Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам австрийское научное издание Social Network Analysis and Mining. Журнал имеет второй квартиль, издается в Springer-Verlag Wien, его SJR за 2020 г. равен 0,457, электронный ISSN - 1869-5469, предметные области - Взаимодействие человека и компьютера, Информатика – информационные системы, Компьютерные науки, Коммуникация, Мультимедийные технологии, Информационные системы, Прикладная наука о компьютерах. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Реда Альхадж, контактные данные - alhajj@ucalgary.ca.
Это междисциплинарный журнал, обслуживающий исследователей и практиков в научных кругах и промышленности. Он является местом для широкого круга исследователей и читателей из области компьютерных, сетевых, социальных, математических, медицинских и биологических, финансовых, управленческих и политических наук. К публикации принимаются экспериментальные и теоретические работы по анализу социальных сетей с использованием широкого спектра методов из социальных наук, математики, статистики, физики, сетевых наук и компьютерных наук. Основные области, охватываемые журналом, включают:
1. достижения в области интеллектуального анализа данных в области обнаружения и анализа сообществ, персонализации для одиночных действий (например, поиск) и социальных действий (например, обнаружение потенциальных друзей), анализ поведения пользователей на открытых форумах (например, обычные сайты, блоги и форумы) и на коммерческих платформах (например, электронные аукционы), а также связанные с этим проблемы безопасности и сохранения конфиденциальности;
2. моделирование социальных сетей, построение масштабируемой и настраиваемой инфраструктуры социальных сетей, идентификация и обнаружение сложных, динамичных, динамичных и эволюционных моделей с использованием подходов машинного обучения и интеллектуального анализа данных или моделирования на основе нескольких агентов;
3. анализ и анализ социальных сетей для разведки с открытым исходным кодом и национальной безопасности.
В статьях следует подробно остановиться на интеллектуальном анализе данных и машинном обучении или связанных с ними методах, проблемах, связанных с подготовкой данных и интерпретацией шаблонов, как для обычных данных (журналы использования, журналы запросов, коллекции документов), так и для мультимедийных данных (изображения и их аннотации, данные об использовании нескольких каналов). Темы включают, но не ограничиваются ими: применение социальных сетей в бизнес-инженерии, научной и медицинской областях, национальной безопасности, терроризме и криминологии, выявлении мошенничества, государственном секторе, политике и тематических исследованиях.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/13278
Пример статьи, название - Detection of constant member and overlapping community from dynamic literary network. Заголовок (Abstract) - A literary network consists of some characters extracted from any literary text and depicts their relationships, which is a significant example of the social network. The community structures among the members in the narrative are dynamic as the plot reveals from time to time. Some members of the network may reside in more than one community simultaneously and form an overlapping community structure. Some groups of nodes may always stay together in the same community irrespective of time. These nodes are classified as the constant members of the community and behave like authoritative characters of that network for the specified time. Detection of the variable communities within the different classes of people is always challenging for literary researchers. In this paper, we have proposed a dynamic, overlapping community and constant members detection method to study the variability in the social network through the timeline. The study has done by maximizing the stability of all the existing communities based on a various complex graph measuring metrics. As a case study, we have analysed two dramas presented in different languages, namely Strife and Nabanna, written by the Nobel laureate John Galsworthy and renowned play writer Bijon Bhattacharya, respectively, to analyze the varying community structure. We have revealed various features of the characters from the detected communities and compared them with the original literature. Our results confirm a similar social scenario as depicted in the literary domain. The analytical results over the benchmark data sets are more accurate compared to the other state-of-the-art methods and less biased than the human perspective. Keywords: Constant members; Dynamic social network; Literary network; Overlapping community