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Produktbild: Predicting Real World Behaviors from Virtual World Data

Predicting Real World Behaviors from Virtual World Data

Aus der Reihe Springer Proceedings in Complexity

Fr. 62.90

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

24.07.2014

Herausgeber

Muhammad Aurangzeb Ahmad + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

118 (Printausgabe)

Dateigröße

3280 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783319071428

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

eBooks im PDF-Format haben eine festgelegte Seitengröße und eignen sich daher nur bedingt zum Lesen auf einem tolino eReader oder Smartphone. Für den vollen Lesegenuss empfehlen wir Ihnen bei PDF-eBooks die Verwendung eines Tablets oder Computers.

Kopierschutz

Nein

Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie, allen sonstigen eReadern und am PC lesen. Das eBook ist nicht kopiergeschützt und kann ein personalisiertes Wasserzeichen enthalten. Weitere Hinweise zum Lesen von eBooks mit einem personalisierten Wasserzeichen finden Sie unter Hilfe/Downloads.

Family Sharing

Nein

Mit Family Sharing können Sie eBooks innerhalb Ihrer Familie (max. sechs Mitglieder im gleichen Haushalt) teilen. Sie entscheiden selbst, welches Buch Sie mit welchem Familienmitglied teilen möchten. Auch das parallele Lesen durch verschiedene Familienmitglieder ist durch Family Sharing möglich. Um eBooks zu teilen oder geteilt zu bekommen, muss jedes Familienmitglied ein Konto bei Thalia oder einem anderen tolino-Buchhändler haben. Weitere Informationen finden Sie unter Hilfe/Family-Sharing.

Text-to-Speech

Nein

Bedeutet Ihnen Stimme mehr als Text? Mit der Funktion Text-to-Speech können Sie sich im tolino webReader und in der aktuellen Thalia – Lesen & Hören App das eBook vorlesen lassen. Weitere Informationen finden Sie unter Hilfe/Text-to-Speech.

Barrierefreiheit
  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

24.07.2014

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

118 (Printausgabe)

Dateigröße

3280 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783319071428

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  • Preface.- On The Problem of Predicting Real World Characteristics from Virtual Worlds.- The Use of Social Science Methods to Predict Player Characteristics from Avatar Observations.- Analyzing Effects of Public Communication onto Player Behavior in Massively Multiplayer Online Games.- Identifying User Demographic Traits through Virtual-World Language Use.- Predicting MMO Player Gender from In-Game Attributes using Machine Learning Models.- Predicting Links in Human Contact Networks using Online Social Proximity.- Identifying a Typology of Players Based on Longitudinal Game Data.