Autor Alhajj, Reda
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaApplications of Data Management and Analysis / Moshirpour, Mohammad ; Far, Behrouz H. ; Alhajj, Reda
Título : Applications of Data Management and Analysis : Case Studies in Social Networks and Beyond Tipo de documento: documento electrónico Autores: Moshirpour, Mohammad, ; Far, Behrouz H., ; Alhajj, Reda, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 217 p. 81 ilustraciones, 62 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-95810-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Investigación cuantitativa Grandes datos Inteligencia Computacional Procesamiento de datos teoría del sistema Sociología Análisis de datos y Big Data Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Sistemas complejos Métodos sociológicos Índice Dewey: 1.422 Resumen: Este libro aborda y examina los impactos de las aplicaciones y servicios para la gestión y análisis de datos, como infraestructura, plataformas, software y procesos de negocio, tanto en el mundo académico como en la industria. Los capítulos cubren enfoques eficaces para abordar la complejidad inherente y las crecientes demandas de la gestión de big data desde la perspectiva de las aplicaciones. Varios estudios de casos incluidos han sido informados por expertos en análisis de datos que trabajan en estrecha colaboración con sus clientes en campos como la educación, la banca y las telecomunicaciones. Comprender cómo se ha adaptado la gestión de datos a estas aplicaciones ayudará a los estudiantes, instructores y profesionales en el campo. Las áreas de aplicación también incluyen los campos del análisis de redes sociales, la bioinformática y las industrias del petróleo y el gas. Nota de contenido: Chapter1: Predicting Implicit Negative Relations in Online Social Networks -- Chapter2: Automobile insurance fraud detection using social network analysis -- Chapter3: Improving circular layout algorithm for social network visualization using genetic algorithm -- Chapter4: Live Twitter Sentiment Analysis -- Chapter5: Artificial Neural Network Modeling and Forecasting of Oil Reservoir Performance -- Chapter6: A Sliding-Window Algorithm Implementation in MapReduce -- Chapter7: A Fuzzy Dynamic Model for Customer Churn Prediction in Retail Banking Industry -- Chapter8: Temporal Dependency between Evolution of Features and Dynamic Social Networks -- Chapter9: Recommender System for Product Avoidance -- Chapter10: A new 3D value model for customer segmentation:Complex Network Approach -- Chapter11: Finding Influential Factors for Different Types of Cancer: A Data Mining Approach -- Chapter 12: Enhanced load balancer with multi-layer processing architecture forheavy load over cloud network -- Chapter13: Market Basket Analysis Using Community Detection Approach: A Real Case -- Chapter14: Predicting Future with Social Media based on Sentiment and Quantitative Analysis. 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 Applications of Data Management and Analysis : Case Studies in Social Networks and Beyond [documento electrónico] / Moshirpour, Mohammad, ; Far, Behrouz H., ; Alhajj, Reda, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 217 p. 81 ilustraciones, 62 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-95810-1
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Palabras clave: Investigación cuantitativa Grandes datos Inteligencia Computacional Procesamiento de datos teoría del sistema Sociología Análisis de datos y Big Data Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Sistemas complejos Métodos sociológicos Índice Dewey: 1.422 Resumen: Este libro aborda y examina los impactos de las aplicaciones y servicios para la gestión y análisis de datos, como infraestructura, plataformas, software y procesos de negocio, tanto en el mundo académico como en la industria. Los capítulos cubren enfoques eficaces para abordar la complejidad inherente y las crecientes demandas de la gestión de big data desde la perspectiva de las aplicaciones. Varios estudios de casos incluidos han sido informados por expertos en análisis de datos que trabajan en estrecha colaboración con sus clientes en campos como la educación, la banca y las telecomunicaciones. Comprender cómo se ha adaptado la gestión de datos a estas aplicaciones ayudará a los estudiantes, instructores y profesionales en el campo. Las áreas de aplicación también incluyen los campos del análisis de redes sociales, la bioinformática y las industrias del petróleo y el gas. Nota de contenido: Chapter1: Predicting Implicit Negative Relations in Online Social Networks -- Chapter2: Automobile insurance fraud detection using social network analysis -- Chapter3: Improving circular layout algorithm for social network visualization using genetic algorithm -- Chapter4: Live Twitter Sentiment Analysis -- Chapter5: Artificial Neural Network Modeling and Forecasting of Oil Reservoir Performance -- Chapter6: A Sliding-Window Algorithm Implementation in MapReduce -- Chapter7: A Fuzzy Dynamic Model for Customer Churn Prediction in Retail Banking Industry -- Chapter8: Temporal Dependency between Evolution of Features and Dynamic Social Networks -- Chapter9: Recommender System for Product Avoidance -- Chapter10: A new 3D value model for customer segmentation:Complex Network Approach -- Chapter11: Finding Influential Factors for Different Types of Cancer: A Data Mining Approach -- Chapter 12: Enhanced load balancer with multi-layer processing architecture forheavy load over cloud network -- Chapter13: Market Basket Analysis Using Community Detection Approach: A Real Case -- Chapter14: Predicting Future with Social Media based on Sentiment and Quantitative Analysis. 