Autor Kawash, Jalal
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaFrom Security to Community Detection in Social Networking Platforms / Karampelas, Panagiotis ; Kawash, Jalal ; Özyer, Tansel
Título : From Security to Community Detection in Social Networking Platforms Tipo de documento: documento electrónico Autores: Karampelas, Panagiotis, ; Kawash, Jalal, ; Özyer, Tansel, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: X, 237 p. 98 ilustraciones, 70 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-11286-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Sociología Investigación cuantitativa Ciencias sociales teoría del sistema Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Análisis de datos y Big Data Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Sistemas complejos Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro se centra en trabajos científicos novedosos y de última generación en el área de técnicas de detección y predicción utilizando información que se encuentra generalmente en gráficos y particularmente en redes sociales. Las técnicas de detección de comunidades se presentan en diversos contextos y para diferentes aplicaciones, mientras que los métodos de predicción para datos estructurados y no estructurados se aplican a una variedad de campos como sistemas financieros, foros de seguridad y redes sociales. El resto del libro se centra en técnicas basadas en gráficos para el análisis de datos, como la agrupación de gráficos y el muestreo de bordes. La investigación presentada en este volumen fue seleccionada en base a revisiones sólidas de la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Avances en Redes Sociales, Análisis y Minería (ASONAM ''17). Luego se mejoraron y ampliaron sustancialmente los capítulos, y las versiones finales se revisaron y revisaron rigurosamente para cumplir con los estándares de la serie. Este libro atraerá a profesionales, investigadores y estudiantes en este campo. Nota de contenido: Chapter1. Real-world application of ego-network analysis to evaluate environmental management structures -- Chapter2. An Evolutionary Approach for Detecting Communities in Social Networks -- Chapter3. On Detecting Multidimensional Communities -- Chapter4. Derivatives in Graph Space with Applications for Finding and Tracking Local Communities -- Chapter5. Graph Clustering Based on Attribute-aware Graph Embedding -- Chapter6. On Counting Triangles through Edge Sampling in Large Dynamic Graphs -- Chapter7. Generation and Corruption of Semi-structured and Structured Data -- Chapter8. A Data Science Approach to Predict the Impact of Collateralization on Systemic Risk -- Chapter9. Mining actionable information from security forums: the case of malicious IP addresses -- Chapter10. Temporal Methods to Detect Content-Based Anomalies in Social Media. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i From Security to Community Detection in Social Networking Platforms [documento electrónico] / Karampelas, Panagiotis, ; Kawash, Jalal, ; Özyer, Tansel, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - X, 237 p. 98 ilustraciones, 70 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-11286-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Sociología Investigación cuantitativa Ciencias sociales teoría del sistema Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Análisis de datos y Big Data Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Sistemas complejos Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro se centra en trabajos científicos novedosos y de última generación en el área de técnicas de detección y predicción utilizando información que se encuentra generalmente en gráficos y particularmente en redes sociales. Las técnicas de detección de comunidades se presentan en diversos contextos y para diferentes aplicaciones, mientras que los métodos de predicción para datos estructurados y no estructurados se aplican a una variedad de campos como sistemas financieros, foros de seguridad y redes sociales. El resto del libro se centra en técnicas basadas en gráficos para el análisis de datos, como la agrupación de gráficos y el muestreo de bordes. La investigación presentada en este volumen fue seleccionada en base a revisiones sólidas de la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Avances en Redes Sociales, Análisis y Minería (ASONAM ''17). Luego se mejoraron y ampliaron sustancialmente los capítulos, y las versiones finales se revisaron y revisaron rigurosamente para cumplir con los estándares de la serie. Este libro atraerá a profesionales, investigadores y estudiantes en este campo. Nota de contenido: Chapter1. Real-world application of ego-network analysis to evaluate environmental management structures -- Chapter2. An Evolutionary Approach for Detecting Communities in Social Networks -- Chapter3. On Detecting Multidimensional Communities -- Chapter4. Derivatives in Graph Space with Applications for Finding and Tracking Local Communities -- Chapter5. Graph Clustering Based on Attribute-aware Graph Embedding -- Chapter6. On Counting Triangles through Edge Sampling in Large Dynamic Graphs -- Chapter7. Generation and Corruption of Semi-structured and Structured Data -- Chapter8. A Data Science Approach to Predict the Impact of Collateralization on Systemic Risk -- Chapter9. Mining actionable information from security forums: the case of malicious IP addresses -- Chapter10. Temporal Methods to Detect Content-Based Anomalies in Social Media. