Abordări Data Mining pentru Big Data și analiza sentimentelor în social media

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Site-urile de social media evoluează în mod constant cu cantități uriașe de date dispersate sau big data, ceea ce face dificilă pentru cercetători urmărirea fluxului de informații.

Este o sarcină descurajantă să extragi o informație utilă din vaste date mari nestructurate; structura dezorganizată a rețelelor de socializare conține date sub diverse forme, cum ar fi text și videoclipuri, precum și date uriașe în timp real, în cazul cărora metodele analitice tradiționale, cum ar fi abordările statistice, eșuează lamentabil. Din acest motiv, este nevoie de tehnici eficiente de extragere a datelor care să poată depăși neajunsurile abordărilor tradiționale.

Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media încurajează cercetătorii să exploreze conceptele-cheie ale mineritului de date, cum ar fi modul în care acestea pot fi utilizate pe platformele media sociale online, și oferă progrese privind mineritul de date pentru big data și analiza sentimentelor în mediile sociale online, precum și direcțiile viitoare de cercetare. Acoperind o gamă largă de concepte, de la metodele de învățare automată la extragerea datelor pentru analiza big data, această carte este ideală pentru studenții absolvenți, cadrele universitare, membrii facultăților, oamenii de știință, cercetătorii, analiștii de date, analiștii social media, managerii și dezvoltatorii de software care doresc să învețe și să efectueze cercetări în domeniul extragerii datelor pentru big data și sentiment.