Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollst�ndigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Bestandsnummer des Verk�ufers M01608451151-G

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Bibliografische Details

Titel: Graph Mining: Laws, Tools, and Case Studies ...

Verlag: Morgan & Claypool Publishers

Erscheinungsdatum: 2012

Einband: Softcover

Zustand: good

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe:

P�ginas:208G�neros:12:UNF:DataminingSinopsis:WhatdoestheWeblooklike?Howcanwefindpatterns,communities,outliers,inasocialnetwork?Whicharethemostcentralnodesinanetwork?Thesearethequestionsthatmotivatethiswork.Networksandgraphsappearinmanydiversesettings,forexampleinsocialnetworks,computer-communicationnetworks(intrusiondetection,trafficmanagement),protein-proteininteractionnetworksinbiology,document-textbipartitegraphsintextretrieval,person-accountgraphsinfinancialfrauddetection,andothers.Inthiswork,firstwelistseveralsurprisingpatternsthatrealgraphstendtofollow.Thenwegiveadetailedlistofgeneratorsthattrytomirrorthesepatterns.Generatorsareimportant,becausetheycanhelpwithwhatifscenarios,extrapolations,andanonymization.Thenweprovidealistofpowerfultoolsforgraphanalysis,andspecificallyspectralmethods(SingularValueDecomposition(SVD)),tensors,andcasestudieslikethefamouspageRankalgorithmandtheHITSalgorithmforrankingwebsearchresults.Finally,weconcludewithasurveyoftoolsandobservationsfromrelatedfieldslikesociology,whichprovidecomplementaryviewpoints.TableofContents

Rese�a del editor:

What does the Web look like? How can we find patterns, communities, outliers, in a social network? Which are the most central nodes in a network? These are the questions that motivate this work. Networks and graphs appear in many diverse settings, for example in social networks, computer-communication networks (intrusion detection, traffic management), protein-protein interaction networks in biology, document-text bipartite graphs in text retrieval, person-account graphs in financial fraud detection, and others.

In this work, first we list several surprising patterns that real graphs tend to follow. Then we give a detailed list of generators that try to mirror these patterns. Generators are important, because they can help with "what if" scenarios, extrapolations, and anonymization. Then we provide a list of powerful tools for graph analysis, and specifically spectral methods (Singular Value Decomposition (SVD)), tensors, and case studies like the famous "pageRank" algorithm and the "HITS" algorithm for ranking web search results. Finally, we conclude with a survey of tools and observations from related fields like sociology, which provide complementary viewpoints.

Table of Contents: Introduction / Patterns in Static Graphs / Patterns in Evolving Graphs / Patterns in Weighted Graphs / Discussion: The Structure of Specific Graphs / Discussion: Power Laws and Deviations / Summary of Patterns / Graph Generators / Preferential Attachment and Variants / Incorporating Geographical Information / The RMat / Graph Generation by Kronecker Multiplication / Summary and Practitioner's Guide / SVD, Random Walks, and Tensors / Tensors / Community Detection / Influence/Virus Propagation and Immunization / Case Studies / Social Networks / Other Related Work / Conclusions

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