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