Thư viện tập trung - Thư viện điện tử

Luận án, luận văn

Learning social linka and communities from interaction, topical, and spatio-temporal information: Doctor of Databases and data mining/ Tran Van Canh

Tác giả : Tran Van Canh

Năm xuất bản : 2014

Nơi xuất bản : Heidelberg

Mô tả vật lý : IX, 169 p.: ill.; 29 cm 1 resume

Số phân loại : 302.30285

Chủ đề : 1. $2Bộ TK TVQGCộng đồng. 2. $2Bộ TK TVQGMạng xã hội. 3. $2Bộ TK TVQGPhân tích. 4. 7. 5. 7. 6. Liên kết ẩn.

Chia sẻ

Thông tin chi tiết

Tóm tắt :

Nghiên cứu giải quyết các vấn đề liên quan đến phát hiện và phân tích sự phát triển của liên kết ẩn giữa người sử dụng và nhóm cộng đồng trên mạng xã hội. Xây dựng hai mô hình đánh giá liên kết ẩn sử dụng kỹ thuật Random Walk on Bipartite Graph và phân tích ngữ nghĩa bằng thu giảm chiều dữ liệu. Xây dựng mô hình xác suất dạng đồ thị (Probabilistic Graphical Model) và thuật toán Gibbs Sampling tương ứng (đề xuất tên thuật toán: rLinkTopic)để phát hiện nhóm cộng đồng dựa vào thông tin về không gian, thời gian, chủ đề và tương tác theo ngữ cảnh. Mở rộng mô hình xác suất rlinkTopic thành ErLinkTopic để hỗ trợ phân tích và dự đoán sự phát triển theo dòng thời gian của nhóm cộng đồng

Chia sẻ

Hiển thị MARC

Thông tin dữ liệu nguồn

Thư viện	Ký hiệu xếp giá	Dữ liệu nguồn
Thư viện Quốc gia Việt Nam	LA14.0995.1, LA14.0995.3	https://opac.nlv.gov.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-575944.html

Lời ngỏ

Để phục vụ nhu cầu tìm kiếm và xem tài liệu trên nhiều lĩnh vực khác nhau: Triết học, Tâm lý học, Tôn giáo, Khoa học xã hội, Ngôn ngữ, Khoa Học Tự Nhiên, Toán học, Công nghệ, Nghệ thuật, Văn học, Địa lý, Lịch sử,... tại các thư viện trung tâm, thư viện trường học, các tổ chức,... chúng tôi đã thu thập, liên kết các thông tin với nhau tạo thành mạng lưới thư viện (Thư viện tập trung) chia sẻ nguồn tài nguyên vô tận này; cùng với mong muốn giữ gìn di sản văn hóa của dân tộc, chúng tôi sưu tầm, sắp xếp, tổ chức và phân loại giúp bạn đọc có thể tìm kiếm, chia sẻ dễ dàng trên internet (IoT) thông qua các thiết bị truy cập như: điện thoại di động, máy tính bảng, máy tính cá nhân,...
Trong quá trình cập nhật, chúng tôi đã cố gắng liên kết thông tin kỹ lưỡng để có những tài liệu chất lượng cho bạn đọc. Tuy nhiên, với số lượng tài liệu quá nhiều, đôi khi không tránh khỏi sai sót. Rất mong các bạn đóng góp ý kiến để chất lượng tài liệu ngày một tốt hơn.

Mục đích và phương châm hoạt động

Trang website được xây dựng nhằm những mục đích sau:

+ Thu thập dữ liệu các thư viện theo thời gian thực (Hàng ngày, hàng tuần) dựa trên các giao thức chuẩn thư viện thông qua Internet.
+ Liên kết thư viện và xây dựng nguồn tài nguyên bách khoa toàn thư về tất cả các lĩnh vực khác nhau.
- Chia sẻ dữ liệu trực tiếp trong cùng hệ thống.
- Chia sẻ dữ liệu gián tiếp cho các thư viện khác qua giao thức chuẩn thư viện: OAI-PMH, METS.
+ Phục vụ nhu cầu tra cứu tìm đọc tài liệu ở khắp mọi nơi trên miền đất nước.
+ Phổ biến rộng rãi di sản văn hóa, phục vụ hoạt động nghiên cứu phát triển và đổi mới sáng tạo của các nhà khoa học, cán bộ nghiên cứu - giảng dạy, sinh viên, học sinh, doanh nghiệp và cộng đồng.

Bản quyền

Những tài liệu mà bạn đang tham khảo:
+ Là tài nguyên được quản lý ở tất cả các đơn vị mạng liên kết bao gồm các nguồn mở, nguồn nội sinh và nguồn ngoại sinh.

+ Là truy cập, chia sẻ tại các đơn vị mạng liên kết theo cơ chế mở và không thu phí.

Xin chân thành cảm ơn!

Kết nối và chia sẻ nguồn tri thức, những người yêu và đam mê đọc sách.

