| 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 |
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