《相关性搜索：利用Solr与Elasticsearch创建智能应用》揭开了相关性搜索的神秘面纱，告诉大家如何将 Elasticsearch与 Solr这样的搜索引擎作为可编程的相关性框架，从而表达业务排名规则。从这《相关性搜索：利用Solr与Elasticsearch创建智能应用》中你可学会如何结合各种外部数据源、分类方法以及文本分析手段对相关性进行编程，以满足用户的个性化需求，将令人满意的搜索结果呈现给用户。此外，相关性搜索也需要一定的软性技能《相关性搜索：利用Solr与Elasticsearch创建智能应用》还将告诉读者怎样与业务人员协作，为业务找到正确的相关性需求，从而在搜索产品的整个研发生命周期内，实现相关性改进的良性循环。 本书介绍了搜索引擎的基本原理，及相关性搜索的调试技术，用大量实例的方式详述了搜索引擎的诸多特性，以形成一整套针对相关性...(展开全部)

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本书从Elasticsearch的功能和业务场景开始介绍，逐步深入讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计进行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍开发实战，很适合Java后端开发工程师、大数据开发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的入门学习。

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在本书中，诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·恩格尔介绍了一种重要估计方法来处理众多资产组成的大型系统中的相关性：动态条件相关（DCC）。恩格尔证实了相关系数在金融决策制定中的重要作用，并提出了相关系数的经济基础和理论作用和它们同其他测量相关性方法之间的联系。他对比了DCC和其他相关系数估计方法，例如历史相关系数，指数平滑和多元GARCH，同时他展示了DCC一系列的重要用途。恩格尔展示了非对称模型并且用一个多国股票和债券收益率模型来说明它。他介绍了新的方法——因子DCC模型，兼具了因子模型和DCC模型的优秀特征，然后他用一组美国大盘股举例说明了该模型。Engle展示了对债券抵押债券——或称CDOs的过度投资如何在次贷危机中扮演了核心作用以及本书介绍的相关系数模型是如何预见了这些风险的。计量经济结果的技术章节也被包括其中。

通过品类创新在战略上建立品牌相关性，才是创建强势品牌的正确选择。 品牌竞争已进入白热化，在科技和互联网的深刻影响下，品牌只有不断创新，才能不被“颠覆”。这时，用新品类开辟新战场，成为品牌突出重围、巩固优势、建立“护城河”的重要选择。 本书从构建品牌相关性的战略角度讲述了开创新品类的方法。首先，从具体案例入手，引出品牌相关性的概念，并从多个角度介绍这一概念。其次，阐述开创新品类的方法论，即寻找新概念、评估、定义和管理品类或子品类、打造竞争壁垒。再次，引导读者思考“问题的反面”，即企业在开创新品类时可能会遇到哪些威胁以及如何应对。最后，从组织层面探讨开创新品类对组织和团队的要求。 本书深度案例包括： 麒麟啤酒与朝日啤酒之战 风起云涌的美国计算机产业 用天然有机构建独特文化的全食超市 售卖鞋子传递幸福的美捷步 重新定义混合动力汽车的丰田普锐斯 印度“国民级...(展开全部)

在本书中，诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·恩格尔介绍了一种重要估计方法来处理众多资产组成的大型系统中的相关性：动态条件相关（DCC）。恩格尔证实了相关系数在金融决策制定中的重要作用，并提出了相关系数的经济基础和理论作用和它们同其他测量相关性方法之间的联系。他对比了DCC和其他相关系数估计方法，例如历史相关系数，指数平滑和多元GARCH，同时他展示了DCC一系列的重要用途。恩格尔展示了非对称模型并且用一个多国股票和债券收益率模型来说明它。他介绍了新的方法——因子DCC模型，兼具了因子模型和DCC模型的优秀特征，然后他用一组美国大盘股举例说明了该模型。Engle展示了对债券抵押债券——或称CDOs的过度投资如何在次贷危机中扮演了核心作用以及本书介绍的相关系数模型是如何预见了这些风险的。计量经济结果的技术章节也被包括其中。

《经济物理学导论:金融中的相关性与复杂性》符合物理学家与经济学家的兴趣。由于经济系统是我们可能研究的最具吸引力的复杂系统之一，物理学家在运用统计物理学概念到经济系统时会发现兴趣与挑战。经济学家与金融领域的工作人员将发现这里所提供的实证分析方法和表述清晰的理论工具是非常有用的，它们将有助于描述那些由大量交互作用的子系统所组成的复杂系统。通常，在研究经济系统时，用不同的尺度来考察经济系统是完全可能的。但要获得描述特定系统中经济体（economic entity）交互作用的精确方程却往往不可能。一些统计物理学概念，如随机动力学、短程与长程相关、自相似性和尺度等，在不需要对所研究的经济系统事先做出详细与精微描述的前提下，就能提供对该经济系统全局行为的一种理解。

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本书分为4大部分。第一部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；最后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。