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I social network (SN) hanno attratto molti utenti e sono diventati parte integrante delle pratiche quotidiane degli individui. La rapida ascesa di reti sociali come Twitter e Facebook ha generato una grande quantità di conoscenze che hanno dato una direzione alla ricerca sulle relazioni sociali. La rete di conoscenza rappresentata da Facebook si basa sulla trasmissione, la condivisione e lo scambio di informazioni. Il processo di previsione a partire dalle informazioni precedenti l'evento aiuta a conoscere l'evoluzione della rete sociale e assiste le aziende nel prendere decisioni efficaci…mehr

Produktbeschreibung
I social network (SN) hanno attratto molti utenti e sono diventati parte integrante delle pratiche quotidiane degli individui. La rapida ascesa di reti sociali come Twitter e Facebook ha generato una grande quantità di conoscenze che hanno dato una direzione alla ricerca sulle relazioni sociali. La rete di conoscenza rappresentata da Facebook si basa sulla trasmissione, la condivisione e lo scambio di informazioni. Il processo di previsione a partire dalle informazioni precedenti l'evento aiuta a conoscere l'evoluzione della rete sociale e assiste le aziende nel prendere decisioni efficaci durante un tipico sistema di raccomandazione. La previsione dei collegamenti nelle reti sociali è una tecnica efficace per l'analisi dell'evoluzione delle organizzazioni sociali e della formazione delle relazioni nella rete sociale. La previsione dei collegamenti è una direzione di ricerca cruciale nel campo delle reti complesse e dell'elaborazione dei dati. Alcuni processi fisici complessi, come i processi stocastici locali, sono utilizzati per misurare la somiglianza tra i nodi della rete e migliorare l'accuratezza della previsione dei collegamenti. In altre parole, due nodi collegati in una rete possono avere una possibile relazione. Analizzare se c'è una possibile relazione può aiutare a cercare potenziali collegamenti.
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.