Huan Liu — Community Detection and Mining in Social Media, краткое содержание
The past decade has witnessed the emergence of participatory Web and social media, bringing people together in many creative ways. Millions of users are playing, tagging, working, and socializing online, demonstrating new forms of collaboration, communication, and intelligence that were hardly imaginable just a short time ago. Social media also helps reshape business models, sway opinions and emotions, and opens up numerous possibilities to study human interaction and collective behavior in an unparalleled scale. This lecture, from a data mining perspective, introduces characteristics of social media, reviews representative tasks of computing with social media, and illustrates associated challenges. It introduces basic concepts, presents state-of-the-art algorithms with easy-to-understand examples, and recommends effective evaluation methods. In particular, we discuss graph-based community detection techniques and many important extensions that handle dynamic, heterogeneous networks in social media. We also demonstrate how discovered patterns of communities can be used for social media mining. The concepts, algorithms, and methods presented in this lecture can help harness the power of social media and support building socially-intelligent systems. This book is an accessible introduction to the study of \emph{community detection and mining in social media}. It is an essential reading for students, researchers, and practitioners in disciplines and applications where social media is a key source of data that piques our curiosity to understand, manage, innovate, and excel. This book is supported by additional materials, including lecture slides, the complete set of figures, key references, some toy data sets used in the book, and the source code of representative algorithms. The readers are encouraged to visit the book website for the latest information. Table of Contents: Social Media and Social Computing / Nodes, Ties, and Influence / Community Detection and Evaluation / Communities in Heterogeneous Networks / Social Media Mining
Чтобы оставить свою оценку, войдите или зарегистрируйтесь
📖 О книге «Community Detection and Mining in Social Media»
«Community Detection and Mining in Social Media» — произведение автора Huan Liu в жанре Базы данных . На сайте Книгизм книга доступна для бесплатного скачивания в формате fb2 и для онлайн-чтения полной версии без регистрации.
🏷️ Жанры книги
Произведение «Community Detection and Mining in Social Media» относится к следующим жанровым направлениям каталога Книгизм:
📚 Серия книги
«Community Detection and Mining in Social Media» входит в серию «Synthesis Lectures on Data Mining & Knowledge Discovery». Рекомендуется читать серию по порядку: события и герои связаны между книгами.
👥 Похожие авторы в жанре
Если вам понравилась эта книга, обратите внимание на других популярных авторов в жанре «Базы данных»:
❓ Часто задаваемые вопросы
Можно ли скачать книгу «Community Detection and Mining in Social Media» бесплатно?
Да, книга доступна для скачивания в формате fb2 без регистрации и без оплаты на сайте Книгизм. Файл сохраняет структуру глав, иллюстрации и метаданные — подходит для FBReader, Cool Reader, AlReader и других читалок на смартфоне или электронной книге.
Можно ли читать книгу «Community Detection and Mining in Social Media» онлайн без скачивания?
Да, полная версия произведения автора Huan Liu доступна для онлайн-чтения прямо в браузере. Откройте страницу книги, нажмите кнопку «Читать» — текст загрузится с пагинацией, настройкой шрифта, темой оформления и закладкой текущей позиции.
К какому жанру относится «Community Detection and Mining in Social Media»?
Книга относится к жанру «Базы данных».
📲 Как читать книгу на Книгизм
Книга «Community Detection and Mining in Social Media» автора Huan Liu доступна на Книгизм бесплатно. Вы можете скачать файл fb2 для дальнейшего чтения в любой читалке (FBReader, Cool Reader, AlReader и других) на смартфоне, планшете или электронной книге. Формат fb2 сохраняет структуру глав, иллюстрации, оглавление и метаданные. Альтернатива — онлайн-чтение полной версии в браузере сразу без скачивания и без регистрации.