Mining user generated content

Originating from Facebook, LinkedIn, Twitter, Instagram, YouTube, and many other networking sites, the social media shared by users and the associated metadata are collectively known as user generated content (UGC). To analyze UGC and glean insight about user behavior, robust techniques are needed t...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả khác: editors; Marie-Francine Moens; Juanzi Li; Tat-Seng Chua
Ngôn ngữ:Undetermined
English
Được phát hành: Boca Raton Taylor & Francis 2014
Những chủ đề:
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Trung tâm Học liệu Trường Đại học Trà Vinh
LEADER 01293nam a2200277Ia 4500
001 TVU_20688
008 210423s9999 xx 000 0 und d
020 |a 1466557400 
020 |a 9781466557406 
041 |a eng 
082 |a 6.312 
082 |b M311 
245 0 |a Mining user generated content 
245 0 |c editors, Marie-Francine Moens, Juanzi Li, Tat-Seng Chua 
260 |a Boca Raton 
260 |b Taylor & Francis 
260 |c 2014 
300 |a xxxix, 426 p. 
300 |b ill. 
300 |c 24 cm 
504 |a Includes bibliographical references and index 
520 |a Originating from Facebook, LinkedIn, Twitter, Instagram, YouTube, and many other networking sites, the social media shared by users and the associated metadata are collectively known as user generated content (UGC). To analyze UGC and glean insight about user behavior, robust techniques are needed to tackle the huge amount of real-time, multimedia, and multilingual data. Researchers must also know how to assess the social aspects of UGC, such as user relations and influential users 
650 |a Data mining; User-generated content 
700 |a editors; Marie-Francine Moens; Juanzi Li; Tat-Seng Chua 
700 |e editor of compilation 
980 |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Trà Vinh