Graph data mining algorithm (6 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
- Softcover
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Verlag: Springer, 2022
- Softcover
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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 Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2021
- Hardcover
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Buch. 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 net…works. 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.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2022
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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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 soc…ial 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.
Graph Data Mining: Algorithm, Security and Application
Xuan, Qi (Editor)/ Ruan, Zhongyuan (Editor)/ Min, Yong (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2021
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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EUR 276,31
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Hardcover. Zustand: Brand New. 259 pages. 9.25x6.10x0.63 inches. In Stock.
