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Mining Text Data (eBook)

eBook Download: PDF
2012 | 2012
XII, 524 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-1-4614-3223-4 (ISBN)

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Mining Text Data -
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Text mining applications have experienced tremendous advances because of web 2.0 and social networking applications. Recent advances in hardware and software technology have lead to a number of unique scenarios where text mining algorithms are learned.

Mining Text Data introduces an important niche in the text analytics field, and is an edited volume contributed by leading international researchers and practitioners focused on social networks & data mining. This book contains a wide swath in topics across social networks & data mining. Each chapter contains a comprehensive survey including the key research content on the topic, and the future directions of research in the field. There is a special focus on Text Embedded with Heterogeneous and Multimedia Data which makes the mining process much more challenging. A number of methods have been designed such as transfer learning and cross-lingual mining for such cases.

Mining Text Data simplifies the content, so that advanced-level students, practitioners and researchers in computer science can benefit from this book. Academic and corporate libraries, as well as ACM, IEEE, and Management Science focused on information security, electronic commerce, databases, data mining, machine learning, and statistics are the primary buyers for this reference book.


Text mining applications have experienced tremendous advances because of web 2.0 and social networking applications. Recent advances in hardware and software technology have lead to a number of unique scenarios where text mining algorithms are learned. Mining Text Data introduces an important niche in the text analytics field, and is an edited volume contributed by leading international researchers and practitioners focused on social networks & data mining. This book contains a wide swath in topics across social networks & data mining. Each chapter contains a comprehensive survey including the key research content on the topic, and the future directions of research in the field. There is a special focus on Text Embedded with Heterogeneous and Multimedia Data which makes the mining process much more challenging. A number of methods have been designed such as transfer learning and cross-lingual mining for such cases. Mining Text Data simplifies the content, so that advanced-level students, practitioners and researchers in computer science can benefit from this book. Academic and corporate libraries, as well as ACM, IEEE, and Management Science focused on information security, electronic commerce, databases, data mining, machine learning, and statistics are the primary buyers for this reference book.

An Introduction to Text Mining.- Information Extraction from Text.- A Survey of Text Summarization Techniques.- A Survey of Text Clustering Algorithms.- Dimensionality Reduction and Topic Modeling.- A Survey of Text Classification Algorithms.- Transfer Learning for Text Mining.- Probabilistic Models for Text Mining.- Mining Text Streams.- Translingual Mining from Text Data.- Text Mining in Multimedia.- Text Analytics in Social Media.- A Survey of Opinion Mining and Sentiment Analysis.- Biomedical Text Mining: A Survey of Recent Progress.- Index.

Erscheint lt. Verlag 3.2.2012
Zusatzinfo XII, 524 p.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Mathematik / Informatik Informatik Grafik / Design
Mathematik / Informatik Informatik Netzwerke
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Schlagworte Clustering • Databases • Data Mining • Embedded • Heterogeneous • Machine learning and e-commerce • Mining text • Multimedia data • Networking applications • Networks • Social Networks • Text Mining
ISBN-10 1-4614-3223-5 / 1461432235
ISBN-13 978-1-4614-3223-4 / 9781461432234
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