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Social Media Analytics for User Behavior Modeling (eBook)

A Task Heterogeneity Perspective

Jingrui He, Arun Reddy Nelakurthi (Autoren)

eBook Download: PDF

2020
114 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-02536-1 (ISBN)

Winner of the "e;Outstanding Academic Title"e; recognition by Choice for the 2020 OAT Awards.The Choice OAT Award represents the highest caliber of scholarly titles that have been reviewed by Choice and conveys the extraordinary recognition of the academic community.In recent years social media has gained significant popularity and has become an essential medium of communication. Such user-generated content provides an excellent scenario for applying the metaphor of mining any information. Transfer learning is a research problem in machine learning that focuses on leveraging the knowledge gained while solving one problem and applying it to a different, but related problem. Features: Offers novel frameworks to study user behavior and for addressing and explaining task heterogeneity Presents a detailed study of existing research Provides convergence and complexity analysis of the frameworks Includes algorithms to implement the proposed research work Covers extensive empirical analysis Social Media Analytics for User Behavior Modeling: A Task Heterogeneity Perspective is a guide to user behavior modeling in heterogeneous settings and is of great use to the machine learning community.

Erscheint lt. Verlag	29.1.2020
Sprache	englisch
Themenwelt	Kunst / Musik / Theater ► Design / Innenarchitektur / Mode
	Geisteswissenschaften ► Psychologie ► Allgemeine Psychologie
	Geisteswissenschaften ► Psychologie ► Verhaltenstherapie
	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken
	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Naturwissenschaften ► Biologie ► Zoologie
	Recht / Steuern ► Privatrecht / Bürgerliches Recht ► IT-Recht
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Nachrichtentechnik
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
ISBN-10	1-000-02536-5 / 1000025365
ISBN-13	978-1-000-02536-1 / 9781000025361

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