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 : Data Management and Analysis : Case Studies in Education, Healthcare and Beyond Tipo de documento: documento electrónico Autores: Alhajj, Reda, ; Moshirpour, Mohammad, ; Far, Behrouz, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: VIII, 260 p. 112 ilustraciones, 82 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-32587-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Grandes datos Ingeniería Informática Médica Tecnologia Educacional Investigación cuantitativa Sociología Ingeniería de datos Informática de la Salud Educación Digital y Tecnología Educativa Análisis de datos y Big Data Métodos sociológicos Índice Dewey: 005.7 Datos en sistemas de computadoras Resumen: La gestión y el análisis de datos es una de las áreas de investigación y desarrollo más desafiantes y de más rápido crecimiento tanto en el mundo académico como en la industria. Se han estudiado y reexaminados numerosos tipos de aplicaciones y servicios en este campo, lo que ha dado como resultado este volumen editado que incluye capítulos sobre enfoques eficaces para abordar la complejidad inherente a la gestión y el análisis de datos. Este volumen editado contiene estudios de casos prácticos y atraerá a estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en la gestión y análisis de datos en las áreas de negocios, educación, atención médica y bioinformática. . Nota de contenido: Chapter1: Leveraging protection and efficiency of query answering in heterogenous RDF data by a view layer -- Chapter2: Big Data Analytics of Healthcare Tweets for Opinion Mining on Physician Assistants -- Chapter3: An Introductory Multidisciplinary Data Science Course Incorporating Experiential Learning -- Chapter4: Homogenous Vs. Heterogeneous Distributed Data Clustering: A Taxonomy -- Chapter5: Order acceptance policy for make-to-order supply chain -- Chapter6: Importance of Data Analytics for Improving Teaching and Learning Methods -- Chapter7: Prediction Model for Prevalence of Type-2 Diabetes Mellitus Complications Using Machine Learning Approach -- Chapter8: Face Reconstruction from profile to frontal evaluation of face recognition -- Chapter9: A Data Management Scheme for Micro-Level Modular Computation-intensive Programs in Big Data Platforms -- Chapter10: A Vertical Breadth-First Multilevel Path Algorithm to Find All Paths in a Graph -- Chapter11: Workflow Provenance for Big Data: From Modelling to Reporting -- Chapter12: A Perspective on "Working with Data" Curriculum Development -- Chapter13: Approaches for Early Detection of Glaucoma using Retinal Images: A Performance Analysis -- Chapter14: Binary Thermal Exchange Optimization for Feature Selection. 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 Data Management and Analysis : Case Studies in Education, Healthcare and Beyond [documento electrónico] / Alhajj, Reda, ; Moshirpour, Mohammad, ; Far, Behrouz, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - VIII, 260 p. 112 ilustraciones, 82 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-32587-9
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Palabras clave: Grandes datos Ingeniería Informática Médica Tecnologia Educacional Investigación cuantitativa Sociología Ingeniería de datos Informática de la Salud Educación Digital y Tecnología Educativa Análisis de datos y Big Data Métodos sociológicos Índice Dewey: 005.7 Datos en sistemas de computadoras Resumen: La gestión y el análisis de datos es una de las áreas de investigación y desarrollo más desafiantes y de más rápido crecimiento tanto en el mundo académico como en la industria. Se han estudiado y reexaminados numerosos tipos de aplicaciones y servicios en este campo, lo que ha dado como resultado este volumen editado que incluye capítulos sobre enfoques eficaces para abordar la complejidad inherente a la gestión y el análisis de datos. Este volumen editado contiene estudios de casos prácticos y atraerá a estudiantes, investigadores y profesionales que trabajan en la gestión y análisis de datos en las áreas de negocios, educación, atención médica y bioinformática. . Nota de contenido: Chapter1: Leveraging protection and efficiency of query answering in heterogenous RDF data by a view layer -- Chapter2: Big Data Analytics of Healthcare Tweets for Opinion Mining on Physician Assistants -- Chapter3: An Introductory Multidisciplinary Data Science Course Incorporating Experiential Learning -- Chapter4: Homogenous Vs. Heterogeneous Distributed Data Clustering: A Taxonomy -- Chapter5: Order acceptance policy for make-to-order supply chain -- Chapter6: Importance of Data Analytics for Improving Teaching and Learning Methods -- Chapter7: Prediction Model for Prevalence of Type-2 Diabetes Mellitus Complications Using Machine Learning Approach -- Chapter8: Face Reconstruction from profile to frontal evaluation of face recognition -- Chapter9: A Data Management Scheme for Micro-Level Modular Computation-intensive Programs in Big Data Platforms -- Chapter10: A Vertical Breadth-First Multilevel Path Algorithm to Find All Paths in a Graph -- Chapter11: Workflow Provenance for Big Data: From Modelling to Reporting -- Chapter12: A Perspective on "Working with Data" Curriculum Development -- Chapter13: Approaches for Early Detection of Glaucoma using Retinal Images: A Performance Analysis -- Chapter14: Binary Thermal Exchange Optimization for Feature Selection. 