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Les réseaux sociaux (RS) ont attiré de nombreux utilisateurs et sont devenus une partie intégrante des pratiques quotidiennes des individus. L'essor rapide des réseaux sociaux tels que Twitter et Facebook a généré une grande quantité de connaissances qui orientent la recherche sur les relations sociales. Le réseau de connaissances représenté par Facebook est fondé sur la transmission, le partage et l'échange d'informations. Le processus de prédiction à partir d'informations antérieures à l'événement permet de connaître l'évolution du réseau social et aide les entreprises à prendre des…mehr

Produktbeschreibung
Les réseaux sociaux (RS) ont attiré de nombreux utilisateurs et sont devenus une partie intégrante des pratiques quotidiennes des individus. L'essor rapide des réseaux sociaux tels que Twitter et Facebook a généré une grande quantité de connaissances qui orientent la recherche sur les relations sociales. Le réseau de connaissances représenté par Facebook est fondé sur la transmission, le partage et l'échange d'informations. Le processus de prédiction à partir d'informations antérieures à l'événement permet de connaître l'évolution du réseau social et aide les entreprises à prendre des décisions efficaces dans le cadre d'un système de recommandation typique. La prédiction des liens d'un réseau social est une technique efficace pour l'analyse de l'évolution des organisations sociales et la formation des relations du réseau social. La prédiction des liens est un axe de recherche crucial dans le domaine des réseaux complexes et du traitement des données. Certains processus physiques complexes, comme les processus stochastiques locaux, sont également utilisés pour mesurer la similarité entre les noeuds du réseau et améliorer la précision de la prédiction des liens. En d'autres termes, deux noeuds liés dans un réseau peuvent avoir une relation possible. En analysant s'il y a une relation possible, on peut aider à rechercher des liens potentiels.
Autorenporträt
Sneha Soni, trabalhando como professora assistente no departamento de CSE no Sagar Institute of Research and Technology Excellence (SIRTE) Bhopal. Ela tem mais de 17 anos de experiência de ensino. A sua área de especialização é Aprendizagem de Máquina, Criptografia, Marketing Digital.