Applied Graph Data Science

Idioma: inglés

Editorial: Elsevier Science and Technology, US, 2025

0443296545 / 9780443296543

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Applied Graph Data Science: Graph Algorithms and Platforms, Knowledge Graphs, Neural Networks, and Applied Use Cases delineates how graph data science significantly empowers the application of data science. The book discusses the emerging paradigm of graph data science in detail along with its practical research and real-world applications. Readers will be enriched with the knowledge of graph data science, graph analytics, algorithms, databases, platforms, and use cases across a variety of research and topics and applications. This book also presents how graphs are used as a programming language, especially demonstrating how Sleptsov Net Computing can contribute as an entirely graphical concurrent processing language for supercomputers. Graph data science is emerging as an expressive and illustrative data structure for optimally representing a variety of data types and their insightful relationships. These data structures include graph query languages, databases, algorithms, and platforms. From here, powerful analytics methods and machine learning/deep learning (ML/DL) algorithms are quickly evolving to analyze and make sense out of graph data. As a result, ground-breaking use cases across scientific research topics and industry verticals are being developed using graph data representation and manipulation. A wide range of complex business and scientific research requirements are efficiently represented and solved through graph data analysis, and Applied Graph Data Science: Graph Algorithms and Platforms, Knowledge Graphs, Neural Networks, and Applied Graph Data Science gives readers both the conceptual foundations and technical methods for applying these powerful techniques.

N° de ref. del artículo LU-9780443296543

Título
Applied Graph Data Science
Autor
Pethuru Raj
Editorial
Elsevier Science and Technology, US
Año de publicación
2025
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
0443296545
ISBN 13
9780443296543
Peso del artículo
880 gramos

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