NETWORK DATA MINING AND ANALYSIS
Langue : anglais
Edité par World Scientific, 2018
Série : Livre 8 sur 15 - East China Normal University Scientific Reports
- Livre relié
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Online social networking sites like Facebook, LinkedIn, and Twitter, offer millions of members the opportunity to befriend one another, send messages to each other, and post content on the site actions which generate mind-boggling amounts of data every day.To make sense of the massive data from these sites, we resort to social media mining to answer questions like the following: What are social communities in bipartite graphs and signed graphs How robust are the networks How can we apply the robustness of networks How can we find identical social users across heterogeneous social networks Social media shatters the boundaries between the real world and the virtual world. We can now integrate social theories with computational methods to study how individuals interact with each other and how social communities form in bipartite and signed networks. The uniqueness of social media data calls for novel data mining techniques that can effectively handle user generated content with rich social relations. The study and development of these new techniques are under the purview of social media mining, an emerging discipline under the umbrella of data mining. Social Media Mining is the process of representing, analyzing, and extracting actionable patterns from social media data.…
N° de réf. du vendeur 9789813274952
- Titre
- NETWORK DATA MINING AND ANALYSIS
- Auteur
- Gao Ming
- Éditeur
- World Scientific
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9813274956
- ISBN à 13 chiffres
- 9789813274952
- Poids de l'article
- 457 grammes
- Dimensions
- 235x157x16 mm
- Série
- Livre 8 sur 15: East China Normal University Scientific Reports
Online social networking sites like Facebook, LinkedIn, and Twitter, offer millions of members the opportunity to befriend one another, send messages to each other, and post content on the site - actions which generate mind-boggling amounts of data every day.
To make sense of the massive data from these sites, we resort to social media mining to answer questions like the following:
What are social communities in bipartite graphs and signed graphs? How robust are the networks? How can we apply the robustness of networks? How can we find identical social users across heterogeneous social networks?
Social media shatters the boundaries between the real world and the virtual world. We can now integrate social theories with computational methods to study how individuals interact with each other and how social communities form in bipartite and signed networks. The uniqueness of social media data calls for novel data mining techniques that can effectively handle user generated content with rich social relations. The study and development of these new techniques are under the purview of social media mining, an emerging discipline under the umbrella of data mining. Social Media Mining is the process of representing, analyzing, and extracting actionable patterns from social media data.
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