Graph Learning Techniques

Idioma: inglés

Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025

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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.

N° de ref. del artículo LU-9781032851129

Título
Graph Learning Techniques
Autor
Baoling Shan, Xin Yuan, Wei Ni, Ren Ping Liu, Eryk Dutkiewicz
Editorial
Taylor and Francis Ltd, GB
Año de publicación
2025
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1032851120
ISBN 13
9781032851129
Peso del artículo
330 gramos

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