Cohesive Subgraph Search Over Large Heterogeneous Information Networks

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

3030975673 / 9783030975678

Serie: Buch 9 von 103 - SpringerBriefs in Computer Science

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This SpringerBrief provides the first systematic review of the existing works of cohesive subgraph search (CSS) over large heterogeneous information networks (HINs). It also covers the research breakthroughs of this area, including models, algorithms and comparison studies in recent years. This SpringerBrief offers a list of promising future research directions of performing CSS over large HINs.The authors first classify the existing works of CSS over HINs according to the classic cohesiveness metrics such as core, truss, clique, connectivity, density, etc., and then extensively review the specific models and their corresponding search solutions in each group. Note that since the bipartite network is a special case of HINs, all the models developed for general HINs can be directly applied to bipartite networks, but the models customized for bipartite networks may not be easily extended for other general HINs due to their restricted settings. The authors also analyze and compare these cohesive subgraph models (CSMs) and solutions systematically. Specifically, the authors compare different groups of CSMs and analyze both their similarities and differences, from multiple perspectives such as cohesiveness constraints, shared properties, and computational efficiency. Then, for the CSMs in each group, the authors further analyze and compare their model properties and high-level algorithm ideas.This SpringerBrief targets researchers, professors, engineers and graduate students, who are working in the areas of graph data management and graph mining. Undergraduate students who are majoring in computer science, databases, data and knowledge engineering, and data science will also want to read this SpringerBrief.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030975678

Titel
Cohesive Subgraph Search Over Large Heterogeneous Information Networks
Autor
Kai Wang
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030975673
ISBN-13
9783030975678
Artikelgewicht
160 Gramm
Abmessungen
235x155x6 mm
Serie
Buch 9 von 103: SpringerBriefs in Computer Science

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