Enfoques de minería de datos para Big Data y análisis de sentimiento en medios sociales

Título original:

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

Contenido del libro:

Los sitios de medios sociales evolucionan constantemente con enormes cantidades de datos dispersos o big data, lo que dificulta a los investigadores rastrear el flujo de información.

Extraer información útil de los grandes volúmenes de datos no estructurados es una tarea de enormes proporciones; la estructura desorganizada de las redes sociales contiene datos en diversas formas, como texto y vídeos, así como enormes volúmenes de datos en tiempo real en los que los métodos analíticos tradicionales, como los enfoques estadísticos, fracasan estrepitosamente. Por ello, se necesitan técnicas eficaces de minería de datos que puedan superar las deficiencias de los enfoques tradicionales.

Data Mining Approaches for Big Data and Sentiment Analysis in Social Media anima a los investigadores a explorar los conceptos clave de la minería de datos, por ejemplo, cómo pueden utilizarse en plataformas de medios sociales en línea, y ofrece avances sobre minería de datos para big data y análisis de sentimientos en medios sociales en línea, así como futuras direcciones de investigación. Este libro, que abarca una serie de conceptos que van desde los métodos de aprendizaje automático hasta la minería de datos para el análisis de big data, es ideal para estudiantes de posgrado, académicos, profesores, científicos, investigadores, analistas de datos, analistas de medios sociales, gestores y desarrolladores de software que deseen aprender y llevar a cabo investigaciones en el ámbito de la minería de datos para big data y el análisis de sentimientos.