Контакты/Проезд  Доставка и Оплата Помощь/Возврат
История
  +7(495) 980-12-10
  пн-пт: 10-18 сб,вс: 11-18
  shop@logobook.ru
   
    Поиск книг                    Поиск по списку ISBN Расширенный поиск    
Найти
  Зарубежные издательства Российские издательства  
Авторы | Каталог книг | Издательства | Новинки | Учебная литература | Акции | Хиты | |
 

Mining, Modeling, and Recommending `Things` in Social Media, Martin Atzmueller; Alvin Chin; Christoph Scholz; C


Варианты приобретения
Цена: 5590.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ.  Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть  
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину
в Мои желания

Автор: Martin Atzmueller; Alvin Chin; Christoph Scholz; C
Название:  Mining, Modeling, and Recommending `Things` in Social Media
ISBN: 9783319147222
Издательство: Springer
Классификация:


ISBN-10: 3319147226
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 151
Вес: 0.24 кг.
Дата издания: 14.01.2015
Серия: Lecture Notes in Artificial Intelligence
Язык: English
Размер: 234 x 156 x 9
Основная тема: Computer Science
Подзаголовок: 4th International Workshops, MUSE 2013, Prague, Czech Republic, September 23, 2013, and MSM 2013, Paris, France, May 1, 2013, Revised Selected Papers
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book constitutes the thoroughly refereed joint post-workshop proceedings of the 4th International Workshop on Mining Ubiquitous and Social Environments, MUSE 2013, held in Prague, Czech Republic, in September 2013, and the 4th International Workshop on Modeling Social Media, MSM 2013, held in Paris, France, in May 2013.


Recommender Systems for the Social Web

Автор: Jos? J. Pazos Arias; Ana Fern?ndez Vilas; Rebeca P
Название: Recommender Systems for the Social Web
ISBN: 3642446272 ISBN-13(EAN): 9783642446276
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 16977.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: This book introduces opportunities and challenges that arise in the recommenders` area with the advent of Web 2.0. It presents the mains aspects in the Web 2.0 hype which have to be incorporated in traditional recommender systems.

Social Media Data Mining and Analytics

Автор: Szabo Gabor, Boykin Oscar
Название: Social Media Data Mining and Analytics
ISBN: 1118824857 ISBN-13(EAN): 9781118824856
Издательство: Wiley
Рейтинг:
Цена: 5542.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Harness the power of social media to predict customer behavior and improve sales Social media is the biggest source of Big Data. Because of this, 90% of Fortune 500 companies are investing in Big Data initiatives that will help them predict consumer behavior to produce better sales results. Written by Dr.

Social Media Mining And Social Network Analysis

Автор: Xu & Li
Название: Social Media Mining And Social Network Analysis
ISBN: 1466628065 ISBN-13(EAN): 9781466628069
Издательство: Mare Nostrum (Eurospan)
Рейтинг:
Цена: 25502.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: The widespread use of web-based communities, social media, and social networking sites has brought a rapid change to the interaction between computers and users as well as the digital experience as a whole. <br><br><em>Social Media Mining and Social Network Analysis: Emerging Research</em> highlights the advancements made in social network analysis and social web mining and its influence in the fields of computer science, information systems, sociology, organisation science discipline and much more. This collection of perspectives on developmental practice is useful for industrial practitioners as well as researchers and scholars.

Recommender Systems and the Social Web

Автор: Fatih Gedikli
Название: Recommender Systems and the Social Web
ISBN: 3658019476 ISBN-13(EAN): 9783658019471
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 6986.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: ГЇВїВЅ There is an increasing demand for recommender systems due to the information overload users are facing on the Web. A tag recommender algorithm is proposed which recommends tags for users to annotate their favorite online resources.

Social Network-Based Recommender Systems

Автор: Daniel Schall
Название: Social Network-Based Recommender Systems
ISBN: 3319372297 ISBN-13(EAN): 9783319372297
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 11179.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Social Network-Based Recommender Systems is designed as a reference for professionals and researchers working in social network analysis and companies working on recommender systems.

Social Media Mining

Автор: Zafarani
Название: Social Media Mining
ISBN: 1107018854 ISBN-13(EAN): 9781107018853
Издательство: Cambridge Academ
Рейтинг:
Цена: 9027.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Social Media Mining integrates social media, social network analysis, and data mining to provide a coherent platform for students, practitioners, researchers and project managers to understand the basics and potentials of social media mining. It presents fundamental concepts, emerging issues, and effective algorithms for network analysis and data mining.

Social Network-Based Recommender Systems

Автор: Daniel Schall
Название: Social Network-Based Recommender Systems
ISBN: 3319227343 ISBN-13(EAN): 9783319227344
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 13974.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Social Network-Based Recommender Systems is designed as a reference for professionals and researchers working in social network analysis and companies working on recommender systems.

Social Web Artifacts for Boosting Recommenders

Автор: Cai-Nicolas Ziegler
Название: Social Web Artifacts for Boosting Recommenders
ISBN: 331900526X ISBN-13(EAN): 9783319005263
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 19591.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: This book presents approaches for exploiting the rapidly expanding fountain of Social Web knowledge by means of classification taxonomies and trust networks, which are used to improve the performance of product-focused recommender systems.


ООО "Логосфера " Тел:+7(495) 980-12-10 www.logobook.ru
   В Контакте     В Контакте Мед  Мобильная версия