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.

livre traite de sujets tels que la structure et les propriétés des graphes, le regroupement des graphes et les réseaux neuronaux des graphes de découverte de communautés, ainsi que l'apprentissage profond et leur application dans l'analyse des réseaux sociaux. GraphBased Social Media Analysis Auteur : Ioannis Pitas 2015 CRC Press Résumé : Dans ce livre, nous explorons les bases mathématiques de l'analyse des réseaux sociaux en utilisant la théorie des graphes et ses applications dans la compréhension des réseaux complexes qui façonnent notre monde numérique. Nous approfondirons les concepts de structure et de propriétés des graphes, de clustering de graphes et de découverte de communautés, de réseaux neuronaux de graphes et d'apprentissage profond, ainsi que leur application dans l'analyse des réseaux sociaux. Notre objectif est de fournir une introduction complète à l'utilisation de l'analyse des graphes dans l'étude des médias sociaux et numériques, en résolvant un problème scientifique et technologique important - la fusion de l'analyse des graphes et de la théorie des réseaux avec l'algèbre linéaire, les médias numériques, l'apprentissage automatique, l'analyse des grandes données, le traitement des signaux. Introduction : développement rapide de la technologie a entraîné une explosion des données numériques, créant des opportunités sans précédent pour l'analyse des réseaux sociaux. Toutefois, ce flux d'informations pose également des problèmes considérables, en particulier en ce qui concerne la compréhension d'énormes quantités de données et l'extraction d'informations significatives.

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.

Das Buch behandelt Themen wie Graphenstruktur und -eigenschaften, Graphclustering und neuronale Netzwerke von Community Discovery Graphen sowie Deep arning und deren Anwendung in der Social Media Analyse. GraphBased Social Media Analysis Autor: Ioannis Pitas 2015 CRC Zusammenfassung: In diesem Buch untersuchen wir die mathematischen Grundlagen der Social Media Analyse unter Verwendung der Graphentheorie und ihrer Anwendungen im Verständnis der komplexen Netzwerke, die unsere digitale Welt prägen. Wir vertiefen uns in die Konzepte von Graphenstruktur und Eigenschaften, Graphclustering und Community Discovery, neuronalen Graphennetzwerken und Deep arning sowie deren Anwendung in der Social Media Analyse. Unser Ziel ist es, eine umfassende Einführung in den Einsatz der Graphenanalyse bei der Erforschung sozialer und digitaler Medien zu geben und eine wichtige wissenschaftliche und technologische Aufgabe zu lösen - die Verschmelzung von Graphenanalyse und Netzwerktheorie mit linearer Algebra, digitalen Medien, maschinellem rnen, Big-Data-Analyse, gnalverarbeitung. Einleitung: Die rasante Entwicklung der Technologie hat zu einer Explosion digitaler Daten geführt und beispiellose Möglichkeiten für die Analyse sozialer Medien geschaffen. Dieser Informationsfluss stellt aber auch erhebliche Herausforderungen dar, vor allem, wenn es darum geht, riesige Datenmengen zu erfassen und aussagekräftige Informationen abzurufen.

הספר מתייחס לנושאים כמו מבנה גרף ותכונות, קיבוצים גרפים ורשתות עצביות של גרפי גילוי קהילתיים, ולמידה עמוקה ויישומם בניתוח רשתות חברתיות. מחבר ניתוח מדיה חברתית מבוסס GraphBased: Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary: בספר זה, אנו חוקרים את התחתית המתמטית של ניתוח רשתות חברתיות באמצעות תורת הגרפים והיישומים שלה בהבנת הרשתות המורכבות שמעצבות את עולמנו הדיגיטלי. אנו מתעמקים במושגים של מבנה ותכונות גרפים, קיבוצים גרפים וגילוי קהילתי, רשתות עצביות גרף ולמידה עמוקה, מטרתנו היא לספק מבוא מקיף לניתוח גרפים בחקר המדיה החברתית והדיגיטלית, פתרון בעיה מדעית וטכנולוגית חשובה - מיזוג של ניתוח גרפים ותורת הרשת עם אלגברה לינארית, מדיה דיגיטלית, למידת מכונה, ניתוח נתונים גדול, ועיבוד אותות. מבוא: ההתקדמות המהירה בטכנולוגיה הובילה לפיצוץ במידע דיגיטלי ויצירת הזדמנויות חסרות תקדים לניתוח מדיה חברתית. עם זאת, זרימה זו של מידע גם מציבה אתגרים משמעותיים, במיוחד במונחים של הבנת כמות עצומה של מידע ושליפת מידע משמעותי.''

