Modeling and Mining Ubiquitous Social Media

Prof. Dr. Andreas Hotho ist seit Dezember 2009 Professor an der Universität Würzburg und leitet die Forschungsgruppe für Data Mining und Information Retrieval an der Fakultät für Mathematik und Informatik. Seit 2011 ist er Mitglied des L3S. Er studierte bis 1998 Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität Braunschweig. Von 1999 bis 2004 war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren an der Universität Karlsruhe. Dort promovierte er im Bereich Text Mining, Data Mining und Semantic Web und wendete diese Methoden auch zur Kundensegmentierung bei der Deutschen Telekom AG an. Von April 2004 bis Dezember 2009 war er wissenschaftlicher Assistent an der Universität Kassel und beschäftigte sich dort u.a. mit den Themen Semantic Web Mining, Ontology Learning und Web 2.0 im speziellen Social-Bookmarking- und Tagging-Systeme. Seit Ende 2005 leitet er die Entwicklung des bekannten Publikationsverwaltungssystems BibSonomy. Aktuell forscht er im Bereich Web Science mit Fokus auf der Analyse von Daten aus sozialen Netzen und Sensor Daten, die in ubiquitären Systemen in Kombination mit Nutzerinformationen entstehen. In der Vergangenheit organisierte er verschiedene Workshops auf der Schnittstelle zwischen Semantic Web, Web 2.0 und Data Mining, häufig in Verbindung mit den Tagungen ECML PKDD, KDD und ESWC.

This book constitutes the joint thoroughly refereed post-proceedings of the Second International Workshop on Modeling Social Media, MSM 2011, held in Boston, MA, USA, in October 2011, and the Second International Workshop on Mining Ubiquitous and Social Environments, MUSE 2011, held in Athens, Greece, in September 2011. The 9 full papers included in the book are revised and significantly extended versions of papers submitted to the workshops. They cover a wide range of topics organized in three main themes: communities and networks in ubiquitous social media; mining approaches; and issues of user modeling, privacy and security.

State-of-the-art research

Integrating Social Media Data for Community Detection.- Face-to-Face Contacts at a Conference: Dynamics of Communities and Roles.- Factors Influencing the Co-evolution of Social and Content Networks in Online Social Media.- Mining Dense Structures to Uncover Anomalous Behaviour in Financial Network Data.- Describing Locations Using Tags and Images: Explorative Pattern Mining in Social Media.- Learning and Transferring Geographically Weighted Regression Trees across Time.- Trend Cluster Based Kriging Interpolation in Sensor Data Networks.- Simulation of User Participation and Interaction in Online Discussion Groups.- Model-Driven Privacy and Security in Multi-modal Social Media UIs.