| 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 |
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