机译:在社交媒体上发现和分类用户兴趣
King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia;
Department of Software Engineering, University of Gujrat, Gujrat, Pakistan;
Department of Informatics, School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing, China;
Department of Computer Science & Information Technology, The Islamia University of Bahawalpur, Bahawalpur, Pakistan;
Department of Computer Science, COMSATS Institute of Information Technology, Sahiwal, Pakistan;
Hagenberg GmbH, Hagenberg, Austria;
World wide web; Websites; SVM; Opinion; Google trends; Twitter trends;
机译:用于识别主要用户的社交媒体?洞察主要用户的社交媒体习惯*
机译:使用社交媒体中用户共享图像的大数据进行连接发现
机译:“人的价值观对在社交媒体上推广品牌重要吗?社交媒体用户的价值观如何影响有价值的品牌相关活动,例如共享,内容创建和评论'
机译:对移动社交媒体用户的敏感地名索引发现和保护
机译:一项针对沙特阿拉伯社交媒体用户的调查,旨在探讨将社交媒体用于社会和政治目的的角色,动机和期望。
机译:比较基于写作风格特征的分类方法以估计社交媒体中的用户声誉
机译:用户生成的内容(UGC)使用情感分类对社交媒体的可信度