Multimodal Event Detection on Social Media by Lin, Zehang; Li, Qing;

Sorozatcím: Wireless Networks;

12% KEDVEZMÉNY?

Kiadói listaár EUR 160.49
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

66 563 Ft (63 393 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 12% (cc. 7 988 Ft off)
Kedvezményes ár 58 575 Ft (55 786 Ft + 5% áfa)

58 575 Ft

Beszerezhetőség

Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

A termék adatai:

Kiadó Springer Nature Switzerland
Megjelenés dátuma 2026. május 19.

ISBN 9783032204158
Kötéstípus Keménykötés
Terjedelem187 oldal
Méret 235x155 mm
Nyelv angol
Illusztrációk XIV, 187 p. 1 illus.

Kategóriák

Valószínűségelmélet és matematikai statisztika Adatkezelés a számítógépes rendszerekben Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Integrált és egyéb szoftvercsomagok Média és kommunikációtudomány általában

Hosszú leírás:

"

This book systematically explores how to build reliable, cross-platform multimodal event detection systems that operate under open-world conditions in today's complex social media environment. It delves into three core challenges: information fragmentation caused by incomplete individual posts; cross-platform heterogeneity arising from the diverse ways different platforms (e.g., Twitter, Flickr) represent events; and the challenge of open-world discovery driven by the constant emergence of new event types. This book not only reveals how these challenges interact to constrain traditional methods but also provides specialized, cutting-edge solutions for each.

To address these challenges, this book proposes a progressive methodological framework consisting of three specialized models (MFEK, SSMC, and DAEO). By integrating external knowledge, employing self-supervised learning, and using uncertainty-aware new category discovery mechanisms, this framework offers a comprehensive guide from theory to practice. Furthermore, the book contributes several purpose-built datasets (SED, CSED, and MSED) designed to simulate real-world scenarios, aiming to foster reproducible research and bridge the gap between laboratory results and practical deployment. This work serves as a key reference for researchers and practitioners seeking to understand and build the next generation of intelligent event monitoring systems.

This book targets researchers, graduate students in the fields of Artificial Intelligence, Natural Language Processing (NLP), Multimedia Computing, and Data Mining, who are focusing on multimodal analysis and social media analytics. Data scientists, software engineers, and industry practitioners working on crisis management systems, public opinion monitoring, misinformation detection, and real-time news aggregation services will also find this book to be a valuable resource.

"

Több

Tartalomjegyzék:

"

Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. RelatedWork and Technical Foundations.- Chapter 3.- Multimodal Fusion with External Knowledge (MFEK).- Chapter 4.Self-supervised Modality Complementation (SSMC).- Chapter 5. Open-World Event Discovery (DAEO).- Chapter 6. Conclusion and Future Directions.

"