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Prediction and Inference from Social Networks and Social Media Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kawash, Jalal, ; Agarwal, Nitin, ; Özyer, Tansel, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: IX, 225 p. 82 ilustraciones, 54 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51049-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Teoría de grafos Computadoras y civilización Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Computadoras y sociedad Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro aborda los desafíos del análisis de redes sociales y medios sociales en términos de predicción e inferencia. Los capítulos recopilados aquí abordan estas cuestiones proponiendo nuevos métodos de análisis y examinando métodos de extracción de la gran cantidad de contenido social producido. Las Redes Sociales (RS) se han convertido en parte integral de nuestras vidas; se utilizan con fines recreativos, comerciales, gubernamentales, médicos y educativos y han atraído a miles de millones de usuarios. Los desafíos que surgen de esta amplia adopción de redes sociales son enormes. Estos incluyen generar topologías de redes sociales realistas, conocimiento de las actividades de los usuarios, generación de temas y tendencias, estimación de atributos de los usuarios a partir de su contenido social y detección de comportamiento. Este texto tiene aplicaciones para plataformas ampliamente utilizadas como Twitter y Facebook y atrae a estudiantes, investigadores y profesionales en el campo. Nota de contenido: Chapter1. Having Fun?: Personalized Activity-based Mood Prediction in Social Media -- Chapter2. Automatic Medical Image Multilingual Indexation through a Medical Social Network -- Chapter3. The Significant Effect of Overlapping Community Structures in Signed Social Networks -- Chapter4. Extracting Relations Between Symptoms by Age-Frame Based Link Prediction -- Chapter5. Link Prediction by Network Analysis -- Chapter6. Structure-Based Features for Predicting the Quality of Articles in Wikipedia -- Chapter7. Predicting Collective Action from Micro-Blog Data -- Chapter8. Discovery of Structural and Temporal Patterns in MOOC Discussion Forums -- Chapter9. Diffusion Process in a Multi-Dimension Networks: Generating, Modelling and Simulation. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Prediction and Inference from Social Networks and Social Media [documento electrónico] / Kawash, Jalal, ; Agarwal, Nitin, ; Özyer, Tansel, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - IX, 225 p. 82 ilustraciones, 54 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-51049-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Teoría de grafos Computadoras y civilización Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Computadoras y sociedad Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro aborda los desafíos del análisis de redes sociales y medios sociales en términos de predicción e inferencia. Los capítulos recopilados aquí abordan estas cuestiones proponiendo nuevos métodos de análisis y examinando métodos de extracción de la gran cantidad de contenido social producido. Las Redes Sociales (RS) se han convertido en parte integral de nuestras vidas; se utilizan con fines recreativos, comerciales, gubernamentales, médicos y educativos y han atraído a miles de millones de usuarios. Los desafíos que surgen de esta amplia adopción de redes sociales son enormes. Estos incluyen generar topologías de redes sociales realistas, conocimiento de las actividades de los usuarios, generación de temas y tendencias, estimación de atributos de los usuarios a partir de su contenido social y detección de comportamiento. Este texto tiene aplicaciones para plataformas ampliamente utilizadas como Twitter y Facebook y atrae a estudiantes, investigadores y profesionales en el campo. Nota de contenido: Chapter1. Having Fun?: Personalized Activity-based Mood Prediction in Social Media -- Chapter2. Automatic Medical Image Multilingual Indexation through a Medical Social Network -- Chapter3. The Significant Effect of Overlapping Community Structures in Signed Social Networks -- Chapter4. Extracting Relations Between Symptoms by Age-Frame Based Link Prediction -- Chapter5. Link Prediction by Network Analysis -- Chapter6. Structure-Based Features for Predicting the Quality of Articles in Wikipedia -- Chapter7. Predicting Collective Action from Micro-Blog Data -- Chapter8. Discovery of Structural and Temporal Patterns in MOOC Discussion Forums -- Chapter9. Diffusion Process in a Multi-Dimension Networks: Generating, Modelling and Simulation. