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首页> 外文期刊>Computers in Human Behavior >Building social computing system in big data: From the perspective of social network analysis
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Building social computing system in big data: From the perspective of social network analysis

机译：在大数据中构建社交计算系统：从社交网络分析的角度

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Recently, big data and its applications have drawn the attention of academic researchers and business professionals. However, there are still a number of potential and useful values hidden in large-scale data. For instance, the large volumes of human activity data in social media might reflect people's consumption patterns and preferences. The aim of this study is to adopt social computing to explore valuable patterns or knowledge from social structures. This study develops five algorithms by integrating the notions of anticipatory computing and social network analysis, and also designs an application interface (API) which can be utilized in big data. These analytics can be applied to develop various applications in different contexts, e.g., marketing strategies in business or disease/symptom analysis in healthcare. This study contributes to social computing and discloses intelligent patterns in the social network.
机译：最近，大数据及其应用引起了学术研究人员和商业专业人员的关注。但是，大规模数据中仍然隐藏着许多潜在和有用的值。例如，社交媒体中的大量人类活动数据可能反映了人们的消费模式和偏好。这项研究的目的是采用社会计算来探索社会结构中有价值的模式或知识。这项研究通过整合预期计算和社交网络分析的概念，开发了五种算法，还设计了可用于大数据的应用程序接口（API）。可以将这些分析应用于在不同上下文中开发各种应用程序，例如业务中的营销策略或医疗保健中的疾病/症状分析。这项研究有助于社交计算并揭示了社交网络中的智能模式。

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