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 : Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining Tipo de documento: documento electrónico Autores: Alhajj, Reda, ; Rokne, Jon, Mención de edición: 2 ed. Editorial: New York, N.Y. [USA] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: 847 ilustraciones, 614 ilustraciones en color. eReference. ISBN/ISSN/DL: 978-1-4939-7131-2 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 Medios de comunicación social Sociología Teoría de grafos Simulación por ordenador Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Modelado por computadora Índice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: La Enciclopedia de Análisis y Minería de Redes Sociales (ESNAM) es la primera obra de referencia importante que integra conceptos fundamentales y direcciones de investigación en las áreas de redes sociales y aplicaciones a la minería de datos. La segunda edición de ESNAM es una referencia verdaderamente destacada que atrae a investigadores, profesionales, docentes y estudiantes (tanto de pregrado como de posgrado), así como al público en general. Esta referencia actualizada integra todos los conceptos básicos y los esfuerzos de investigación bajo un mismo paraguas. La cobertura se ha ampliado para incluir nuevos temas emergentes como el crowdsourcing, la extracción de opiniones y el análisis de sentimientos. El contenido revisado del material existente mantiene la enciclopedia actualizada. La segunda edición está destinada a estudiantes universitarios, así como a bibliotecas públicas y académicas. Se prevé que seguirá estimulando una mayor conciencia sobre las aplicaciones de redes sociales y los esfuerzos de investigación. La llegada de las comunicaciones electrónicas, y en particular de las comunidades en línea, ha creado redes sociales de tamaños hasta ahora inimaginables. Como reflejo de la naturaleza interdisciplinaria de este campo único, las contribuciones esenciales de diversas disciplinas, desde la informática, las matemáticas y la estadística hasta la sociología y las ciencias del comportamiento, se describen entre las 300 entradas autorizadas pero muy legibles. Los estudiantes encontrarán un mundo de información y conocimientos detrás de la fachada familiar de las redes sociales en las que participan. Los investigadores y profesionales se beneficiarán de una perspectiva integral sobre las metodologías para el análisis de redes construidas y las técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático que han demostrado ser atractivas para el descubrimiento de conocimientos sofisticados en aplicaciones complejas. También se aborda la aplicación de metodologías de redes sociales a otros dominios, como redes web y redes biológicas. Nota de contenido: Applied Computational Geometry for Social Networks -- Basics of Social Network Model Construction and Evolution -- Crowdsourcing, Opinion Mining, Fusion and Influence Analysis -- Current and Future Research Directions -- Data Collection, Data Extraction, and Data Preparation for Social Networks Analysis and Mining -- Data Management for Social Networks and Social Media -- Data Mining and Machine Learning Techniques for Social Networks -- Graph Theory for Social Networks (Sociograms) -- History of Social Networks: Past, Present and Future -- Internet, Web 2.0, Web Services and Semantic Web -- Linear Algebra and Statistics for Social Networks -- Online Social Networks, Social Networking Sites and Social Media -- Privacy and Security Issues in Social Networks -- Sentiment Analysis and Recommender Systems -- Social Communities -- Social Network Analysis -- Social Network Applications in Business, Organizations, Industry and Case studies -- Social Network Applications in Homeland Security, Terrorism, Fraud Detection, Public Sector, Politics and Case studies -- Social Network Applications in Scientific, Engineering, Medical Domain and Case studies -- Social Network Construction, Visualization and Analysis Tools -- Spatio-Temporal Aspects in Social Networks and Social Media -- Static Versus Dynamic Networks -- Technology for Online Social Networking and Human Computer Interaction. 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 Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining [documento electrónico] / Alhajj, Reda, ; Rokne, Jon, . - 2 ed. . - New York, N.Y. [USA] : Springer, 2018 . - 847 ilustraciones, 614 ilustraciones en color. eReference.