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Putting Social Media and Networking Data in Practice for Education, Planning, Prediction and Recommendation Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kaya, Mehmet, ; Birinci, Şuayip, ; Kawash, Jalal, ; Alhajj, Reda, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 237 p. 68 ilustraciones, 51 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-33698-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: teoría del sistema Sociología Investigación cuantitativa Ciencias sociales Sistemas complejos Métodos sociológicos Análisis de datos y Big Data Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 530.1 Teoría y física matemática Resumen: Este libro se centra en la recomendación, el comportamiento y la anomalía, entre otros análisis de las redes sociales. En primer lugar, la recomendación es vital para que una variedad de aplicaciones reduzcan el espacio de búsqueda y orienten mejor a las personas hacia alternativas informadas y personalizadas. En este contexto, el libro cubre el apoyo a estudiantes, lugares de comida, amigos y recomendaciones en papel para demostrar el poder del análisis de datos de las redes sociales. En segundo lugar, este libro trata el análisis y la comprensión del comportamiento como importantes para una variedad de aplicaciones, incluyendo inspirar comportamiento a partir de plataformas de discusión, determinar las elecciones de los usuarios, detectar patrones de seguimiento, modelar el comportamiento de multitudes para evacuaciones de emergencia, rastrear la estructura de la comunidad, etc. En tercer lugar, el fraude y la anomalía. La detección se ha abordado bien basándose en el análisis de las redes sociales. Esto se ilustra en este libro mediante la identificación de nodos anómalos en una red, la búsqueda de procesos de fraude no detectados, el descubrimiento de conocimientos ocultos, la detección de clickbait, etc. Con esta amplia cobertura, el libro constituye una buena fuente para profesionales e investigadores, incluidos instructores y estudiantes. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Putting Social Media and Networking Data in Practice for Education, Planning, Prediction and Recommendation [documento electrónico] / Kaya, Mehmet, ; Birinci, Şuayip, ; Kawash, Jalal, ; Alhajj, Reda, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 237 p. 68 ilustraciones, 51 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33698-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: teoría del sistema Sociología Investigación cuantitativa Ciencias sociales Sistemas complejos Métodos sociológicos Análisis de datos y Big Data Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 530.1 Teoría y física matemática Resumen: Este libro se centra en la recomendación, el comportamiento y la anomalía, entre otros análisis de las redes sociales. En primer lugar, la recomendación es vital para que una variedad de aplicaciones reduzcan el espacio de búsqueda y orienten mejor a las personas hacia alternativas informadas y personalizadas. En este contexto, el libro cubre el apoyo a estudiantes, lugares de comida, amigos y recomendaciones en papel para demostrar el poder del análisis de datos de las redes sociales. En segundo lugar, este libro trata el análisis y la comprensión del comportamiento como importantes para una variedad de aplicaciones, incluyendo inspirar comportamiento a partir de plataformas de discusión, determinar las elecciones de los usuarios, detectar patrones de seguimiento, modelar el comportamiento de multitudes para evacuaciones de emergencia, rastrear la estructura de la comunidad, etc. En tercer lugar, el fraude y la anomalía. La detección se ha abordado bien basándose en el análisis de las redes sociales. Esto se ilustra en este libro mediante la identificación de nodos anómalos en una red, la búsqueda de procesos de fraude no detectados, el descubrimiento de conocimientos ocultos, la detección de clickbait, etc. Con esta amplia cobertura, el libro constituye una buena fuente para profesionales e investigadores, incluidos instructores y estudiantes. