Autor Özyer, Tansel
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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 : Machine Learning Techniques for Online Social Networks Tipo de documento: documento electrónico Autores: Özyer, Tansel, ; Alhajj, Reda, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 236 p. 102 ilustraciones, 85 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-89932-9 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 Procesamiento de datos Medios de comunicación social Inteligencia artificial Métodos sociológicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 301.01 Resumen: El libro cubre herramientas en el estudio de las redes sociales en línea, como técnicas de aprendizaje automático, agrupación en clústeres y aprendizaje profundo. Se cubren una variedad de aspectos teóricos, dominios de aplicación y estudios de casos para analizar datos de redes sociales. El objetivo es proporcionar nuevas perspectivas sobre la utilización del aprendizaje automático y métodos y técnicas científicos relacionados para el análisis de redes sociales. Las técnicas de aprendizaje automático para redes sociales en línea atraerán a investigadores y estudiantes en estos campos. . Nota de contenido: Chapter1. Acceleration of Functional Cluster Extraction and Analysis of Cluster Affinity -- Chapter2. Delta-Hyperbolicity and the Core-Periphery Structure in Graphs -- Chapter3. A Framework for OSN Performance Evaluation Studies -- Chapter4. On The Problem of Multi-Staged Impression Allocation in Online Social Networks -- Chapter5. Order-of-Magnitude Popularity Estimation of Pirated Content -- Chapter6. Learning What to Share in Online Social Networks using Deep Reinforcement Learning -- Chapter7. Centrality and Community Scoring Functions in Incomplete Networks: Their Sensitivity, Robustness and Reliability -- Chapter8. Ameliorating Search Results Recommendation System based on K-means Clustering Algorithm and Distance Measurements -- Chapter9. Dynamics of large scale networks following a merger -- Chapter10. Cloud Assisted Personal Online Social Network -- Chapter11. Text-Based Analysis of Emotion by Considering Tweets. 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 Machine Learning Techniques for Online Social Networks [documento electrónico] / Özyer, Tansel, ; Alhajj, Reda, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 236 p. 102 ilustraciones, 85 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-89932-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sociología Procesamiento de datos Medios de comunicación social Inteligencia artificial Métodos sociológicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 301.01 Resumen: El libro cubre herramientas en el estudio de las redes sociales en línea, como técnicas de aprendizaje automático, agrupación en clústeres y aprendizaje profundo. Se cubren una variedad de aspectos teóricos, dominios de aplicación y estudios de casos para analizar datos de redes sociales. El objetivo es proporcionar nuevas perspectivas sobre la utilización del aprendizaje automático y métodos y técnicas científicos relacionados para el análisis de redes sociales. Las técnicas de aprendizaje automático para redes sociales en línea atraerán a investigadores y estudiantes en estos campos. . Nota de contenido: Chapter1. Acceleration of Functional Cluster Extraction and Analysis of Cluster Affinity -- Chapter2. Delta-Hyperbolicity and the Core-Periphery Structure in Graphs -- Chapter3. A Framework for OSN Performance Evaluation Studies -- Chapter4. On The Problem of Multi-Staged Impression Allocation in Online Social Networks -- Chapter5. Order-of-Magnitude Popularity Estimation of Pirated Content -- Chapter6. Learning What to Share in Online Social Networks using Deep Reinforcement Learning -- Chapter7. Centrality and Community Scoring Functions in Incomplete Networks: Their Sensitivity, Robustness and Reliability -- Chapter8. Ameliorating Search Results Recommendation System based on K-means Clustering Algorithm and Distance Measurements -- Chapter9. Dynamics of large scale networks following a merger -- Chapter10. Cloud Assisted Personal Online Social Network -- Chapter11. Text-Based Analysis of Emotion by Considering Tweets. 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 : Social Networks and Surveillance for Society Tipo de documento: documento electrónico Autores: Özyer, Tansel, ; Bakshi, Sambit, ; Alhajj, Reda, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: VII, 179 p. 45 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-78256-0 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 Procesamiento de datos Medios de comunicación social Ciencias sociales Métodos sociológicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 301.01 Resumen: Este libro se centra en los avances técnicos recientes y las tecnologías de vanguardia para analizar rasgos característicos y modelado probabilístico de redes sociales complejas y arquitecturas de redes en línea descentralizadas. Esta investigación da como resultado aplicaciones relacionadas con la vigilancia y la privacidad, el análisis de fraude, la cibernética forense, las campañas de propaganda, así como para redes sociales en línea como Facebook. El texto ilustra los beneficios de utilizar métodos avanzados de análisis de redes sociales a través de estudios de casos de aplicación basados en resultados de pruebas prácticas a partir de datos sintéticos y del mundo real. Este libro atraerá a investigadores y estudiantes que trabajan en estas áreas. . Nota de contenido: Chapter1. Frauds in Online Social Networks: A Review -- Chapter2. Leveraging Social Network Analysis and Cyber Forensics Approaches to Study Cyber Propaganda Campaigns -- Chapter3. Hiding Self on Facebook Sidebar Ticker, Surveillance and Privacy -- Chapter4. Identifying In uential Spreaders in Complex Networks with Probabilistic Links -- Chapter5. Decentralized Online Social Networks Architectures -- Chapter6. We Shall Not Only Survive To The Future of Social Networks -- Chapter7. A Centrality Measure for Directed Networks: m - Ranking Method -- Chapter8. Searching on Facebook Through the Lens of the Concept of Privacy -- Chapter9. Emergency Detection and Evacuation Planning Using Social Media -- Chapter10. Social Network Analysis to Combat Terrorism: 2015 Paris Attacks. 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 Networks and Surveillance for Society [documento electrónico] / Özyer, Tansel, ; Bakshi, Sambit, ; Alhajj, Reda, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - VII, 179 p. 45 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-78256-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sociología Procesamiento de datos Medios de comunicación social Ciencias sociales Métodos sociológicos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 301.01 Resumen: Este libro se centra en los avances técnicos recientes y las tecnologías de vanguardia para analizar rasgos característicos y modelado probabilístico de redes sociales complejas y arquitecturas de redes en línea descentralizadas. Esta investigación da como resultado aplicaciones relacionadas con la vigilancia y la privacidad, el análisis de fraude, la cibernética forense, las campañas de propaganda, así como para redes sociales en línea como Facebook. El texto ilustra los beneficios de utilizar métodos avanzados de análisis de redes sociales a través de estudios de casos de aplicación basados en resultados de pruebas prácticas a partir de datos sintéticos y del mundo real. Este libro atraerá a investigadores y estudiantes que trabajan en estas áreas. . Nota de contenido: Chapter1. Frauds in Online Social Networks: A Review -- Chapter2. Leveraging Social Network Analysis and Cyber Forensics Approaches to Study Cyber Propaganda Campaigns -- Chapter3. Hiding Self on Facebook Sidebar Ticker, Surveillance and Privacy -- Chapter4. Identifying In uential Spreaders in Complex Networks with Probabilistic Links -- Chapter5. Decentralized Online Social Networks Architectures -- Chapter6. We Shall Not Only Survive To The Future of Social Networks -- Chapter7. A Centrality Measure for Directed Networks: m - Ranking Method -- Chapter8. Searching on Facebook Through the Lens of the Concept of Privacy -- Chapter9. Emergency Detection and Evacuation Planning Using Social Media -- Chapter10. Social Network Analysis to Combat Terrorism: 2015 Paris Attacks. 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
