ソーシャルメディア分析のための生成的方法<br>Generative Methods for Social Media Analysis (Springerbriefs in Computer Science)

個数：

ソーシャルメディア分析のための生成的方法
Generative Methods for Social Media Analysis (Springerbriefs in Computer Science)

  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    【重要ご説明事項】
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 90 p.
  • 商品コード 9783031336164

Full Description

This book provides a broad overview of the state of the art of the research in generative methods for the analysis of social media data. It especially includes two important aspects that currently gain importance in mining and modelling social media: dynamics and networks.

The book is divided into five chapters and provides an extensive bibliography consisting of more than 250 papers. After a quick introduction and survey of the book in the first chapter, chapter 2 is devoted to the discussion of data models and ontologies for social network analysis. Next, chapter 3 deals with text generation and generative text models and the dangers they pose to social media and society at large. Chapter 4 then focuses on topic modelling and sentiment analysis in the context of social networks. Finally, Chapter 5 presents graph theory tools and approaches to mine and model social networks. Throughout the book, open problems, highlighting potential future directions, are clearly identified.

The book aims at researchers and graduate students in social media analysis, information retrieval, and machine learning applications.

Contents

1. Introduction.- 2. Ontologies and Data Models for Cross-platform Social Media Data.- 3. Methods for Text Generation in NLP.- 4. Topic and Sentiment Modelling for Social Media.- 5. Mining and Modelling Complex Networks.- 6. Conclusions.