本书主要从商务大数据的概念出发，围绕大数据分析与融合如何支撑电子商务管理与决策的关键科学问题和关键技术展开，研究电子商务的大数据融合体系构建方法、探讨电子商务的全景式商务知识表示与融合策略，突破电子商务大数据的全景式营销与决策模型。具体内容包括商务大数据采集、预处理、存储、安全管理、知识表示、知识融合以及管理与决策和应用，覆盖了商务大数据研究的各方面，并以电子商务应用需求为牵引，从应用和落地两个层面探索商务大数据管理与决策理论和方法创新。

目录
第1章 引言 1
1.1 商务大数据挖掘与应用概述 1
1.2 大数据基础架构 3
1.3 商务大数据研究概览 4
参考文献 11
第2章 商务大数据采集 20
2.1 商务大数据的数据类型 20
2.2 线上商务大数据采集方案 22
2.3 线下商务大数据采集方案 26
2.4 商务大数据采集的相关应用案例 28
第3章 商务大数据预处理 30
3.1 商务大数据预处理技术 30
3.2 多源异构商务大数据不一致性消除策略 36
3.3 商务大数据语义提取与分析 37
3.4 商务大数据预处理案例 39
第4章 商务大数据存储 41
4.1 键值存储 41
4.2 列族存储 54
4.3 图存储 63
第5章 商务大数据安全管理技术 74
5.1 商务大数据溯源技术 75
5.2 商务大数据隐私保护 78
5.3 商务大数据共享机制 82
5.4 商务大数据区块链技术 86
5.5 商务大数据安全管理案例 91
第6章 商务大数据知识表示 96
6.1 多粒度电子商务实体构建模式 96
6.2 多类别电子商务实体关系抽取 100
6.3 多层次知识表示模型 103
6.4 商务大数据知识表示案例 106
参考文献 107
第7章 商务大数据知识融合 109
7.1 语义提取和语义关联 109
7.2 用户画像构建 111
7.3 知识图谱构建 114
7.4 知识推理及可解释性 117
7.5 商务大数据知识融合案例 121
第8章 常用的商务大数据管理与决策模型 123
8.1 用于聚类的鲁棒式多任务学习 123
8.2 融合用户内生和外生兴趣的推荐方法 126
8.3 基于强化学习的社区隐藏算法 130
8.4 基于半监督多视图学习的购买预测方法 134
8.5 基于概率矩阵分解和特征融合的推荐 147
8.6 基于异步传感器的室内定位技术 151
8.7 基于领袖识别、动态博弈和意见演化的图k均值聚类算法 160
参考文献 171
第9章 商务大数据管理与决策相关应用 173
9.1 恶意用户欺诈检测 173
9.2 在线购买决策模型 177
9.3 旅游电子商务的相关应用 181
9.4 基于位置服务的商务应用 184
参考文献 186