Chọn tất cả thư viện

Đại học Công nghệ - ĐHQGHN

Đại học Giáo dục - ĐHQGHN

Đại học khoa học tự nhiên - ĐHQGHN

Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn - ĐHQGHN

Đại học Kinh tế - ĐHQGHN

Đại học Ngoại ngữ - ĐHQGHN

Đại học quốc gia Hà Nội

Đại học sư phạm Đà Nẵng

Đại học Y - Dược - ĐHQGHN

Học Viện Hàng Không Việt Nam

Thư viện Huyện Bình Chánh - TVKHTH TP.HCM

Thư viện huyện Bình Minh - TV Vĩnh Long

Thư viện huyện Bình Tân - TV Vĩnh Long

Thư viện Huyện Cần Giờ - TVKHTH TP.HCM

Thư viện Huyện Củ Chi - TVKHTH TP.HCM

Thư viện Huyện Hóc Môn - TVKHTH TP.HCM

Thư viện huyện Long Hồ - TV Vĩnh Long

Thư viện huyện Mang Thít - TV Vĩnh Long

Thư viện Huyện Nhà Bè - TVKHTH TP.HCM

Thư viện huyện Tam Bình - TV Vĩnh Long

Thư viện huyện Trà Ôn - TV Vĩnh Long

Thư viện Khoa học Tổng hợp TP.HCM

Thư viện quận 1 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 10 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 11 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 12 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 2 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 3 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 4 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 5 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 6 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 7 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận 8 - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận Bình Tân - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận Bình Thạnh - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận Gò Vấp - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận Phú Nhuận - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận Tân Bình - TVKHTH TP.HCM

Thư viện quận Tân Phú - TVKHTH TP.HCM

Thư viện Quốc gia Việt Nam

Thư viện thành phố Thủ Đức (cơ sở 1) - TVKHTH TP.HCM

Thư viện thành phố Thủ Đức (cơ sở 2) - TVKHTH TP.HCM

Thư Viện Tỉnh An Giang

Thư viện tỉnh Vĩnh Long

Tổ chức y tế thế giới

Trung tâm giáo dục quốc phòng và An ninh - ĐHQGHN

Trung tâm Hỗ trợ Sinh viên - ĐHQGHN

Trường Đại học Luật - ĐHQGHN

Trường Khoa học liên ngành và nghệ thuật - ĐHQGHN

Trường Quản trị và Kinh doanh - ĐHQGHN

Viện Công nghệ Thông tin - ĐHQGHN

Viện Đảm bảo chất lượng giáo dục - ĐHQGHN

Viện Quốc tế Pháp ngữ - ĐHQGHN

Viện Tài nguyên và Môi trường - ĐHQGHN

Viện Vi sinh vật và Công nghệ Sinh học - ĐHQGHN

Viện Việt Nam học và Khoa học phát triển - ĐHQGHN

Ldr		02253aam 22005058a 4500
001		CLN251472831
005	__	20141124081139.0
008	__	141118s2014 \|\|\|\|\|\|engsd
041	0_	$aeng
082	04	$223$a302.30285$bL200N
100	1_	$aTran Van Canh
242	00	$aPhát hiện liên kết và cộng đồng trên mạng xã hội từ thông tin tương tác, chủ đề, không gian và thời gian
245	10	$aLearning social linka and communities from interaction, topical, and spatio-temporal information:$bDoctor of Databases and data mining/$cTran Van Canh
260	__	$aHeidelberg,$c2014
300	__	$aIX, 169 p.:$bill.;$c29 cm$e1 resume
502	__	$aHeidelberg University ; Defence: 04/08/2014
504	__	$aBibliogr.: p. 160-169
520	__	$aNghiên cứu giải quyết các vấn đề liên quan đến phát hiện và phân tích sự phát triển của liên kết ẩn giữa người sử dụng và nhóm cộng đồng trên mạng xã hội. Xây dựng hai mô hình đánh giá liên kết ẩn sử dụng kỹ thuật Random Walk on Bipartite Graph và phân tích ngữ nghĩa bằng thu giảm chiều dữ liệu. Xây dựng mô hình xác suất dạng đồ thị (Probabilistic Graphical Model) và thuật toán Gibbs Sampling tương ứng (đề xuất tên thuật toán: rLinkTopic)để phát hiện nhóm cộng đồng dựa vào thông tin về không gian, thời gian, chủ đề và tương tác theo ngữ cảnh. Mở rộng mô hình xác suất rlinkTopic thành ErLinkTopic để hỗ trợ phân tích và dự đoán sự phát triển theo dòng thời gian của nhóm cộng đồng
546	__	$aText in English
650	__	7
650	_7	$2Bộ TK TVQG$aPhân tích
650	_7	$2Bộ TK TVQG$aCộng đồng
650	__	7
650	_7	$2Bộ TK TVQG$aMạng xã hội
650	__	7
650	__	7
650	__	7
650	__	7
650	__	7
650	__	7
650	__	7
650	__	7
651	__	7
651	__	7
653	__	$aLiên kết ẩn
852		$aNLV$bNLV$jLA14.0995.1
852		$aNLV$bNLV$jLA14.0995.3
900		1
925		G
926		0
927		LA

Learning social linka and communities from interaction, topical, and spatio-temporal information: Doctor of Databases and data mining/ Tran Van Canh

Thông tin dữ liệu nguồn

Tài liệu cùng tác giả

Tài liệu cùng danh mục chủ đề

Lời ngỏ

Mục đích và phương châm hoạt động

Bản quyền