Social Network Analysis and Mining Applications in Healthcare and Anomaly Detection
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Dez 2024, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is an excellent source of knowledge for readers interested in the latest developments in social network analysis and mining, particularly with applications in healthcare and anomaly detection. It covers topics such as sensitivity to noise in features, enhancing fraud detection in financial systems, measuring the echo-chamber phenomenon, detecting comorbidity, and evaluating the effectiveness of mitigative and preventative actions on viral spread in small communities using agent-based stochastic simulations. Additionally, it discusses predicting behavior, measuring and identifying influence, analyzing the impact of COVID-19 on various social aspects, and using UNet for handling various skin conditions.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 344 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9783031752032
- Título
- Social Network Analysis and Mining Applications in Healthcare and Anomaly Detection
- Autor
- Mehmet Kaya
- Editorial
- Springer, Springer Dez 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031752031
- ISBN 13
- 9783031752032
- Peso del artículo
- 680 gramos
- Dimensiones
- 241x160x25 mm
This book is an excellent source of knowledge for readers interested in the latest developments in social network analysis and mining, particularly with applications in healthcare and anomaly detection. It covers topics such as sensitivity to noise in features, enhancing fraud detection in financial systems, measuring the echo-chamber phenomenon, detecting comorbidity, and evaluating the effectiveness of mitigative and preventative actions on viral spread in small communities using agent-based stochastic simulations. Additionally, it discusses predicting behavior, measuring and identifying influence, analyzing the impact of COVID-19 on various social aspects, and using UNet for handling various skin conditions.
This book helps readers develop their own perspectives on adapting social network concepts to various applications. It also demonstrates how to use various machine learning techniques for tackling challenges in social network analysis and mining.
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Acerca del autor
Mehmet Kaya received the Ph.D. degree from Firat University, in 2003. During 2002 and 2003, he was a Visiting Scholar with the ADSA Laboratory, Department of Computer Science, University of Calgary, Canada. He is currently a Professor in the Department of Computer Engineering, Firat University. He has published over 100 papers in refereed international journals and conferences. His research interests include data mining, machine learning, natural language processing and deep learning.
Sleiman Alhajj is currently at the International School of Medicine at Istanbul Medipol University, Istanbul, Turkey. He is a member of the medical data management and analysis group. He served as program chair of HI-BI-Bi 2023. His research interests include cancer, infectious diseases, network analysis, and medical image analysis.
Kashfia Sailunaz completed her MSc and PhD in Computer Science at the University of Calgary, Alberta, Canada. She is currently a research associate at the University of Calgary, Alberta, Canada. Her research interests include machine learning, social media analysis, and medical image analysis.
Dr. Min-Yuh Day is a Professor in the Graduate Institute of Information Management at National Taipei University, Taiwan. Prior to joining the faculty at NTPU in 2020, he was an Associate Professor in the Department of Information Management at Tamkang University, Taiwan. He was a Postdoctoral Fellow in the Intelligent Agent Systems Lab, Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan. He received the Ph.D. degree from the Department of Information Management at National Taiwan University, Taiwan. He received his MBA in Management Information System from Tamkang University, Taiwan. His current research interests include electronic commerce, financial technology, artificial intelligence, big data analytics, data mining and text mining, social media marketing, information systems evaluation, question answering systems, and biomedical informatics.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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