Machine Learning in Social Networks
Idioma: inglés
Editorial: Springer Singapore, 2020
Serie: Libro 120 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Highlights the understanding of complex systems in different domains including health, education, agriculture, and transportationCombines both conventional machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques to understand com.
N° de ref. del artículo 449943281
- Título
- Machine Learning in Social Networks
- Autor
- Manasvi Aggarwal|M.N. Murty
- Editorial
- Springer Singapore
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9813340215
- ISBN 13
- 9789813340213
- Serie
- Libro 120 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
This book deals with network representation learning. It deals with embedding nodes, edges, subgraphs and graphs. There is a growing interest in understanding complex systems in different domains including health, education, agriculture and transportation. Such complex systems are analyzed by modeling, using networks that are aptly called complex networks. Networks are becoming ubiquitous as they can represent many real-world relational data, for instance, information networks, molecular structures, telecommunication networks and protein–protein interaction networks. Analysis of these networks provides advantages in many fields such as recommendation (recommending friends in a social network), biological field (deducing connections between proteins for treating new diseases) and community detection (grouping users of a social network according to their interests) by leveraging the latent information of networks. An active and important area ofcurrent interest is to come out with algorithms that learn features by embedding nodes or (sub)graphs into a vector space. These tasks come under the broad umbrella of representation learning. A representation learning model learns a mapping function that transforms the graphs' structure information to a low-/high-dimension vector space maintaining all the relevant properties.
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Acerca del autor
M.N. Murty is currently a Professor in the Department of Computer Science and Automation at the Indian Institute of Science, Bangalore. His research interests are in the area of pattern recognition, data mining, and social network analysis.
Ms. Manasvi Aggarwal is currently pursuing her M.S. at the Indian Institute of Science, Bangalore. Her research interest is in the areas of social networks and machine learning
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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).
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