Anomaly Detection on Social Data
The advent of online social media including Facebook, Twitter, Flickr and Youtube has drawn massive attention in recent years. These online platforms generate massive data capturing the behavior of multiple types of human actors as they interact with one another and with resources such as pictures,...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | DAI, Hanbo |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2013
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/etd_coll/90 https://ink.library.smu.edu.sg/cgi/viewcontent.cgi?article=1094&context=etd_coll |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Mining coherent anomaly collections on web data
بواسطة: DAI, Hanbo, وآخرون
منشور في: (2012) -
Generative semi-supervised graph anomaly detection
بواسطة: QIAO, Hezhe, وآخرون
منشور في: (2024) -
Detecting Anomalies in Bipartite Graphs with Mutual Dependency Principles
بواسطة: DAI, Hanbo, وآخرون
منشور في: (2012) -
Detecting Anomaly Collections using Extreme Feature Ranks
بواسطة: DAI, Hanbo, وآخرون
منشور في: (2014) -
Calibrated one-class classification for unsupervised time series anomaly detection
بواسطة: XU, Hongzuo, وآخرون
منشور في: (2024)