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Graph Mining: Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks (Synthesis Lectures on Computer Science)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 68,34
Convertir monedaEUR 3,41 gastos de envío en Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Graph Mining: Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks (Synthesis Lectures on Computer Science)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 68,19
Convertir monedaEUR 7,52 gastos de envío desde Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Graph Mining: Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks (Synthesis Lectures on Computer Science)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 70,10
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Graph Mining : Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks
Publicado por Palgrave Macmillan, Springer, 2025
ISBN 10: 3031938011 ISBN 13: 9783031938016
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 42,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides a thorough introduction to graph mining and addresses foundational concepts and advanced techniques along with practical applications across various fields. As graphs have become increasingly vital for data representation in domains such as social network analysis, bioinformatics, and transportation, there is a growing demand for a comprehensive source that covers both theory and practical insights. This book seeks to fill that gap by offering clear explanations, practical examples, and actionable insights, making complex graph mining techniques accessible to students, postgraduate readers, and researchers. The authors also provide an extensive investigation into the process of gaining insightful knowledge from graph representations, ranging from interpreting intricate relationships to decoding complex data structures. Readers will learn to identify anomalous patterns, locate communities, arrange nodes, predict connections, and evaluate graphs effectively.