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Social Network Based Big Data Analysis and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kaya, Mehmet, ; Kawash, Jalal, ; Khoury, Suheil, ; Day, Min-Yuh, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 249 p. 89 ilustraciones, 77 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-78196-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sociología Grandes datos Procesamiento de datos Teoría de grafos Métodos sociológicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 301.01 Resumen: Este libro es una colección oportuna de capítulos que presentan el estado del arte en el análisis y aplicación de big data. Trabajando dentro del contexto más amplio de big data, este texto se centra en los temas candentes del modelado y análisis de redes sociales, como las recomendaciones de citas en línea, las prácticas de contratación y la predicción del tipo de suscripción en los servicios de telefonía móvil. Los manuscritos son versiones ampliadas de los mejores artículos presentados en la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Avances en Análisis y Minería de Redes Sociales (ASONAM''2016), que se llevó a cabo en agosto de 2016. Los artículos estuvieron entre los mejores presentados en la reunión y luego fueron mejorado y ampliado sustancialmente. El análisis y las aplicaciones de Big Data basados en redes sociales atraerán a estudiantes e investigadores en el campo. Nota de contenido: Chapter1. Twitter as a Source for Time and Domain Dependent Sentiment Lexicons -- Chapter2. Hiding in Plain Sight: The Anatomy of Malicious Pages on Facebook -- Chapter3. Extraction and Analysis of Dynamic Conversational Networks from TV Series -- Chapter4. Diversity and Influence as Key Measures to Assess Candidates for Hiring or Promotion in Academia -- Chapter5. Timelines of Prostate Cancer Biomarkers -- Chapter6. Exploring the Role of Intrinsic Nodal Activation on the Spread of Influence in Complex Networks -- Chapter7. Influence and Extension of the Spiral of Silence in Social Networks: A Data-driven Approach -- Chapter8. Prepaid or Postpaid? That is the question.\\ Novel Methods of Subscription Type Prediction in Mobile Phone Services -- Chapter9. Dynamic Pattern Detection for Big Data Stream Analytics -- Chapter10. Community-based Recommendation for Cold-Start Problem: A Case Study of Reciprocal Online Dating Recommendation -- Chapter11. Combining Feature Extraction and Clustering for Better Face Recognition. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Social Network Based Big Data Analysis and Applications [documento electrónico] / Kaya, Mehmet, ; Kawash, Jalal, ; Khoury, Suheil, ; Day, Min-Yuh, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 249 p. 89 ilustraciones, 77 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-78196-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sociología Grandes datos Procesamiento de datos Teoría de grafos Métodos sociológicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 301.01 Resumen: Este libro es una colección oportuna de capítulos que presentan el estado del arte en el análisis y aplicación de big data. Trabajando dentro del contexto más amplio de big data, este texto se centra en los temas candentes del modelado y análisis de redes sociales, como las recomendaciones de citas en línea, las prácticas de contratación y la predicción del tipo de suscripción en los servicios de telefonía móvil. Los manuscritos son versiones ampliadas de los mejores artículos presentados en la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Avances en Análisis y Minería de Redes Sociales (ASONAM''2016), que se llevó a cabo en agosto de 2016. Los artículos estuvieron entre los mejores presentados en la reunión y luego fueron mejorado y ampliado sustancialmente. El análisis y las aplicaciones de Big Data basados en redes sociales atraerán a estudiantes e investigadores en el campo. Nota de contenido: Chapter1. Twitter as a Source for Time and Domain Dependent Sentiment Lexicons -- Chapter2. Hiding in Plain Sight: The Anatomy of Malicious Pages on Facebook -- Chapter3. Extraction and Analysis of Dynamic Conversational Networks from TV Series -- Chapter4. Diversity and Influence as Key Measures to Assess Candidates for Hiring or Promotion in Academia -- Chapter5. Timelines of Prostate Cancer Biomarkers -- Chapter6. Exploring the Role of Intrinsic Nodal Activation on the Spread of Influence in Complex Networks -- Chapter7. Influence and Extension of the Spiral of Silence in Social Networks: A Data-driven Approach -- Chapter8. Prepaid or Postpaid? That is the question.\\ Novel Methods of Subscription Type Prediction in Mobile Phone Services -- Chapter9. Dynamic Pattern Detection for Big Data Stream Analytics -- Chapter10. Community-based Recommendation for Cold-Start Problem: A Case Study of Reciprocal Online Dating Recommendation -- Chapter11. Combining Feature Extraction and Clustering for Better Face Recognition. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
