Heterogeneous Information Network Analysis and Applications / Shi, Chuan  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Heterogeneous Information Network Analysis and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Shi, Chuan, ; Yu, Philip S., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: IX, 227 p. 62 ilustraciones, 53 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-56212-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Redes de comunicación informática  Inteligencia artificial  Red informática  Sistemas de reconocimiento de patrones  Procesamiento de datos  Reconocimiento de patrones automatizado  Telecomunicación Clasificación: 006.312 Resumen: Este libro ofrece a los investigadores una comprensión de las cuestiones fundamentales y un buen punto de partida para trabajar en este campo en rápida expansión. Proporciona un estudio exhaustivo de la evolución actual de la red de información heterogénea. También presenta las investigaciones más recientes en aplicaciones de redes de información heterogéneas para búsqueda de similitudes, clasificación, agrupamiento y recomendación. Esta información ayudará a los investigadores a comprender cómo analizar datos en red con redes de información heterogéneas. Se exploran las tareas comunes de minería de datos, incluida la búsqueda de similitudes, la clasificación y la recomendación. El libro ilustra algunos prototipos que analizan datos en red. Los profesionales y académicos que trabajan en análisis de datos, redes, aprendizaje automático y minería de datos encontrarán valioso este contenido. También es adecuado para estudiantes de nivel avanzado en informática que estén interesados ​​en redes o reconocimiento de patrones. . Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Summarization of the developments -- 3.Uniform relevance measure of heterogeneous objects -- 4. Path based Ranking -- 5. Ranking based Clustering -- 6. Recommendation with heterogeneous information -- 7. Information fusion with heterogeneous network -- 8. Prototype system -- 9. Future research directions -- 10. Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers researchers an understanding of the fundamental issues and a good starting point to work on this rapidly expanding field. It provides a comprehensive survey of current developments of heterogeneous information network. It also presents the newest research in applications of heterogeneous information networks to similarity search, ranking, clustering, recommendation. This information will help researchers to understand how to analyze networked data with heterogeneous information networks. Common data mining tasks are explored, including similarity search, ranking, and recommendation. The book illustrates some prototypes which analyze networked data. Professionals and academics working in data analytics, networks, machine learning, and data mining will find this content valuable. It is also suitable for advanced-level students in computer science who are interested in networking orpattern recognition. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Heterogeneous Information Network Analysis and Applications [documento electrónico] / Shi, Chuan, ; Yu, Philip S.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - IX, 227 p. 62 ilustraciones, 53 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-56212-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Redes de comunicación informática  Inteligencia artificial  Red informática  Sistemas de reconocimiento de patrones  Procesamiento de datos  Reconocimiento de patrones automatizado  Telecomunicación Clasificación: 006.312 Resumen: Este libro ofrece a los investigadores una comprensión de las cuestiones fundamentales y un buen punto de partida para trabajar en este campo en rápida expansión. Proporciona un estudio exhaustivo de la evolución actual de la red de información heterogénea. También presenta las investigaciones más recientes en aplicaciones de redes de información heterogéneas para búsqueda de similitudes, clasificación, agrupamiento y recomendación. Esta información ayudará a los investigadores a comprender cómo analizar datos en red con redes de información heterogéneas. Se exploran las tareas comunes de minería de datos, incluida la búsqueda de similitudes, la clasificación y la recomendación. El libro ilustra algunos prototipos que analizan datos en red. Los profesionales y académicos que trabajan en análisis de datos, redes, aprendizaje automático y minería de datos encontrarán valioso este contenido. También es adecuado para estudiantes de nivel avanzado en informática que estén interesados ​​en redes o reconocimiento de patrones. . Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Summarization of the developments -- 3.Uniform relevance measure of heterogeneous objects -- 4. Path based Ranking -- 5. Ranking based Clustering -- 6. Recommendation with heterogeneous information -- 7. Information fusion with heterogeneous network -- 8. Prototype system -- 9. Future research directions -- 10. Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers researchers an understanding of the fundamental issues and a good starting point to work on this rapidly expanding field. It provides a comprehensive survey of current developments of heterogeneous information network. It also presents the newest research in applications of heterogeneous information networks to similarity search, ranking, clustering, recommendation. This information will help researchers to understand how to analyze networked data with heterogeneous information networks. Common data mining tasks are explored, including similarity search, ranking, and recommendation. The book illustrates some prototypes which analyze networked data. Professionals and academics working in data analytics, networks, machine learning, and data mining will find this content valuable. It is also suitable for advanced-level students in computer science who are interested in networking orpattern recognition. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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