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| 編輯推薦： |
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本书详细阐述了与移动设备数据挖掘相关的基本解决方案，主要包括移动网站、移动应用程序、移动数据、移动人群，以及移动分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
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| 內容簡介： |
本书详细阐述了与移动设备数据挖掘相关的基本解决方案，主要包括移动网站、移动应用程序、移动数据、移动人群，以及移动分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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| 目錄：
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第 1 章移动网站 1
11 为什么做移动网站 1
12 建立移动网站 2
13 移动商务 5
14 将品牌装进口袋 7
15 移动搜索引擎优化（SEO） 9
16 移动网站需求 10
17 移动网站检查清单 15
18 构建移动网站 17
19 何时建立移动网站 25
110 移动网站体验 27
111 使移动网站能被Google 搜索到 29
112 移动时代已经到来 31
113 移动支付 32
114 Adobe ShadowTM 移动网站测试器 33
115 移动Cookies 34
116 ConnectMe QRTM 网站 36
117 移动广告网络 37
118 移动网站开发者 40
119 移动网站开发案例研究 43
1191 OneIMS 43
1192 YoMoBi
44
1193 MobiTilycom 44
120 通过唯一设备ID 进行追踪 45
121 移动网站与应用程序 47
122 移动社交网站 49
VIII
移动设备数据挖掘技术
123 网页和无线站点 50
124 使用HTML5 创建移动网站 54
125 移动网站速度的重要性 56
126 移动网站营销挑战 57
127 移动网站建设是首要任务 58
128 移动网站指标 59
第2 章移动应用程序 61
21 为什么开发应用程序 61
22 Google Mobile AdWords 应用程序 62
23 超文本标记语言5（HTML5） 64
24 咄咄逼人 67
25 品牌应用程序 67
26 应用程序指标和发展趋势 68
27 应用程序交易所 70
28 应用程序开发者联盟 71
29 娱乐应用程序 71
210 新闻应用程序 72
211 应用程序任务清单 76
212 Picture-This 应用程序 77
213 政务应用程序 81
214 隐形应用程序 82
215 应用程序赶超个人计算机（PC） 83
216 健康应用程序 84
217 创建受欢迎的应用程序 85
218 应用程序广告发布器 86
219 商业应用程序 87
220 视频应用程序 91
221 Twitter 应用程序 91
222 应用程序使用模式 93
目录
IX
223 Whispering 应用程序 94
224 Hyper Targeting 应用程序 96
225 应用程序崩溃 97
226 地图应用程序 98
227 美国应用程序经济 99
228 Googling 应用程序 101
229 应用程序选择 102
230 应用程序安全 104
231 本地企业应用程序 107
232 $应用程序 111
233 环境社交网络应用程序 113
234 应用程序开发者 114
235 应用程序人口统计 115
236 应用程序三角定位服务 116
237 应用程序广告代理 118
238 应用分析 119
239 广告即应用程序 120
240 应用程序的未来 120
第3 章移动数据 123
31 工作原理 123
32 机器对机器（M2M）遥测 127
33 移动数据指标 130
34 个人和企业移动数据合并 133
35 GPS 和Wi-Fi 三角定位 134
36 移动数据备份 139
37 实时统计 140
38 双曲线定位 142
39 移动数据隐私关注 143
310 深度包检测（DPI） 145
X
移动设备数据挖掘技术
311 移动营销数据 147
312 移动数据聚合网络 148
313 移动视频数据 150
314 iPhone 和Android 的ID 数字 150
315 屏蔽浏览器 153
316 移动语音识别数据 154
317 移动数据服务保证 158
318 移动面部识别 159
319 移动钱包数据 160
320 移动数字指纹数据 162
321 捕获移动数据 165
322 移动感知数据 166
323 移动狂人 168
324 移动数据隐私政策 171
325 移动大数据 172
326 移动数据三角测量技术 174
327 移动数据与移动收入 175
328 通过移动数据三角定位 176
329 移动数据的挑战 177
330 移动数据三角定位交易 178
331 移动数据的未来 182
第4 章移动人群 183
41 移动用户 183
42 交易人群 184
43 移动分析：对象、地点、方式和原因 189
44 社交移动人群 194
45 Apple 移动人群 196
46 Facebook 移动人群 205
47 Google 移动人群 213
目录
XI
48 Twitter 移动人群 220
49 Amazon 移动人群 226
410 移动四杰 232
第5 章移动分析 237
51 挖掘移动设备 237
52 挖掘移动网站 238
53 移动分析指标 241
54 Google 移动分析 242
55 人工智能（AI）应用程序 244
56 移动设备聚类 245
57 挖掘移动邮件 247
58 移动设备文本挖掘 247
59 移动设备分类 250
510 流分析 256
511 挖掘移动人群 257
512 挖掘社交移动设备 259
513 人工智能移动设备 261
514 企业对企业（B2B）营销分析 262
515 映射移动设备 263
516 文本分析 272
517 行为分析 276
518 流分析 279
519 移动网站分析 284
520 移动社交咨询公司 287
521 移动分析 289
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| 內容試閱：
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前 言本书介绍了如何对成千上万的移动设备进行数据挖掘。这些设备与人们形影不离，详细记录着生活中的每个细节。人们可以利用这些设备，通过各种方式随时随地传递信息，还可以获得想要的一切，如产品、目录、游戏、新闻、电影、联系、书籍、搜索、服务、兴趣、位置、娱乐等。本书从第1 章的创建和使用移动网站开始讲述，紧接着是第2 章的移动应用程序战略使用。这两章都很重要，因为它们形成了重要的移动数据，也就是第3 章的主题。第4 章论述了移动人群，可以根据不同的市场来区分，包括苹果、谷歌、脸书、亚马逊和推特等。最后，第5 章通过聚类、文本以及人工智能分类软件和技术，详细论述了移动分析。数据挖掘、行为跟踪、大数据、商业智能、网站分析以及最重要的人工智能已经被企业、品牌和营销商限制在了固定设备上。然而，从近期趋势来看，这一局面将会改变。将来是移动的世界，这就是作者写这本书的原因。以下是几个需要考虑的数字： 2014 年前，移动营销收入将增长到580 亿美元。Gartner（http：www.gartner.comtechnologyhome.jsp）。 到2015 年，可能会有更多的移动互联网用户，并且数量将超过个人计算机用户。IDC（http：idc.com）。 到2016 年，全球移动营销将增长30%，达到1047 万亿美元。Ovum（http：ovum.comsectionhome）。
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