Big Data and Social Media Analytics / ÇakırtaÅŸ, Mehmet ; Ozdemir, Mehmet Kemal  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Big Data and Social Media Analytics : Trending Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: ÇakırtaÅŸ, Mehmet, ; Ozdemir, Mehmet Kemal, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VI, 245 p. 102 ilustraciones, 74 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-67044-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa  Protección de datos  Teoría de juego  Análisis de datos y Big Data  Seguridad de datos e información Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro editado proporciona técnicas que abordan diversos aspectos de la recopilación y el análisis de big data desde plataformas de redes sociales y más allá. Cubre la compresión eficiente de grandes redes, la predicción de enlaces en gráficos de hashtags, la exploración visual de datos de redes sociales, la identificación de motivos en datos multivariados, la vigilancia de redes sociales para mejorar las misiones de búsqueda y rescate, recomendadores para filtrado colaborativo y planes de viaje seguros a destinos de alto riesgo. análisis de campañas de ciberinfluencia en YouTube, impacto de la ubicación en la calificación empresarial, análisis de redes bibliográficas y de coautoría, y análisis de datos de blogs. Todos estos temas de tendencia forman una parte importante del estado del arte en redes sociales y análisis de big data. Por lo tanto, este libro editado puede considerarse una fuente valiosa para los lectores interesados ​​en comprender algunos de los avances más recientes en este dominio de alta tendencia. Nota de contenido: Chapter 1. Twenty Years of Network Science: A Bibliographic and Co-Authorship Network Analysis -- Chapter 2. Impact of Locational Factors on Business Ratings/Reviews: A Yelp and TripAdvisor Study -- Chapter 3. Identifying Reliable Recommenders in Users' Collaborating Filtering and Social Neighbourhoods -- Chapter 4. Safe Travelling Period Recommendation to High Attack Risk European Destinations based on Past Attack Information -- Chapter 5. Analyzing Cyber Influence Campaigns on YouTube using YouTubeTracker -- Chapter 6. Blog Data Analytics Using Blogtrackers -- Chapter 7. Using Social Media Surveillance in order to Enhance the Effectiveness of Crew Members in Search and Rescue Missions -- Chapter 8. Visual Exploration and Debugging of Machine Learning Classification over Social Media Data -- Chapter 9. Efficient and Flexible Compression of Very Sparse Networks of Big Data -- Chapter 10. Weather Big Data Analytics: Seeking Motifs in Multivariate Weather Data -- Chapter 11. Analysis of Link Prediction Algorithms in Hashtag Graphs. Tipo de medio : Computadora Summary : This edited book provides techniques which address various aspects of big data collection and analysis from social media platforms and beyond. It covers efficient compression of large networks, link prediction in hashtag graphs, visual exploration of social media data, identifying motifs in multivariate data, social media surveillance to enhance search and rescue missions, recommenders for collaborative filtering and safe travel plans to high risk destinations, analysis of cyber influence campaigns on YouTube, impact of location on business rating, bibliographical and co-authorship network analysis, and blog data analytics. All these trending topics form a major part of the state of the art in social media and big data analytics. Thus, this edited book may be considered as a valuable source for readers interested in grasping some of the most recent advancements in this high trending domain. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data and Social Media Analytics : Trending Applications [documento electrónico] / ÇakırtaÅŸ, Mehmet, ; Ozdemir, Mehmet Kemal,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VI, 245 p. 102 ilustraciones, 74 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-67044-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Investigación cuantitativa  Protección de datos  Teoría de juego  Análisis de datos y Big Data  Seguridad de datos e información Clasificación: 1.422 Resumen: Este libro editado proporciona técnicas que abordan diversos aspectos de la recopilación y el análisis de big data desde plataformas de redes sociales y más allá. Cubre la compresión eficiente de grandes redes, la predicción de enlaces en gráficos de hashtags, la exploración visual de datos de redes sociales, la identificación de motivos en datos multivariados, la vigilancia de redes sociales para mejorar las misiones de búsqueda y rescate, recomendadores para filtrado colaborativo y planes de viaje seguros a destinos de alto riesgo. análisis de campañas de ciberinfluencia en YouTube, impacto de la ubicación en la calificación empresarial, análisis de redes bibliográficas y de coautoría, y análisis de datos de blogs. Todos estos temas de tendencia forman una parte importante del estado del arte en redes sociales y análisis de big data. Por lo tanto, este libro editado puede considerarse una fuente valiosa para los lectores interesados ​​en comprender algunos de los avances más recientes en este dominio de alta tendencia. Nota de contenido: Chapter 1. Twenty Years of Network Science: A Bibliographic and Co-Authorship Network Analysis -- Chapter 2. Impact of Locational Factors on Business Ratings/Reviews: A Yelp and TripAdvisor Study -- Chapter 3. Identifying Reliable Recommenders in Users' Collaborating Filtering and Social Neighbourhoods -- Chapter 4. Safe Travelling Period Recommendation to High Attack Risk European Destinations based on Past Attack Information -- Chapter 5. Analyzing Cyber Influence Campaigns on YouTube using YouTubeTracker -- Chapter 6. Blog Data Analytics Using Blogtrackers -- Chapter 7. Using Social Media Surveillance in order to Enhance the Effectiveness of Crew Members in Search and Rescue Missions -- Chapter 8. Visual Exploration and Debugging of Machine Learning Classification over Social Media Data -- Chapter 9. Efficient and Flexible Compression of Very Sparse Networks of Big Data -- Chapter 10. Weather Big Data Analytics: Seeking Motifs in Multivariate Weather Data -- Chapter 11. Analysis of Link Prediction Algorithms in Hashtag Graphs. Tipo de medio : Computadora Summary : This edited book provides techniques which address various aspects of big data collection and analysis from social media platforms and beyond. It covers efficient compression of large networks, link prediction in hashtag graphs, visual exploration of social media data, identifying motifs in multivariate data, social media surveillance to enhance search and rescue missions, recommenders for collaborative filtering and safe travel plans to high risk destinations, analysis of cyber influence campaigns on YouTube, impact of location on business rating, bibliographical and co-authorship network analysis, and blog data analytics. All these trending topics form a major part of the state of the art in social media and big data analytics. Thus, this edited book may be considered as a valuable source for readers interested in grasping some of the most recent advancements in this high trending domain. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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