ISBN : 978-1-4939-7131-2
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Palabras clave: Procesamiento de datos Medios de comunicación social Sociología Teoría de grafos Simulación por ordenador Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Modelado por computadora Índice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: La Enciclopedia de Análisis y Minería de Redes Sociales (ESNAM) es la primera obra de referencia importante que integra conceptos fundamentales y direcciones de investigación en las áreas de redes sociales y aplicaciones a la minería de datos. La segunda edición de ESNAM es una referencia verdaderamente destacada que atrae a investigadores, profesionales, docentes y estudiantes (tanto de pregrado como de posgrado), así como al público en general. Esta referencia actualizada integra todos los conceptos básicos y los esfuerzos de investigación bajo un mismo paraguas. La cobertura se ha ampliado para incluir nuevos temas emergentes como el crowdsourcing, la extracción de opiniones y el análisis de sentimientos. El contenido revisado del material existente mantiene la enciclopedia actualizada. La segunda edición está destinada a estudiantes universitarios, así como a bibliotecas públicas y académicas. Se prevé que seguirá estimulando una mayor conciencia sobre las aplicaciones de redes sociales y los esfuerzos de investigación. La llegada de las comunicaciones electrónicas, y en particular de las comunidades en línea, ha creado redes sociales de tamaños hasta ahora inimaginables. Como reflejo de la naturaleza interdisciplinaria de este campo único, las contribuciones esenciales de diversas disciplinas, desde la informática, las matemáticas y la estadística hasta la sociología y las ciencias del comportamiento, se describen entre las 300 entradas autorizadas pero muy legibles. Los estudiantes encontrarán un mundo de información y conocimientos detrás de la fachada familiar de las redes sociales en las que participan. Los investigadores y profesionales se beneficiarán de una perspectiva integral sobre las metodologías para el análisis de redes construidas y las técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático que han demostrado ser atractivas para el descubrimiento de conocimientos sofisticados en aplicaciones complejas. También se aborda la aplicación de metodologías de redes sociales a otros dominios, como redes web y redes biológicas. Nota de contenido: Applied Computational Geometry for Social Networks -- Basics of Social Network Model Construction and Evolution -- Crowdsourcing, Opinion Mining, Fusion and Influence Analysis -- Current and Future Research Directions -- Data Collection, Data Extraction, and Data Preparation for Social Networks Analysis and Mining -- Data Management for Social Networks and Social Media -- Data Mining and Machine Learning Techniques for Social Networks -- Graph Theory for Social Networks (Sociograms) -- History of Social Networks: Past, Present and Future -- Internet, Web 2.0, Web Services and Semantic Web -- Linear Algebra and Statistics for Social Networks -- Online Social Networks, Social Networking Sites and Social Media -- Privacy and Security Issues in Social Networks -- Sentiment Analysis and Recommender Systems -- Social Communities -- Social Network Analysis -- Social Network Applications in Business, Organizations, Industry and Case studies -- Social Network Applications in Homeland Security, Terrorism, Fraud Detection, Public Sector, Politics and Case studies -- Social Network Applications in Scientific, Engineering, Medical Domain and Case studies -- Social Network Construction, Visualization and Analysis Tools -- Spatio-Temporal Aspects in Social Networks and Social Media -- Static Versus Dynamic Networks -- Technology for Online Social Networking and Human Computer Interaction. 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 : Highlighting the Importance of Big Data Management and Analysis for Various Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Moshirpour, Mohammad, ; Far, Behrouz, ; Alhajj, Reda, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VI, 168 p. 29 ilustraciones, 11 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-60255-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Análisis de datos y Big Data Sociología Inteligencia Computacional Sistemas complejos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Grandes datos teoría del sistema Investigación cuantitativa Metodología Procesamiento de datos Índice Dewey: 1.422 Resumen: Este libro aborda los impactos de varios tipos de servicios, como infraestructura, plataformas, software