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|a Annotation
|b Kontext ist ein Konzept, das in der Informatik seit langem bekannt ist. Demnach sind Computer oder Algorithmen Umwelteinflussen ausgesetzt, auf die sie reagieren mussen. Voraussetzung ist die effiziente Verarbeitung dieser Einflusse, um zu einer Beschreibung der aktuellen Situation zu gelangen. Ein modalitatenunabhangiger Vergleich umfassender Kontextbeschreibungen war bisher nicht moglich. In der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, wie Kontexte durch Bloom-Filter beschrieben werden konnen. Das ermoglicht eine generische Vergleichsoperation, mit der die Ahnlichkeit von Kontexten uber bekannte Masse fur Mengenahnlichkeiten ausgedruckt werden kann. Darauf aufbauend wird die kontextzentrische Adressierung fur verteilte Systeme definiert. Weitreichende Implikationen ergeben sich dadurch fur die Kommunikation von Nutzern in Online Sozialen Netzen, wenn deren Profile nur innerhalb ahnlicher Kontexte verknupft werden. Dann kann das Problem sich uberschneidender Offentlichkeiten verhindert und so eine authentischere Kommunikation ermoglicht werden.
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|a ProQuest Ebook Central
|b Ebook Central Academic Complete
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|a Data mining.
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|a Data Mining
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|a Kontextbezug und Authentizität in Sozialen Netzen (Text)
|1 https://id.oclc.org/worldcat/entity/E39PCFYJ93jXYMD3cXT4bxdtgC
|4 https://id.oclc.org/worldcat/ontology/hasWork
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|i Print version:
|a Schönfeld, Mirco.
|t Kontextbezug und Authentizität in Sozialen Netzen.
|d Berlin : Logos Verlag Berlin, ©2016
|z 9783832543983
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|u https://ebookcentral.uam.elogim.com/lib/uam-ebooks/detail.action?docID=5216244
|z Texto completo
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|a ProQuest Ebook Central
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938 |
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|a YBP Library Services
|b YANK
|n 15139393
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