Hybrid Intelligence for Social Networks (eBook)
327 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-65139-2 (ISBN)
This book explains aspects of social networks, varying from development and application of new artificial intelligence and computational intelligence techniques for social networks to understanding the impact of social networks. Chapters 1 and 2 deal with the basic strategies towards social networks such as mining text from such networks and applying social network metrics using a hybrid approach; Chaps. 3 to 8 focus on the prime research areas in social networks: community detection, influence maximization and opinion mining. Chapter 9 to 13 concentrate on studying the impact and use of social networks in society, primarily in education, commerce, and crowd sourcing.
The contributions provide a multidimensional approach, and the book will serve graduate students and researchers as a reference in computer science, electronics engineering, communications, and information technology.
Social Networks: Fundamentals and Applications.- MapReduce-Based K-FA Algorithm for Detecting Communities in Social Networks.- Group Search Optimization Strategy for Community Detection in Complex Networks.- Strategizing Information Dissemination in Real-Life Networks.- Nature-Inspired Heuristics Approach to Partitioning Complex Interaction Networks.- ROGO: Recommendations on the Go for Travel Tweeters.- Analysing Social Interaction Networks: Improving Teaching Learning Pedagogies.- Adapting Trustworthy Social Web Environments for the Cloud.- Enhanced Black-Hole Algorithm for Viral Marketing.- Comparative Analysis of Network Visualization Tools.- Enacting a Prioritized Health Awareness Campaign for Social Web Users.- Identifying Clusters in Complex Dynamic Social Networks Using Evolutionary Algorithms.- Using Intuitionistic Fuzzy Sets to Prioritize Relationships Among Facebook Users.- A Predictive Approach to Ranking Academic Articles.
| Erscheint lt. Verlag | 28.11.2017 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XIV, 327 p. 142 illus., 105 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Schlagworte | community detection • complex networks • Data Mining • Nature-Inspired Computing • Network partition • Social Networks • Soft Computing |
| ISBN-10 | 3-319-65139-0 / 3319651390 |
| ISBN-13 | 978-3-319-65139-2 / 9783319651392 |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
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