The book covers topics such as graph structure and properties graph clustering and community detection graph neural networks and deep learning and their applications in social media analysis. Book Description: GraphBased Social Media Analysis Author: Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary: In this book, we explore the mathematical foundations of social media analysis using graph theory and its applications in understanding the complex networks that shape our digital world. We delve into the concepts of graph structure and properties, graph clustering and community detection, graph neural networks, and deep learning, and their applications in social media analysis. Our goal is to provide a comprehensive introduction to the use of graph analysis in the study of social and digital media, addressing an important scientific and technological challenge - the confluence of graph analysis and network theory with linear algebra, digital media, machine learning, big data analysis, and signal processing. Introduction: The rapid evolution of technology has led to an explosion of digital data, creating unprecedented opportunities for social media analysis. However, this deluge of information also presents significant challenges, particularly in making sense of the vast amounts of data and extracting meaningful insights.

В книге рассматриваются такие темы, как структура и свойства графов, кластеризация графов и нейронные сети графов обнаружения сообществ, а также глубокое обучение и их применение в анализе социальных сетей. GraphBased Social Media Analysis Author: Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary: В этой книге мы исследуем математические основы анализа социальных сетей с использованием теории графов и ее приложений в понимании сложных сетей, которые формируют наш цифровой мир. Мы углубляемся в концепции структуры и свойств графов, кластеризации графов и обнаружения сообществ, нейронных сетей графов и глубокого обучения, а также их применения в анализе социальных сетей. Наша цель - обеспечить комплексное введение в использование анализа графов при изучении социальных и цифровых медиа, решая важную научно-технологическую задачу - слияние анализа графов и теории сетей с линейной алгеброй, цифровыми медиа, машинным обучением, анализом больших данных, обработкой сигналов. Введение: быстрое развитие технологий привело к взрыву цифровых данных, создав беспрецедентные возможности для анализа социальных сетей. Однако этот поток информации также представляет значительные проблемы, особенно в том, что касается осмысления огромных объемов данных и извлечения значимой информации.

Il libro affronta argomenti quali la struttura e le proprietà dei grafici, il clustering dei grafici e le reti neurali dei grafici di rilevamento delle comunità, nonché l'apprendimento e la loro applicazione nell'analisi dei social media. GraphBased Social Media Analysis Author: Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary: In questo libro esploriamo le basi matematiche dell'analisi dei social network utilizzando la teoria dei grafici e delle sue applicazioni per comprendere le reti complesse che formano il nostro mondo digitale. Approfondiamo il concetto di struttura, le proprietà dei grafici, il clustering dei grafici, la rilevazione delle comunità, le reti neurali dei grafici e l'apprendimento approfondito e la loro applicazione nell'analisi dei social media. Il nostro obiettivo è quello di fornire un'introduzione completa all'analisi dei grafici nello studio dei media sociali e digitali, affrontando una sfida scientifica e tecnologica importante: unire l'analisi dei grafici e la teoria delle reti con l'algebra lineare, i media digitali, l'apprendimento automatico, l'analisi dei big data, l'elaborazione dei segnali. Introduzione: il rapido sviluppo della tecnologia ha fatto esplodere i dati digitali, creando opportunità di analisi dei social media senza precedenti. Tuttavia, questo flusso di informazioni rappresenta anche problemi significativi, soprattutto per quanto riguarda la comprensione di ingenti quantità di dati e l'estrazione di informazioni rilevanti.

''

この本は、グラフ構造とプロパティ、コミュニティ発見グラフのグラフのクラスタリングとニューラルネットワーク、およびソーシャルネットワーク分析におけるディープラーニングとその応用などのトピックに対応しています。GraphBased Social Media Analysis Author： Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary：この本では、グラフ理論を使用したソーシャルネットワーク分析の数学的基盤と、私たちのデジタル世界を形作る複雑なネットワークを理解するための応用を探ります。グラフの構造と特性、グラフのクラスタリングとコミュニティの発見、グラフのニューラルネットワークとディープラーニング、ソーシャルネットワーク分析におけるそれらの応用の概念を掘り下げます。私たちの目標は、ソーシャルメディアやデジタルメディアの研究におけるグラフ分析の利用に関する包括的な紹介を提供することであり、重要な科学技術的問題―線形代数学、デジタルメディア、機械学習、ビッグデータ分析、信号処理とのグラフ分析とネットワーク理論の統合―を解決することです。はじめに：技術の急速な進歩は、デジタルデータの爆発につながり、ソーシャルメディア分析のための前例のない機会を作成します。しかし、この情報の流れは、特に膨大な量のデータを理解し、有意義な情報を抽出するという点で、大きな課題をもたらします。