Social Network Analytics : Empowering Data Engineering with Deep Learning and Large Language Models
Idioma: inglés
Editorial: CRC Press Sep 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - This book presents the cutting-edge techniques of social network analytics, focusing on both the positive and negative aspects of social media. While platforms like X, Facebook, and LinkedIn serve as powerful tools for product promotion and crisis management, they also present challenges such as the spread of misinformation, cyberbullying, and hateful content. This book explores these dimensions while highlighting the advancements in social media analytics, specifically through the lens of emerging technologies like artificial intelligence, machine learning, and deep learning. This book is intended for data engineers, researchers, practitioners, and students in the fields of data science, social computing, and artificial intelligence.This book - Explores state-of-the-art deep learning methodologies tailored for social network analysis, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Graph Neural Networks (GNNs) to uncover hidden patterns and trends within social media data. - Examines the application of large language models, such as GPT (Generative Pre-trained Transformer), in analysing and generating text-based content. Readers will gain practical insights into using these models for content generation, summarisation, and classification tasks. - Provides detailed coverage of sentiment analysis techniques, enabling readers to extract valuable insights from user-generated content, helping organisations better understand public opinion. - Explores methodologies for detecting communities within social networks, uncovering hidden structures, relationships, and influential nodes or communities. - Offers insights into predicting user behaviour on social media platforms, including engagement, preferences, and click-through rates, equipping readers with tools to drive informed decision-making.…
N° de ref. del artículo 9781041006909
- Título
- Social Network Analytics : Empowering Data Engineering with Deep Learning and Large Language Models
- Autor
- Asis Kumar Tripathy
- Editorial
- CRC Press Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 104100690X
- ISBN 13
- 9781041006909
- Peso del artículo
- 526 gramos
- Dimensiones
- 234x156x16 mm
This book presents the cutting-edge techniques of social network analytics, focusing on both the positive and negative aspects of social media. While platforms like X, Facebook, and LinkedIn serve as powerful tools for product promotion and crisis management, they also present challenges such as the spread of misinformation, cyberbullying, and hateful content. This book explores these dimensions while highlighting the advancements in social media analytics, specifically through the lens of emerging technologies like artificial intelligence, machine learning, and deep learning. This book is intended for data engineers, researchers, practitioners, and students in the fields of data science, social computing, and artificial intelligence.
This book
- Explores state-of-the-art deep learning methodologies tailored for social network analysis, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Graph Neural Networks (GNNs) to uncover hidden patterns and trends within social media data.
- Examines the application of large language models, such as GPT (Generative Pre-trained Transformer), in analysing and generating text-based content. Readers will gain practical insights into using these models for content generation, summarisation, and classification tasks.
- Provides detailed coverage of sentiment analysis techniques, enabling readers to extract valuable insights from user-generated content, helping organisations better understand public opinion.
- Explores methodologies for detecting communities within social networks, uncovering hidden structures, relationships, and influential nodes or communities.
- Offers insights into predicting user behaviour on social media platforms, including engagement, preferences, and click-through rates, equipping readers with tools to drive informed decision-making.
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Acerca del autor
Pradeep Kumar Roy earned a BTech degree in Computer Science and Engineering from BPUT University Odisha. He earned his MTech and PhD degrees in Computer Science and Engineering from the National Institute of Technology Patna in 2015 and 2018, respectively. He received a Certificate of Excellence for securing a top rank in the MTech course. He is currently an assistant professor in the Decision Science and Information Systems area, IIM Nagpur Maharashtra, India.
Asis Kumar Tripathy is a professor at the School of Information Technology and Engineering, Vellore Institute of Technology, Vellore, India. He has more than ten years of teaching experience. He completed his PhD from the National Institute of Technology, Rourkela. His areas of research interest include wireless sensor networks, cloud computing, the Internet of Things, and advanced network technologies. He has several publications in refereed journals, reputed conferences, and book chapters to his credit.
Abhinav Kumar is currently an assistant professor in the Department of Computer Science and Engineering, Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad (MNNIT Allahabad), Prayagraj, India. Prior to joining MNNIT Allahabad, he worked as an assistant professor in the Department of CSE at IIIT Surat and Siksha “O” Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, Odisha. He earned a PhD in Computer Science & Engineering from the Department of CSE of the National Institute of Technology Patna, India.
Dr. Yulei Wu is an associate professor working across the Faculty of Engineering and the Bristol Digital Futures Institute, University of Bristol, UK. He is also affiliated with the Smart Internet Lab and is a member of the High-Performance Networks Research Group. He earned his PhD in Computing and Mathematics and BSc (1st Class Hons.) in Computer Science from the University of Bradford, UK, in 2010 and 2006, respectively. Before joining the University of Bristol, Dr. Wu worked at the University of Exeter and the Chinese Academy of Sciences (CAS).
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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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