y procesos comerciales, que la computación en la nube y Big Data han introducido en los negocios. Con capítulos que analizan enfoques efectivos y eficientes para abordar la complejidad inherente y las crecientes demandas en la ciencia de datos, se cubre una variedad de dominios de aplicación. En estos capítulos se presentan varios estudios de casos realizados por expertos en gestión y análisis de datos. Las aplicaciones cubiertas incluyen banca, redes sociales, bioinformática, atención médica, transporte y criminología. Destacar la importancia de la gestión y el análisis de Big Data para diversas aplicaciones proporcionará al lector una comprensión de cómo la gestión y el análisis de datos se adaptan a estas aplicaciones. Este libro atraerá a investigadores y profesionales en el campo. . Nota de contenido: Chapter 1. Big data analytics of social network data: Who cares most about you on Facebook? -- Chapter 2. Characterizing and Predicting Yelp Users' Behavior Composite Visualization Features in -- Chapter 3. PEVNET: A Framework for Visualization of Criminal Networks -- Chapter 4. Effective Customer Relationship Managment at ATB Financial A Case Study on Industry-Academia Collaboration in Data Analytics -- Chapter 5. Effective Personnel Selection and Team Building using Intelligent Data Analytics -- Chapter 6. Extracting Relevant Information from Big Data to Anticipate Forced Migration -- Chapter 7. Implicit Social Networks for Social Recommendation of Scholarly Papers -- Chapter 8. The Effect of Corpora Size on Performance of Named Entity Recognition -- Chapter 9. Time Series Analysis for the most Frequently Mentioned Biomarkers in Breast Cancer Articles -- Chapter 10. Transportation Engineering on Social Question and Answer Websites: An Empirical Case Study -- Chapter 11. Understanding Health Service Delivery Using Spatio-Temporal Patient Mobility Data -- Chapter 12. WaterVis: GeoVisual Analytics for Exploring Hydrological Data. 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 Highlighting the Importance of Big Data Management and Analysis for Various Applications [documento electrónico] / Moshirpour, Mohammad, ; Far, Behrouz, ; Alhajj, Reda, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VI, 168 p. 29 ilustraciones, 11 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-60255-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Análisis de datos y Big Data Sociología Inteligencia Computacional Sistemas complejos Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Métodos sociológicos Grandes datos teoría del sistema Investigación cuantitativa Metodología Procesamiento de datos Índice Dewey: 1.422 Resumen: Este libro aborda los impactos de varios tipos de servicios, como infraestructura, plataformas, software y procesos comerciales, que la computación en la nube y Big Data han introducido en los negocios. Con capítulos que analizan enfoques efectivos y eficientes para abordar la complejidad inherente y las crecientes demandas en la ciencia de datos, se cubre una variedad de dominios de aplicación. En estos capítulos se presentan varios estudios de casos realizados por expertos en gestión y análisis de datos. Las aplicaciones cubiertas incluyen banca, redes sociales, bioinformática, atención médica, transporte y criminología. Destacar la importancia de la gestión y el análisis de Big Data para diversas aplicaciones proporcionará al lector una comprensión de cómo la gestión y el análisis de datos se adaptan a estas aplicaciones. Este libro atraerá a investigadores y profesionales en el campo. . Nota de contenido: Chapter 1. Big data analytics of social network data: Who cares most about you on Facebook? -- Chapter 2. Characterizing and Predicting Yelp Users' Behavior Composite Visualization Features in -- Chapter 3. PEVNET: A Framework for Visualization of Criminal Networks -- Chapter 4. Effective Customer Relationship Managment at ATB Financial A Case Study on Industry-Academia Collaboration in Data Analytics -- Chapter 5. Effective Personnel Selection and Team Building using Intelligent Data Analytics -- Chapter 6. Extracting Relevant Information from Big Data to Anticipate Forced Migration -- Chapter 7. Implicit Social Networks for Social Recommendation of Scholarly Papers -- Chapter 8. The Effect of Corpora Size on Performance of Named Entity Recognition -- Chapter 9. Time Series Analysis for the most Frequently Mentioned Biomarkers in Breast Cancer Articles -- Chapter 10. Transportation Engineering on Social Question and Answer Websites: An Empirical Case Study -- Chapter 11. Understanding Health Service Delivery Using Spatio-Temporal Patient Mobility Data -- Chapter 12. WaterVis: GeoVisual Analytics for Exploring Hydrological Data. 