用户创造内容(UGC)作为互联网中大数据中的重要组成部分，使得信息资源在获取、传播、效率上表现了前所未有的优势。但是其碎片化、非结构化、无序化和去中心化，加剧了组织的“信息过载”和“信息迷失”，由此产生的网络舆情、网络热点、网络危机等成为互联网虚拟世界中组织面临的新问题。蔡淑琴、周鹏、胡慕海、张宇、马玉涛等编著的《面向用户创造内容的大数据加工方法与技术》以在线客户评论、微博两类主流UGC为对象，提出了UGC序化、中性化加工思想，研究了UGC的加工方法与技术，包括在线客户评论的序化方法、基于产品族设计的加工方法；研究了面向危机事件识别的微博加工方法、面向网络热点的发现模型、面向网络广告定向的中心化方法；面向动态情境的信息推荐方法及系统、个性化移动内容服务的模型和支持技术。 本书可作为管理科学与工程、计算机应用等专业的研究生教材，也可作为从事大数据研究与应用人员的参考资料。

第1章 导论
1.1 问题背景
1.2 几类典型的UGC
1.3 UGC类大数据加工的关键
1.4 UGC的加工方法
1.5 本书的主要内容与结构
第2章 在线客户评论的序化方法
2.1 问题背景
2.2 互联网点评信息的序与序化
2.3 点评信息的序化方法
2.4 实例
第3章 基于产品族设计的在线客户评论的加工方法
3.1 问题背景
3.2 OCR的加工模型
3.3 在线客户评论加工的产品族设计与映射
3.4 OCR的加工图式
3.5 在线客户评论加工的超图系统及模式基元
3.6 实例
第4章 危机事件识别的微博信息加工
4.1 问题背景
4.2 基于ISDT的微博信息加工
4.3 微博危机事件的中心化加工和事件角色
4.4 微博危机事件序化加工
4.5 微博危机事件的情感测度和损害性评价
4.6 实例
第5章 基于中心化的微博的网络热点发现模型
5.1 问题背景
5.2 面向网络热点发现的微博中心化思路
5.3 微博网络热点的发现模型
5.4 微博网络热点的发现平台设计
5.5 实例
第6章 面向网络广告定向的微博加工方法
6.1 问题背景
6.2 微博网站的结构与广告价值
6.3 网络广告的定向需求及微博中心化描述
6.4 面向网络广告定向的微博中心化加工
6.5 实例
第7章 面向动态情境的信息推荐
7.1 问题背景
7.2 动态情境中信息推荐问题的表达和求解模式
7.3 基于情境偏好的动态情境对象识别和协同过滤
7.4 动态情境中的用户偏好漂移识别与度量
7.5 动态情境中信息推荐的演化机制和系统分析单元
7.6 面向动态情境的信息推荐系统
第8章 个性化移动内容服务的模型和方法
8.1 问题背景
8.2 个性化移动内容服务分析
8.3 个性化移动内容服务的本体模型
8.4 基于量化频繁标引格的情境偏好关联挖掘
8.5 个性化移动内容服务的工作机理
8.6 个性化移动内容服务集成框架
参考文献