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Prediction and Inference from Social Networks and Social Media (Lecture Notes in Social Networks) - Tapa dura

 
9783319510484: Prediction and Inference from Social Networks and Social Media (Lecture Notes in Social Networks)

Reseña del editor

This book addresses the challenges of social network and social media analysis in terms of prediction and inference. The chapters collected here tackle these issues by proposing new analysis methods and by examining mining methods for the vast amount of social content produced. Social Networks (SNs) have become an integral part of our lives; they are used for leisure, business, government, medical, educational purposes and have attracted billions of users. The challenges that stem from this wide adoption of SNs are vast. These include generating realistic social network topologies, awareness of user activities, topic and trend generation, estimation of user attributes from their social content, and behavior detection. This text has applications to widely used platforms such as Twitter and Facebook and appeals to students, researchers, and professionals in the field.

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9783319845531: Prediction and Inference from Social Networks and Social Media (Lecture Notes in Social Networks)

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ISBN 10:  3319845535 ISBN 13:  9783319845531
Editorial: Springer, 2018
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Kawash, Jalal [Editor]; Agarwal, Nitin [Editor]; Ã?zyer, Tansel [Editor];
Publicado por Springer, 2017
ISBN 10: 3319510487 ISBN 13: 9783319510484
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Kawash, Jalal (EDT); Agarwal, Nitin (EDT); Özyer, Tansel (EDT)
Publicado por Springer, 2017
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Publicado por Springer International Publishing, 2017
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut - Gepflegter, sauberer Zustand. | Seiten: 236 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher. Nº de ref. del artículo: 28115494/12

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Jalal Kawash
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book addresses the challenges of social network and social media analysis in terms of prediction and inference. The chapters collected here tackle these issues by proposing new analysis methods and by examining mining methods for the vast amount of social content produced. Social Networks (SNs) have become an integral part of our lives; they are used for leisure, business, government, medical, educational purposes and have attracted billions of users. The challenges that stem from this wide adoption of SNs are vast. These include generating realistic social network topologies, awareness of user activities, topic and trend generation, estimation of user attributes from their social content, and behavior detection.This text has applications to widely used platforms such as Twitter and Facebook and appeals to students, researchers, and professionals in the field. 236 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319510484

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Kawash, Jalal (EDT); Agarwal, Nitin (EDT); Özyer, Tansel (EDT)
Publicado por Springer, 2017
ISBN 10: 3319510487 ISBN 13: 9783319510484
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Kawash, Jalal (EDT); Agarwal, Nitin (EDT); Ãzyer, Tansel (EDT)
Publicado por Springer, 2017
ISBN 10: 3319510487 ISBN 13: 9783319510484
Nuevo Tapa dura

Librería: GreatBookPricesUK, Castle Donington, DERBY, Reino Unido

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