Как социальная медиа доминирует в нашей жизни, разработчики нуждаются в понимании теории и приложений социальных сетей
"Social Network Analysis" - это книга о теории социальных сетей и методах их анализа данных. В ней авторы исследуют вопросы сетевой науки и анализируют социологические явления, связанные с распространением информации с помощью совпадений. Эта книга дает представление о социальной сети как науке, а также способствует пониманию базовых понятий сетевой теории.
Кроме того, книга исследует разнообразные метрики для измерения социальных сетей, а так же включает методы сравнения реальной жизни сетей с социальными явлениями, связанные с поведением человека. Книга содержит примеры возникновения информационных каскадов в социальных сетях, что помогает людям анализировать и извлекать информацию из сетей и в них об изменениях в поведении людей.
Книга была создана с использованием компьютерного языка Python, позволяя читателю понять не только общую теорию, но и ее применение на практике. Автор умело сочетает научные данные и практические инструменты, стремясь к пониманию и улучшению процессов анализа социальных сетей. Социально-медийный веб-сайт предоставляет значительный ресурс социально-научных данных, касающихся социальных наук и гуманитарных наук. Его преимущества, связаны с искусственным интеллектом, где социальные медиа-платформы могут привлечь все больше пользователей и создать лучший рынок, что улучшает распределение информации и повышает эффективность маркетинговых усилий. Данная книга будет интересна не только программистам и специалистам по обработке данных, но и всем, кто хочет использовать современные научные инструменты для более глубокого понимания социальных явлений.
Social Network Analysis
As the use of social media increases, so does the need for people who understand its theory and applications. This book provides that information.
Social network analysis draws on network science to examine social systems, and events are represented and predicted through data paired with network relationships. It features: A computational understanding of social network analysis using Python to reveal the driving forces behind network theory constructs and the various quantitative measures applied to measure social networks. An examination of ways in which network theory may help networked systems to be conceptualized and modeled. A demonstration of information cascade effects that flow through social networks leading to widespread, substance. Network analyses that provide validating techniques to aid health care systems symbolize, observe, and test networked structures in health care. With social media, a vital information source has grown on the internet, paying particular attention to issues associated with social science, humanities, and cultural studies. Via digital intelligence capacities, social media channels facilitate efficient connections with an ever rising quantity of possible guests, establishing a solid market place, helping enhance interaction and understanding among customers along the way assisting marketers induction clients in elaborating customer groups.
This book's intended audience consist of computer scientists, Artificial Intelligence (AI) researchers, Information Technology and software engineering specialists, as well as mathematicians fascinated in exploring the fields of network and societal sciences.
Электронная Книга «Social Network Analysis» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119836735
Описание книги от Группа авторов
SOCIAL NETWORK ANALYSIS As social media dominates our lives in increasing intensity, the need for developers to understand the theory and applications is ongoing as well. This book serves that purpose. Social network analysis is the solicitation of network science on social networks, and social occurrences are denoted and premeditated by data on coinciding pairs as the entities of opinion. The book features: Social network analysis from a computational perspective using python to show the significance of fundamental facets of network theory and the various metrics used to measure the social network. An understanding of network analysis and motivations to model phenomena as networks. Real-world networks established with human-related data frequently display social properties, i.e., patterns in the graph from which human behavioral patterns can be analyzed and extracted. Exemplifies information cascades that spread through an underlying social network to achieve widespread adoption. Network analysis that offers an appreciation method to health systems and services to illustrate, diagnose, and analyze networks in health systems. The social web has developed a significant social and interactive data source that pays exceptional attention to social science and humanities research. The benefits of artificial intelligence enable social media platforms to meet an increasing number of users and yield the biggest marketplace, thus helping social networking analysis distribute better customer understanding and aiding marketers to target the right customers. Audience The book will interest computer scientists, AI researchers, IT and software engineers, mathematicians.
