Graph Learning Techniques

Idioma: inglés

Editorial: CRC Press Feb 2025, 2025

1032851139 / 9781032851136

Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 various 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. 186 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781032851136

Título
Graph Learning Techniques
Autor
Baoling Shan
Editorial
CRC Press Feb 2025
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
1032851139
ISBN 13
9781032851136
Peso del artículo
449 gramos
Dimensiones
240x161x15 mm

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