Isbn: 9789811626111 - graph data mining: algorithm, security and application (big data management) (3 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (3)

  • Neu (3)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2022

      9811626111 / 9789811626111

      Serie: Buch 3 von 13 - Big Data Management

      • Softcover

      Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 177,86

      EUR 13,17 Versand 
      Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

      Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

      Zustand: New. In.

    • Weitere Bilder

      Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2022

      9811626111 / 9789811626111

      Serie: Buch 3 von 13 - Big Data Management

      • Softcover

      Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 158,05

      EUR 70,00 Versand 
      Versand von Deutschland nach USA

      Anzahl: 5 verfügbar

      Taschenbuch. Zustand: Neu. Graph Data Mining | Algorithm, Security and Application | Qi Xuan (u. a.) | Taschenbuch | Big Data Management | xvi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789811626111 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2022

      9811626111 / 9789811626111

      Serie: Buch 3 von 13 - Big Data Management

      • Softcover

      Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 252,26

      EUR 30,50 Versand 
      Versand von Deutschland nach USA

      Anzahl: 1 verfügbar

      Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Graph data is powerful, thanks to its ability to model arbitrary relationship between objects and is encountered in a range of real-world applications in fields such as bioinformatics, traffic network, scientific collaboration, world wide web and social networks. Graph data mining is used to discover useful information and knowledge from graph data. The complications of nodes, links and the semi-structure form present challenges in terms of the computation tasks, e.g., node classification, link prediction, and graph classification. In this context, various advanced techniques, including graph embedding and graph neural networks, have recently been proposed to improve the performance of graph data mining. This book provides a state-of-the-art review of graph data mining methods. It addresses a current hot topic - the security of graph data mining - and proposes a series of detection methods to identify adversarial samples in graph data. In addition, it introduces readers to graph augmentation and subgraph networks to further enhance the models, i.e., improve their accuracy and robustness. Lastly, the book describes the applications of these advanced techniques in various scenarios, such as traffic networks, social and technical networks, and blockchains.