Approcci di data mining per i Big Data e l'analisi del sentiment nei social media

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

I siti di social media sono in continua evoluzione con enormi quantità di dati sparsi o big data, che rendono difficile per i ricercatori tracciare il flusso di informazioni.

È un compito arduo estrarre un'informazione utile dai vasti big data non strutturati; la struttura disorganizzata dei social media contiene dati in varie forme, come testi e video, nonché enormi dati in tempo reale sui quali i metodi analitici tradizionali, come gli approcci statistici, falliscono miseramente. Per questo motivo, è necessario disporre di tecniche di data mining efficienti, in grado di superare le carenze degli approcci tradizionali.

Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media incoraggia i ricercatori a esplorare i concetti chiave del data mining, ad esempio come possono essere utilizzati sulle piattaforme di social media online, e fornisce i progressi del data mining per i big data e la sentiment analysis nei social media online, nonché le future direzioni di ricerca. Coprendo una gamma di concetti che vanno dai metodi di apprendimento automatico al data mining per l'analisi dei big data, questo libro è ideale per studenti laureati, accademici, membri di facoltà, scienziati, ricercatori, analisti di dati, analisti di social media, manager e sviluppatori di software che cercano di apprendere e svolgere ricerche nell'area del data mining per i big data e del sentiment.