Graph Learning Techniques

Autor Baoling Shan

Graph Learning Techniques - Baoling Shan Nedostupné

Graph Learning Techniques

Autor Baoling Shan

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

    • Produkt je nedostupný.
E-shopové listy

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 99 Kč dárek zdarma v hodnotě 19 Kč

E-shopové listy

Let na měsíc

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Let na měsíc

This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and var-ious types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to… Přejít na celý popis

Stříbrná elita Nevěř nikomu. Lži každému. Nezamiluj se do svého nepřítele. Předobjednejte si dystopickou romantasy senzaci, která potěší fanoušky Čtvrtého křídla i Hunger Games. Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation.

It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and var-ious types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning.

This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature
Témata
Nakladatel
Taylor & Francis Ltd
Rozměr
234 x 156 x 15
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
286 g
isbn
978-1-03-285112-9
Počet stran
162
datum vydání
26.02.2025
ean
9781032851129

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost