Living analytics methods for the social web

dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.15488/8035
dc.identifier.uri	https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/8088
dc.contributor.author	Diaz-Aviles, Ernesto	ger
dc.date.accessioned	2019-12-02T17:11:00Z
dc.date.available	2019-12-02T17:11:00Z
dc.date.issued	2013
dc.identifier.citation	Diaz-Aviles, Ernesto: Living analytics methods for the social web. Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Diss., 2013, VI, 169 S.	ger
dc.description.abstract	[no abstract]	ger
dc.language.iso	eng	eng
dc.publisher	Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
dc.rights	Es gilt deutsches Urheberrecht. Das Dokument darf zum eigenen Gebrauch kostenfrei genutzt, aber nicht im Internet bereitgestellt oder an Außenstehende weitergegeben werden.	ger
dc.subject	Maschinelles Lernen	eng
dc.subject	kollaboratives Filtern	eng
dc.subject	soziale Medien	eng
dc.subject	Machine learning	ger
dc.subject	collaborative filtering	ger
dc.subject	social media	ger
dc.subject.ddc	650 \| Management	ger
dc.title	Living analytics methods for the social web	eng
dc.type	DoctoralThesis	ger
dc.type	Text	ger
dc.relation.urn	urn:nbn:de:gbv:089-7670339734
dc.bibliographicCitation.firstPage	VI, 169 S.
dcterms.extent	169 S.
dc.description.version	publishedVersion	ger
tib.accessRights	frei zug�nglich	ger

Name: 767033973.pdf

Größe: 5.303Mb

Format: PDF

Die Publikation erscheint in Sammlung(en):

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