База данных: IPR SMART кітаптар
Беті 1, Нәтижелерін: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2022. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- данные -- мультимодальный анализ -- слабоструктурированные данные -- социальная сеть -- схожесть
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2022. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- данные -- мультимодальный анализ -- слабоструктурированные данные -- социальная сеть -- схожесть
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
2.
Подробнее
Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-9795-2088-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
мультимодальный анализ -- программная система -- слабоструктурированные большие данные -- техническая система
Аннотация: В представленной книге авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных больших данных с учетом контекста, сформированного с применением онтологических моделей, в том числе нечетких. Рассмотрены подходы к предиктивному анализу технических систем, проектов программных систем, поведения пользователей различных социальных медиа. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Гуськов, Г. Ю.
Дударин, П. В.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Наместников, А. М.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Эгов, Е. Н.
Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-9795-2088-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
мультимодальный анализ -- программная система -- слабоструктурированные большие данные -- техническая система
Аннотация: В представленной книге авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных больших данных с учетом контекста, сформированного с применением онтологических моделей, в том числе нечетких. Рассмотрены подходы к предиктивному анализу технических систем, проектов программных систем, поведения пользователей различных социальных медиа. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Гуськов, Г. Ю.
Дударин, П. В.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Наместников, А. М.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Эгов, Е. Н.
Беті 1, Нәтижелерін: 2