Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
Vendedor de IberLibro desde 6 de abril de 2009
Condición: Nuevo
EUR 62,66
Cantidad disponible: 15 disponibles
Añadir al carritoN° de ref. del artículo 45769495-n
- Título
- Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
- Autor
- Wu, Hao; Wu, Xuke; Luo, Xin
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811989338
- ISBN 13
- 9789811989339
- Serie
- Libro 27 de 103: SpringerBriefs in Computer Science
A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interactions among them, where each node indicates a specified entity, each directed link indicates a real-time interaction, and the strength of an interaction can be quantified as the weight of a link. As the involved nodes increase drastically, it becomes impossible to observe their full interactions at each time slot, making a resultant dynamic network High Dimensional and Incomplete (HDI). An HDI dynamic network with directed and weighted links, despite its HDI nature, contains rich knowledge regarding involved nodes’ various behavior patterns. Therefore, it is essential to study how to build efficient and effective representation learning models for acquiring useful knowledge.
In this book, we first model a dynamic network into an HDI tensor and present the basic latent factorization of tensors (LFT) model. Then, we propose four representative LFT-based network representation methods. The first method integrates the short-time bias, long-time bias and preprocessing bias to precisely represent the volatility of network data. The second method utilizes a proportion-al-integral-derivative controller to construct an adjusted instance error to achieve a higher convergence rate. The third method considers the non-negativity of fluctuating network data by constraining latent features to be non-negative and incorporating the extended linear bias. The fourth method adopts an alternating direction method of multipliers framework to build a learning model for implementing representation to dynamic networks with high preciseness and efficiency.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Hao Wu received a Ph.D. degree in Computer Science from the University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, in 2022. He is currently an Associate Professor of Data Science with the College of Computer and Information Science, Southwest University, Chongqing, China. His research interests include big data analytics and tensor methods.
Xuke Wu is currently pursuing a Ph.D. degree from the College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China. His current research interests include data mining and intelligent transportation systems.
Xin Luo received a Ph.D. degree in computer science from Beihang University, Beijing, China, in 2011. He is currently a Professor of Data Science and Computational Intelligence with the College of Computer and Information Science, Southwest University, Chongqing, China. He has authored or coauthored over 200 papers (including over 90 IEEE Transactions papers) in the areas of his interests. His research interests include big data analysis and intelligent control.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
GreatBookPrices
Columbia, MD, Estados Unidos de America
Vendedor de IberLibro desde 6 de abril de 2009
Tarifas de envío en Estados Unidos de America
| Artículo | De 5 a 14 días hábiles | De 8 a 14 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 2,35 | EUR 2,35 |
Métodos de pago
Descripción de la tienda
SuperBookDeals.com is your top source for finding new books at the absolute lowest prices, guaranteed ! We offer big discounts - everyday - on millions of titles in virtually any category, from Architecture to Zoology -- and everything in between. Discover great deals and super-savings, on professional books, text book titles, the newest computer guides, or your favorite fiction authors. You'll find it all - at HUGE SAVINGS - at SuperBookDeals. Browse through our complete online product catalog today. Serving customers around the world for years, we help thousands find just the books they're looking for -- at incredibly low, bargain prices.…
Información empresarial del vendedor
Expert Trading Limited
9220 Rumsey Road, Suite 101
Columbia, MD Estados Unidos de America 21045
Condiciones de venta
Company Name: GreatBookPrices
Legal Entity: Expert Trading, LLC
Address: 6310 Stevens Forest, suite 200, Columbia MD 21046
Email address: CustomerService@SuperBookDeals.com
Phone number: 410-964-0026
consumer complaints can be addressed to address above
Registration #: 52-1713923
Authorized representative: Danielle Hainsey
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Our warehouses across the globe are fully operational without substantial delays. We are working hard and continue to overcome the daily challenges presented by COVID-19. We appreciate your understanding.
Internal processing of your order will take about 1-2 business days. Please allow an additional 4-14 business days for Media Mail delivery. We have multiple ship-from locations - MD,IL,NJ,UK,IN,NV,TN & GA