Machine Learning Techniques for Online Social Networks (eBook)
VIII, 236 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-89932-9 (ISBN)
Tansel Özyer is an associate professor of Computer Engineering at TOBB University of Economics and Technology, Turkey. He completed his PhD in Computer Science, University of Calgary. He received his MSc and BSc from Computer Engineering departments of METU and Bilkent University. Research interests are data mining, social network analysis, machine learning, bioinformatics, XML, mobile databases, and computer vision.
Tansel Özyer is an associate professor of Computer Engineering at TOBB University of Economics and Technology, Turkey. He completed his PhD in Computer Science, University of Calgary. He received his MSc and BSc from Computer Engineering departments of METU and Bilkent University. Research interests are data mining, social network analysis, machine learning, bioinformatics, XML, mobile databases, and computer vision.Reda Alhajj is a professor in the Department of Computer Science at the University of Calgary. He published over 500 papers in refereed international journals and conferences. He is founding editor in chief of the Springer premier journal “Social Networks Analysis and Mining”, founding editor-in-chief of Springer Series “Lecture Notes on Social Networks”, founding editor-in-chief of Springer journal “Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics”, founding co-editor-in-chief of Springer “Encyclopedia on Social Networks Analysis and Mining”, founding steering chair of IEEE/ACM ASONAM, and three accompanying symposiums FAB, FOSINT-SI and HI-BI-BI. Dr. Alhajj's research concentrates primarily on data science from management to integration and analysis.
Chapter1. Acceleration of Functional Cluster Extraction and Analysis of Cluster Affinity.- Chapter2. Delta-Hyperbolicity and the Core-Periphery Structure in Graphs.- Chapter3. A Framework for OSN Performance Evaluation Studies.- Chapter4. On The Problem of Multi-Staged Impression Allocation in Online Social Networks.- Chapter5. Order-of-Magnitude Popularity Estimation of Pirated Content.- Chapter6. Learning What to Share in Online Social Networks using Deep Reinforcement Learning.- Chapter7. Centrality and Community Scoring Functions in Incomplete Networks: Their Sensitivity, Robustness and Reliability.- Chapter8. Ameliorating Search Results Recommendation System based on K-means Clustering Algorithm and Distance Measurements.- Chapter9. Dynamics of large scale networks following a merger.- Chapter10. Cloud Assisted Personal Online Social Network.- Chapter11. Text-Based Analysis of Emotion by Considering Tweets.
Erscheint lt. Verlag | 30.5.2018 |
---|---|
Reihe/Serie | Lecture Notes in Social Networks | Lecture Notes in Social Networks |
Zusatzinfo | VIII, 236 p. 102 illus., 85 illus. in color. |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Sozialwissenschaften ► Politik / Verwaltung | |
Sozialwissenschaften ► Soziologie ► Empirische Sozialforschung | |
Schlagworte | Computational Social Sciences • Data Analysis • Deep learning • functional cluster extraction • graph analysis • online social network |
ISBN-10 | 3-319-89932-5 / 3319899325 |
ISBN-13 | 978-3-319-89932-9 / 9783319899329 |
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |

Größe: 10,2 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
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 dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
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 dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
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