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Programming Languages for Parallel Processing
Verlag: IEEE Computer Society Press,U.S., 1994
ISBN 10: 0818665025 ISBN 13: 9780818665028
Sprache: Englisch
Softcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque. Salissures sur la tranche. Couverture différente. Edition 1994. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Stains on the edge. Different cover. Edition 1994. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organizations.
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Understanding Complex Datasets: Data Mining with Matrix Decompositions (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
Verlag: Chapman and Hall/CRC (edition 1), 2007
ISBN 10: 1584888326 ISBN 13: 9781584888321
Sprache: Englisch
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Cybersecurity for Everyone
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Cyberspace, Data Analytics, and Policing
Anbieter: Books From California, Simi Valley, CA, USA
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Cybersecurity for Everyone
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Understanding High-Dimensional Spaces (SpringerBriefs in Computer Science)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Cyberspace, Data Analytics, and Policing
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Knowledge Discovery for Counterterrorism and Law Enforcement
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Social Networks With Rich Edge Semantics
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Open Source Intelligence and Cyber Crime: Social Media Analytics (Lecture Notes in Social Networks)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Open Source Intelligence and Cyber Crime
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Knowledge Discovery for Counterterrorism and Law Enforcement
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Finding Communities in Social Networks Using Graph Embeddings
Verlag: Springer Nature Switzerland, Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031609158 ISBN 13: 9783031609152
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Community detection in social networks is an important but challenging problem. This book develops a new technique for finding communities that uses both structural similarity and attribute similarity simultaneously, weighting them in a principled way. The results outperform existing techniques across a wide range of measures, and so advance the state of the art in community detection. Many existing community detection techniques base similarity on either the structural connections among social-network users, or on the overlap among the attributes of each user. Either way loses useful information. There have been some attempts to use both structure and attribute similarity but success has been limited. We first build a large real-world dataset by crawling Instagram, producing a large set of user profiles. We then compute the similarity between pairs of users based on four qualitatively different profile properties: similarity of language used in posts, similarity of hashtags used (which requires extraction of content from them), similarity of images displayed (which requires extraction of what each image is 'about'), and the explicit connections when one user follows another. These single modality similarities are converted into graphs. These graphs have a common node set (the users) but different sets a weighted edges. These graphs are then connected into a single larger graph by connecting the multiple nodes representing the same user by a clique, with edge weights derived from a lazy random walk view of the single graphs. This larger graph can then be embedded in a geometry using spectral techniques. In the embedding, distance corresponds to dissimilarity so geometric clustering techniques can be used to find communities. The resulting communities are evaluated using the entire range of current techniques, outperforming all of them. Topic modelling is also applied to clusters to show that they genuinely represent users with similar interests. This can form the basis for applications such as online marketing, or key influence selection.
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Social Networks With Rich Edge Semantics
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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