Podejścia do eksploracji danych dla dużych zbiorów danych i analizy nastrojów w mediach społecznościowych

Oryginalny tytuł:

Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media

Zawartość książki:

Serwisy społecznościowe nieustannie ewoluują i zawierają ogromne ilości rozproszonych danych, co utrudnia badaczom śledzenie przepływu informacji.

Wyodrębnienie przydatnych informacji z ogromnej ilości nieustrukturyzowanych dużych zbiorów danych jest trudnym zadaniem; zdezorganizowana struktura mediów społecznościowych zawiera dane w różnych formach, takich jak tekst i filmy, a także ogromne dane w czasie rzeczywistym, na których tradycyjne metody analityczne, takie jak podejścia statystyczne, zawodzą żałośnie. Z tego powodu istnieje zapotrzebowanie na skuteczne techniki eksploracji danych, które mogą przezwyciężyć niedociągnięcia tradycyjnych podejść.

Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media zachęca badaczy do zbadania kluczowych koncepcji eksploracji danych, takich jak sposób ich wykorzystania na internetowych platformach mediów społecznościowych, oraz zapewnia postępy w eksploracji danych dla dużych zbiorów danych i analizy nastrojów w internetowych mediach społecznościowych, a także przyszłe kierunki badań. Obejmując szereg koncepcji, od metod uczenia maszynowego po eksplorację danych do analizy dużych zbiorów danych, książka ta jest idealna dla absolwentów, nauczycieli akademickich, członków wydziałów, naukowców, badaczy, analityków danych, analityków mediów społecznościowych, menedżerów i programistów, którzy chcą uczyć się i prowadzić badania w dziedzinie eksploracji danych dla dużych zbiorów danych i sentymentu.