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  • 大数据背景下城市数字标牌精准选址方法 张珣 著 生活 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 张珣著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-07-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 张珣著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-07-01
    • 字数:170000
    • 页数:124
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302609445
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    大数据背景下城市数字标牌精准选址方法

    作  者:张珣 著
    定  价:46
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2022年07月01日
    页  数:124
    装  帧:平装
    ISBN:9787302609445
    主编推荐

    本书在经验区位选址理论基础上,扩展基于地理空间智能的选址方法,耦合多源影响因子构建城市数字标牌精准推荐模型。本研究的开展将进一步完善城市数字标牌布局与投放的理论支撑,形成兼顾精度和可解释性的城市数字标牌精准推荐方案,增强数字标牌选址与广告营销的精准性,为后疫情时代的数字经济发展提供一定程度上的技术支撑。

    内容简介

    数字标牌是城市信息共享和公共服务的新型传播媒介,是促进数字经济发展的催化剂。大数据背景下的数字标牌的精准推荐是高效利用资源、实现投放效益化的关键。本书在经验区位选址理论基础上,扩展基于地理空间智能的选址方法,耦合多源影响因子构建城市数字标牌精准推荐模型。本书将进一步完善城市数字标牌布局与投放的理论支撑,为后疫情时代地理大数据与空间智能技术赋能数字经济提供新的思路和典型案例。
    本书可以供高等院校计算机、地理信息科学、管理学等相关专业学生阅读,同时也可供相关领域的科技工作者参考。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章绪论1
    1.1数字标牌概述1
    1.1.1数字标牌简介1
    1.1.2智能化数字标牌3
    1.1.3数字标牌相关研究4
    1.2大数据时代的数字标牌精准推荐8
    1.3数字标牌位置推荐方法10
    1.3.1推荐算法原理与分类10
    1.3.2常用位置推荐方法15
    1.4数字标牌广告主题优化17
    1.4.1问题转换方法原理18
    1.4.2问题转换方法的典型算法20
    1.4.3算法适应方法原理21
    1.4.4算法适应方法的典型算法22
    1.5城市数字标牌发展23
    1.6本书主要内容与创新25
    1.6.1研究内容25
    1.6.2技术路线26
    1.7本章小结27
    第2章数字标牌多尺度区位因子构建28
    2.1研究区与研究数据28
    2.1.1研究区28
    2.1.2数据需求和来源28
    2.2数据多尺度空间化30
    2.3数据相关性分析33
    2.4本章小结34
    第3章数字标牌空间结构特征研究35
    3.1研究方法35
    3.1.1点模式分析方法35
    3.1.2空间等级性划分方法38
    3.2数字标牌空间分布特征41
    3.3数字标牌等级性特征44
    3.4数字标牌影响因素分析50
    3.5本章小结51
    第4章基于内容推荐算法的数字标牌位置推荐模型52
    4.1引言52
    4.2要素区域划分53
    4.3数字标牌位置推荐54
    4.3.1影响因素权重计算54
    4.3.2基于内容的推荐算法55
    4.3.3数字标牌位置推荐计算56
    4.4实验与分析56
    4.4.1评价指标56
    4.4.2区域划分结果57
    4.4.3位置推荐结果59
    4.5本章小结64
    第5章集优Huff模型与预测方法的数字标牌位置优选模型65
    5.1基于Huff模型的数字标牌位置初步筛选65
    5.2基于机器学习方法的数字标牌位置精细筛选66
    5.3实验与分析72
    5.3.1评价指标72
    5.3.2初步选址结果73
    5.3.3精细选址结果75
    5.3.4位置优选结果78
    5.4本章小结81
    第6章融合神经网络和Huff模型的数字标牌主题优选模型82
    6.1引言82
    6.2BP多标签分类模型83
    6.2.1BP分类模型83
    6.2.2改进的BP分类模型84
    6.3基于Huff-BP的多标签分类模型85
    6.3.1改进的Huff模型85
    6.3.2基于Huff-BP多标签模型构建86
    6.4实验与分析87
    6.4.1评价指标87
    6.4.2模型评价88
    6.4.3结果分析91
    6.5本章小结99
    第7章主要结论及展望100
    7.1主要结论100
    7.2研究展望101
    附录A主要缩略词含义102
    参考文献104

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