The aim of Sentiment Analysis is to define automatic tools able to extract subjective information from texts in natural language, such as opinions and sentiments, in order to create structured and actionable knowledge to be used by either a decision support system or a decision maker. Sentiment analysis has gained even more value with the advent and growth of social networking.
Sentiment Analysis in Social Networks begins with an overview of the latest research trends in the field. It then discusses the sociological and psychological processes underling social network interactions. The book explores both semantic and machine learning models and methods that address context-dependent and dynamic text in online social networks, showing how social network streams pose numerous challenges due to their large-scale, short, noisy, context- dependent and dynamic nature.
Further, this volume:
- Takes an interdisciplinary approach from a number of computing domains, including natural language processing, machine learning, big data, and statistical methodologies
- Provides insights into opinion spamming, reasoning, and social network analysis
- Shows how to apply sentiment analysis tools for a particular application and domain, and how to get the best results for understanding the consequences
- Serves as a one-stop reference for the state-of-the-art in social media analytics
- Takes an interdisciplinary approach from a number of computing domains, including natural language processing, big data, and statistical methodologies
- Provides insights into opinion spamming, reasoning, and social network mining
- Shows how to apply opinion mining tools for a particular application and domain, and how to get the best results for understanding the consequences
- Serves as a one-stop reference for the state-of-the-art in social media analytics
Dr. Federico Alberto Pozzi received the Ph.D. in Computer Science at the University of Milano - Bicocca (Italy). His Ph.D. thesis is focused on Probabilistic Relational Models for Sentiment Analysis in Social Networks. His research interests primarily focus on Data Mining, Text Mining, Machine Learning, Natural Language Processing and Social Network Analysis, in particular applied to Sentiment Analysis and Community Discovery in Social Networks. He currently works at SAS Institute (Italy) as Senior Solutions Specialist - Integrated Marketing Management & Analytics.
The aim of Sentiment Analysis is to define automatic tools able to extract subjective information from texts in natural language, such as opinions and sentiments, in order to create structured and actionable knowledge to be used by either a decision support system or a decision maker. Sentiment analysis has gained even more value with the advent and growth of social networking. Sentiment Analysis in Social Networks begins with an overview of the latest research trends in the field. It then discusses the sociological and psychological processes underling social network interactions. The book explores both semantic and machine learning models and methods that address context-dependent and dynamic text in online social networks, showing how social network streams pose numerous challenges due to their large-scale, short, noisy, context- dependent and dynamic nature. Further, this volume: Takes an interdisciplinary approach from a number of computing domains, including natural language processing, machine learning, big data, and statistical methodologies Provides insights into opinion spamming, reasoning, and social network analysis Shows how to apply sentiment analysis tools for a particular application and domain, and how to get the best results for understanding the consequences Serves as a one-stop reference for the state-of-the-art in social media analytics Takes an interdisciplinary approach from a number of computing domains, including natural language processing, big data, and statistical methodologies Provides insights into opinion spamming, reasoning, and social network mining Shows how to apply opinion mining tools for a particular application and domain, and how to get the best results for understanding the consequences Serves as a one-stop reference for the state-of-the-art in social media analytics
Erscheint lt. Verlag | 6.10.2016 |
---|---|
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke | |
Informatik ► Software Entwicklung ► User Interfaces (HCI) | |
Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet | |
ISBN-10 | 0-12-804438-1 / 0128044381 |
ISBN-13 | 978-0-12-804438-4 / 9780128044384 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
![PDF](/img/icon_pdf_big.jpg)
Größe: 22,1 MB
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
![EPUB](/img/icon_epub_big.jpg)
Größe: 18,5 MB
Kopierschutz: Adobe-DRM
Adobe-DRM ist ein Kopierschutz, der das eBook vor Mißbrauch schützen soll. Dabei wird das eBook bereits beim Download auf Ihre persönliche Adobe-ID autorisiert. Lesen können Sie das eBook dann nur auf den Geräten, welche ebenfalls auf Ihre Adobe-ID registriert sind.
Details zum Adobe-DRM
Dateiformat: EPUB (Electronic Publication)
EPUB ist ein offener Standard für eBooks und eignet sich besonders zur Darstellung von Belletristik und Sachbüchern. Der Fließtext wird dynamisch an die Display- und Schriftgröße angepasst. Auch für mobile Lesegeräte ist EPUB daher gut geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen eine
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen eine
Geräteliste und zusätzliche Hinweise
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich