841 resultados para Mobile Social Networks


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Considerando a potencialidade apresentada pelas tecnologias de informação e comunicação na atualidade este estudo aponta as formas pelas quais grupos sociais mobilizados em torno de uma vinculação étnica podem se servir do aparato da Internet, em especial do World Wide Web, para divulgar aspectos de sua cultura e modo de vida. Trata-se de grupos dedicados ao ensino, transmissão, preservação e disseminação da tradição gaúcha vinculados aos Centros de Tradições Gaúchas (CTG). Especificamente, este artigo apresenta como os tradicionalistas gaúchos estabelecem suas redes sociais na Internet, constituindo comunidades virtuais em torno do tema cultura e tradição gaúcha, fazendo uso dos serviços da Web 2.0. Abordam-se neste estudo experiências que indicam que o terreno virtual é fértil e possível de transformar e revolucionar o campo das tradições, sua preservação, disseminação e (re)invenção. No contexto de modernidade tardia esse recurso não pode ser descartado. Independente da análise se situar no campo econômico, político ou cultural, entre tantos outros, o fato é que a Internet se constitui num meio eficaz e abrangente de transmitir, ensinar e preservar conteúdos de todos os tipos.

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In this work a study of social networks based on analysis of family names is presented. A basic approach to the mathematical formalism of graphs is developed and then main theoretical models for complex networks are presented aiming to support the analysis of surnames networks models. These, in turn, are worked so as to be drawn leading quantities, such as aggregation coefficient, minimum average path length and connectivity distribution. Based on these quantities, it can be stated that surnames networks are an example of complex network, showing important features such as preferential attachment and small-world character

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Musical genre classification has been paramount in the last years, mainly in large multimedia datasets, in which new songs and genres can be added at every moment by anyone. In this context, we have seen the growing of musical recommendation systems, which can improve the benefits for several applications, such as social networks and collective musical libraries. In this work, we have introduced a recent machine learning technique named Optimum-Path Forest (OPF) for musical genre classification, which has been demonstrated to be similar to the state-of-the-art pattern recognition techniques, but much faster for some applications. Experiments in two public datasets were conducted against Support Vector Machines and a Bayesian classifier to show the validity of our work. In addition, we have executed an experiment using very recent hybrid feature selection techniques based on OPF to speed up feature extraction process. © 2011 International Society for Music Information Retrieval.

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Digital data sets constitute rich sources of information, which can be extracted and evaluated applying computational tools, for example, those ones for Information Visualization. Web-based applications, such as social network environments, forums and virtual environments for Distance Learning, are good examples for such sources. The great amount of data has direct impact on processing and analysis tasks. This paper presents the computational tool Mapper, defined and implemented to use visual representations - maps, graphics and diagrams - for supporting the decision making process by analyzing data stored in Virtual Learning Environment TelEduc-Unesp. © 2012 IEEE.

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Pós-graduação em Artes - IA

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Comunicação - FAAC

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Comunicação - FAAC

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Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC