Título :	From Social Data Mining and Analysis to Prediction and Community Detection
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Kaya, Mehmet, ; Erdoǧan, Özcan, ; Rokne, Jon,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	X, 245 p. 78 ilustraciones, 53 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-51367-6
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  Inteligencia artificial  Teoría de grafos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este libro presenta el estado del arte en diversos aspectos del análisis y minería de redes sociales en línea. Dentro del contexto más amplio de las redes sociales en línea, se centra en temas importantes y futuros de análisis y minería de redes sociales. El libro recopila capítulos que son versiones ampliadas de los mejores artículos presentados en la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Avances en Análisis y Minería de Redes Sociales (ASONAM''2015), que se celebró en París, Francia, en agosto de 2015. Todos los artículos han sido publicados por pares. revisado y verificado cuidadosamente para detectar superposiciones con la literatura. El libro atraerá a estudiantes e investigadores en análisis/minería de redes sociales y aprendizaje automático.
Nota de contenido:	Chapter1. An Offline-Online Visual Framework for Clustering Memes in Social Media -- Chapter2. A System for Email Recipient Prediction -- Chapter3. A Credibility Assessment Model for Online Social Network Content -- Chapter4. Web Search Engine based Representation for Arabic Tweets Categorization -- Chapter5. Sentiment Trends and Classifying Stocks using P-Trees -- Chapter6. Mining Community Structure with Node Embeddings -- Chapter7. A LexDFS-based Approach on finding compact communities -- Chapter8. Computational Data Sciences and Regulation of Banking and Financial Services -- Chapter9. Frequent and Non-Frequent Sequential Itemsets Detection.
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 Social Data Mining and Analysis to Prediction and Community Detection [documento electrónico] / Kaya, Mehmet, ; Erdoǧan, Özcan, ; Rokne, Jon,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - X, 245 p. 78 ilustraciones, 53 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-51367-6
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  Inteligencia artificial  Teoría de grafos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este libro presenta el estado del arte en diversos aspectos del análisis y minería de redes sociales en línea. Dentro del contexto más amplio de las redes sociales en línea, se centra en temas importantes y futuros de análisis y minería de redes sociales. El libro recopila capítulos que son versiones ampliadas de los mejores artículos presentados en la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Avances en Análisis y Minería de Redes Sociales (ASONAM''2015), que se celebró en París, Francia, en agosto de 2015. Todos los artículos han sido publicados por pares. revisado y verificado cuidadosamente para detectar superposiciones con la literatura. El libro atraerá a estudiantes e investigadores en análisis/minería de redes sociales y aprendizaje automático.
Nota de contenido:	Chapter1. An Offline-Online Visual Framework for Clustering Memes in Social Media -- Chapter2. A System for Email Recipient Prediction -- Chapter3. A Credibility Assessment Model for Online Social Network Content -- Chapter4. Web Search Engine based Representation for Arabic Tweets Categorization -- Chapter5. Sentiment Trends and Classifying Stocks using P-Trees -- Chapter6. Mining Community Structure with Node Embeddings -- Chapter7. A LexDFS-based Approach on finding compact communities -- Chapter8. Computational Data Sciences and Regulation of Banking and Financial Services -- Chapter9. Frequent and Non-Frequent Sequential Itemsets Detection.
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