 176
參考文獻 185
第三篇 大數據商業價值分析與新技術使能創新理論與方法
第7章 投資者關注度對資產價格的影響研究 193
7.1 投資者關注度對商品期貨市場的影響研究 193
7.2 投資者情緒與中國指數期貨市場的關繫：以互聯網搜索為例 204
7.3 新聞導向型搜索和自發型搜索對股票價格的影響研究 214
參考文獻 222
第8章 社會網絡對用戶行為及企業績效的影響研究 226
8.1 社交遊戲中的社會網絡關繫對遊戲貨幣化的影響研究 226
8.2 基於社會網絡的企業社會影響力對企業財務績效的影響研究 234
參考文獻 242
第9章 新技術使用的心理驅動力 247
9.1 需求導向的技術可供性視角 249
9.2 社會化媒體背景下的心理需求 250
9.3 社會化媒體可供性 253
9.4 需求，可供性以及社會化 254
9.5 討論與小結 257
參考文獻 258

大數據技術和應用的不斷推廣給商務管理問題的建模、分析與求解帶來了新的挑戰和機遇，使商務管理問題體現出三個典型特征。首先是粒度縮放，即問題要素數據化及在不同粒度層級間的映射與縮放。其次是跨界關聯，即問題要素空間外拓，強調跨界內外部數據的關聯與聯動。最後是全局視圖，即問題定義與求解的全局性，強調對相關情境的整體畫像及其動態演化的把控和詮釋，構建基於數據分析和方法集成的全景式“成像”能力。
基於上述特征，《基於大數據的商務智能與模式創新研究》以大數據的商務智能與模式創新為主題，從大數據建模與分析方法、面向社會化與用戶生成內容的應用模式分析、大數據商業價值分析與新技術使能創新理論與方法三方面來闡述一些近期新的研究成果和發現。
本書主要面向高校和科研單位的碩士研究生、博士研究生和學者，同時，對於企業戰略規劃、營銷洞察、投資分析、服務開發、產品設計等方面的管理人員也具有一定的參等