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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Libro 25 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,76
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,50
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,19
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 9811989338 ISBN 13: 9789811989339
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 75,63
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 88 pages. 9.25x6.10x0.19 inches. In Stock.
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811989338 ISBN 13: 9789811989339
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 26,05
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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.
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Libro 25 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 56,47
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Libro 25 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 55,07
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,07
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 75,78
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Libro 27 de 83: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2023
ISBN 10: 9811989338 ISBN 13: 9789811989339
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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,.