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 : Influence and Behavior Analysis in Social Networks and Social Media Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kaya, Mehmet, ; Alhajj, Reda, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: VI, 235 p. 96 ilustraciones, 84 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-02592-2 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 Medios de comunicación social Comportamiento del consumidor Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Métodos sociológicos Ciencias sociales Metodología Sociología Índice Dewey: 301.01 Resumen: Este oportuno libro se centra en el análisis de la influencia y el comportamiento en el contexto más amplio de las aplicaciones de redes sociales y los medios sociales. Se analizan cuentas de Twitter de empresas de telecomunicaciones. Se identifican las fuentes de rumores en gráficos finitos con efectos de límite mediante algoritmos de paso de mensajes. La colección de capítulos coherente y de última generación se seleccionó inicialmente 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. Capítulos originales procedentes de fuera de la reunión completan la cobertura. El resultado atraerá a investigadores y estudiantes que trabajan en redes sociales y análisis de redes sociales. Nota de contenido: Social network to improve the educational experience with the deployment of different learning models -- Temporal Model of the Online Customer Review Helpfulness Prediction with Regression Methods -- Traits of Leaders in Movement Initiation:Classification and Identification -- Emotional Valence Shifts and User Behavior on Twitter, Facebook, and YouTube -- Diffusion Algorithms in Multimedia Social Networks: a novel model -- Analyzing Twitter Accounts of Shaw Communications -- Editing Behavior Analysis for Predicting Active and Inactive Users in Wikipedia -- Incentivized Social Sharing: Characteristics and Optimization -- Rumor Source Detection in Finite Graphs with Boundary Effects by Message-passing Algorithms -- Robustness of Influence Maximization against Non-Adversarial Perturbations -- Analyzing Social Book Reading Behavior on Goodreads and how it predicts Amazon Best Sellers. 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 Influence and Behavior Analysis in Social Networks and Social Media [documento electrónico] / Kaya, Mehmet, ; Alhajj, Reda, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - VI, 235 p. 96 ilustraciones, 84 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-02592-2
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 Medios de comunicación social Comportamiento del consumidor Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Métodos sociológicos Ciencias sociales Metodología Sociología Índice Dewey: 301.01 Resumen: Este oportuno libro se centra en el análisis de la influencia y el comportamiento en el contexto más amplio de las aplicaciones de redes sociales y los medios sociales. Se analizan cuentas de Twitter de empresas de telecomunicaciones. Se identifican las fuentes de rumores en gráficos finitos con efectos de límite mediante algoritmos de paso de mensajes. La colección de capítulos coherente y de última generación se seleccionó inicialmente 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. Capítulos originales procedentes de fuera de la reunión completan la cobertura. El resultado atraerá a investigadores y estudiantes que trabajan en redes sociales y análisis de redes sociales. Nota de contenido: Social network to improve the educational experience with the deployment of different learning models -- Temporal Model of the Online Customer Review Helpfulness Prediction with Regression Methods -- Traits of Leaders in Movement Initiation:Classification and Identification -- Emotional Valence Shifts and User Behavior on Twitter, Facebook, and YouTube -- Diffusion Algorithms in Multimedia Social Networks: a novel model -- Analyzing Twitter Accounts of Shaw Communications -- Editing Behavior Analysis for Predicting Active and Inactive Users in Wikipedia -- Incentivized Social Sharing: Characteristics and Optimization -- Rumor Source Detection in Finite Graphs with Boundary Effects by Message-passing Algorithms -- Robustness of Influence Maximization against Non-Adversarial Perturbations -- Analyzing Social Book Reading Behavior on Goodreads and how it predicts Amazon Best Sellers. 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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