Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This two volume set LNCS 10041 and LNCS 10042 constitutes the proceedings of the 17th International Conference on Web Information Systems Engineering, WISE 2016, held in Shanghai, China, in November 2016.The 39 full papers and 31 short papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 233 submissions. The papers cover a wide range of topics such as Social Network Data Analysis; Recommender Systems; Topic Modeling; Data Diversity; Data Similarity; Context-Aware Recommendation; Prediction; Big Data Processing; Cloud Computing; Event Detection; Data Mining; Sentiment Analysis; Ranking in Social Networks; Microblog Data Analysis; Query Processing; Spatial and Temporal Data; Graph Theory; Non-Traditional Environments; and Special Session on Data Quality and Trust in Big Data.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319487427

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Bibliografische Details

Titel: Web Information Systems Engineering � WISE 2016 : 17th International Conference, Shanghai, China, November 8-10, 2016, Proceedings, Part II
Verlag: Springer International Publishing
Ver�ffentlichungsdatum: 2016
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3319487426
ISBN-13: 9783319487427
Bindung: Taschenbuch
Zustand: Neu

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Inhaltsangabe

This two volume set LNCS 10041 and LNCS 10042 constitutes the proceedings of the 17th International Conference on Web Information Systems Engineering, WISE 2016, held in Shanghai, China, in November 2016.

The 39 full papers and 31 short papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 233 submissions. The papers cover a wide range of topics such as Social Network Data Analysis; Recommender Systems; Topic Modeling; Data Diversity; Data Similarity; Context-Aware Recommendation; Prediction; Big Data Processing; Cloud Computing; Event Detection; Data Mining; Sentiment Analysis; Ranking in Social Networks; Microblog Data Analysis; Query Processing; Spatial and Temporal Data; Graph Theory; Non-Traditional Environments; and Special Session on Data Quality and Trust in Big Data.

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