• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Data Mining for Social Network Data

    AvNasrullah Memon,Jennifer Jie Xu

    Häftad, Engelska, 2010

    Del i serien Annals of Information Systems

    1 085 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Driven by counter-terrorism efforts, marketing analysis and an explosion in online social networking in recent years, data mining has moved to the forefront of information science. This proposed Special Issue on Data Mining for Social Network Data will present a broad range of recent studies in social networking analysis. It will focus on emerging trends and needs in discovery and analysis of communities, solitary and social activities, activities in open for a and commercial sites as well. It will also look at network modeling, infrastructure construction, dynamic growth and evolution pattern discovery using machine learning approaches and multi-agent based simulations.Editors are three rising stars in world of data mining, knowledge discovery, social network analysis, and information infrastructures, and are anchored by Springer author/editor Hsinchun Chen (Terrorism Informatics; Medical Informatics; Digital Government), who is one of the most prominent intelligence analysis and data mining experts in the world.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2010-07-09
    • Mått:155 x 235 x 17 mm
    • Vikt:344 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Annals of Information Systems
    • Antal sidor:216
    • Upplaga:2010
    • Förlag:Springer-Verlag New York Inc.
    • ISBN:9781441962867

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Affärsförhandlingar inom Ekonomi och Ledarskap
    • Tillämpad datateknik inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • Social Network Data Mining: Research Questions, Techniques, and Applications.- Automatic Expansion of a Social Network Using Sentiment Analysis.- Automatic Mapping of Social Networks of Actors from Text Corpora: Time Series Analysis.- A Social Network-Based Recommender System (SNRS).- Network Analysis of US Air Transportation Network.- Identifying High-Status Nodes in Knowledge Networks.- Modularity for Bipartite Networks.- ONDOCS: Ordering Nodes to Detect Overlapping Community Structure.- Framework for Fast Identification of Community Structures in Large-Scale Social Networks.- Geographically Organized Small Communities and the Hardness of Clustering Social Networks.- Integrating Genetic Algorithms and Fuzzy Logic for Web Structure Optimization.