Kitap, grafik yapısı ve özellikleri, grafik kümeleme ve topluluk keşif grafiklerinin sinir ağları ve derin öğrenme ve sosyal ağ analizindeki uygulamaları gibi konuları ele almaktadır. GraphBased Sosyal Medya Analizi Yazar: Ioannis Pitas 2015 CRC Basın Özeti: Bu kitapta, dijital dünyamızı şekillendiren karmaşık ağları anlamada grafik teorisini ve uygulamalarını kullanarak sosyal ağ analizinin matematiksel temellerini araştırıyoruz. Grafik yapısı ve özellikleri, grafik kümeleme ve topluluk keşfi, grafik sinir ağları ve derin öğrenme kavramlarını ve bunların sosyal ağ analizindeki uygulamalarını inceliyoruz. Amacımız, önemli bir bilimsel ve teknolojik problemi çözerek, sosyal ve dijital medya çalışmalarında grafik analizinin kullanımına kapsamlı bir giriş yapmaktır - grafik analizi ve ağ teorisinin doğrusal cebir, dijital medya, makine öğrenimi, büyük veri analizi ve sinyal işleme ile birleşmesi. Teknolojideki hızlı gelişmeler, dijital verilerde bir patlamaya yol açmış ve sosyal medya analizi için benzeri görülmemiş fırsatlar yaratmıştır. Bununla birlikte, bu bilgi akışı, özellikle büyük miktarda verinin anlaşılması ve anlamlı bilgilerin çıkarılması açısından önemli zorluklar da ortaya koymaktadır.

يتناول الكتاب مواضيع مثل بنية الرسم البياني وخصائصه، وتجميع الرسوم البيانية والشبكات العصبية للرسوم البيانية لاكتشاف المجتمع، والتعلم العميق وتطبيقها في تحليل الشبكات الاجتماعية. JraphBased Social Media Analysis مؤلف: Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary: في هذا الكتاب، نستكشف الأسس الرياضية لتحليل الشبكة الاجتماعية باستخدام نظرية الرسم البياني وتطبيقاتها في فهم الشبكات المعقدة التي تشكل عالمنا الرقمي. نتعمق في مفاهيم بنية الرسم البياني وخصائصه، وتجميع الرسم البياني واكتشاف المجتمع، ورسم الشبكات العصبية والتعلم العميق، وتطبيقاتها في تحليل الشبكة الاجتماعية. هدفنا هو تقديم مقدمة شاملة لاستخدام تحليل الرسم البياني في دراسة الوسائط الاجتماعية والرقمية، وحل مشكلة علمية وتكنولوجية مهمة - دمج تحليل الرسم البياني ونظرية الشبكة مع الجبر الخطي، والوسائط الرقمية، والتعلم الآلي، تحليل البيانات الضخمة، ومعالجة الإشارات. مقدمة: أدى التقدم السريع في التكنولوجيا إلى انفجار في البيانات الرقمية، مما خلق فرصًا غير مسبوقة لتحليل وسائل التواصل الاجتماعي. ومع ذلك، فإن هذا التدفق للمعلومات يمثل أيضًا تحديات كبيرة، لا سيما من حيث فهم كميات هائلة من البيانات واستخراج معلومات ذات مغزى.

이 책은 그래프 구조 및 속성, 커뮤니티 발견 그래프의 그래프 클러스터링 및 신경망, 딥 러닝 및 소셜 네트워크 분석에서의 응용과 같은 주제를 다룹니다. GraphBased 소셜 미디어 분석 저자: Ioannis Pitas 2015 CRC Press 요약: 이 책에서 우리는 디지털 세계를 형성하는 복잡한 네트워크를 이해하는 데있어 그래프 이론과 응용 프로그램을 사용하여 소셜 네트워크 분석의 수학적 토대를 탐구합니다. 우리는 그래프 구조와 속성, 그래프 클러스터링 및 커뮤니티 발견, 그래프 신경망 및 딥 러닝, 소셜 네트워크 분석에서의 응용 프로그램의 개념을 탐구합니다. 우리의 목표는 선형 대수, 디지털 미디어, 머신 러닝, 빅 데이터 분석 및 신호 처리. 소개: 기술의 급속한 발전으로 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하여 전례없는 소셜 미디어 분석 기회가 창출되었습니다. 그러나 이러한 정보 흐름은 특히 많은 양의 데이터를 이해하고 의미있는 정보를 추출하는 측면에서 중요한 과제를 제시합니다.

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。

本書探討了諸如圖的結構和屬性，圖的聚類和社區發現圖的神經網絡以及深入學習及其在社交網絡分析中的應用等主題。GraphBased Social Media Analysis Author： Ioannis Pitas 2015 CRC Press Summary：本書探討了使用圖論及其應用分析社交網絡的數學基礎，以了解塑造我們數字世界的復雜網絡。我們將深入研究圖的結構和屬性的概念，圖的聚類和社區檢測，圖的神經網絡和深度學習，以及它們在社交媒體分析中的應用。我們的目標是全面介紹圖分析在社會媒體和數字媒體研究中的應用，解決重要的科學技術挑戰--圖分析和網絡理論與線性代數、數字媒體、機器學習、大數據分析、信號處理的融合。介紹：技術的快速發展導致數字數據激增，為社交媒體分析創造了前所未有的機會。然而，這一信息流動也帶來了重大挑戰，特別是在思考大量數據和提取有意義的信息方面。