Broad Learning Through Fusions / Zhang, Jiawei  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Broad Learning Through Fusions : An Application on Social Networks Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhang, Jiawei, ; Yu, Philip S., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 419 p. 104 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-12528-8 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: Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Software de la aplicacion  Informática  Estadistica matematica  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Ciencia de los datos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro ofrece una introducción clara y completa al aprendizaje amplio, uno de los nuevos problemas de aprendizaje estudiados en la minería de datos y el aprendizaje automático. El aprendizaje amplio tiene como objetivo fusionar múltiples fuentes de información a gran escala de diversas variedades y llevar a cabo tareas sinérgicas de extracción de datos a través de estas fuentes fusionadas en un análisis unificado. Este libro toma las redes sociales en línea como ejemplo de aplicación para presentar los últimos algoritmos de alineación y descubrimiento de conocimiento. Además de la descripción general del aprendizaje amplio, el aprendizaje automático y los conceptos básicos de las redes sociales, los temas específicos que se tratan en este libro incluyen la alineación de redes, la predicción de enlaces, la detección de comunidades, la difusión de información, el marketing viral y la integración de redes. Nota de contenido: 1 Broad Learning Introduction -- 2 Machine Learning Overview -- 3 Social Network Overview -- 4 Supervised Network Alignment -- 5 Unsupervised Network Alignment -- 6 Semi-supervised Network Alignment -- 7 Link Prediction -- 8 Community Detection -- 9 Information Diffusion -- 10 Viral Marketing -- 11 Network Embedding -- 12 Frontier and Future Directions -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers a clear and comprehensive introduction to broad learning, one of the novel learning problems studied in data mining and machine learning. Broad learning aims at fusing multiple large-scale information sources of diverse varieties together, and carrying out synergistic data mining tasks across these fused sources in one unified analytic. This book takes online social networks as an application example to introduce the latest alignment and knowledge discovery algorithms. Besides the overview of broad learning, machine learning and social network basics, specific topics covered in this book include network alignment, link prediction, community detection, information diffusion, viral marketing, and network embedding. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Broad Learning Through Fusions : An Application on Social Networks [documento electrónico] / Zhang, Jiawei, ; Yu, Philip S.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XV, 419 p. 104 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-12528-8 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: Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Software de la aplicacion  Informática  Estadistica matematica  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Ciencia de los datos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Probabilidad y Estadística en Informática Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro ofrece una introducción clara y completa al aprendizaje amplio, uno de los nuevos problemas de aprendizaje estudiados en la minería de datos y el aprendizaje automático. El aprendizaje amplio tiene como objetivo fusionar múltiples fuentes de información a gran escala de diversas variedades y llevar a cabo tareas sinérgicas de extracción de datos a través de estas fuentes fusionadas en un análisis unificado. Este libro toma las redes sociales en línea como ejemplo de aplicación para presentar los últimos algoritmos de alineación y descubrimiento de conocimiento. Además de la descripción general del aprendizaje amplio, el aprendizaje automático y los conceptos básicos de las redes sociales, los temas específicos que se tratan en este libro incluyen la alineación de redes, la predicción de enlaces, la detección de comunidades, la difusión de información, el marketing viral y la integración de redes. Nota de contenido: 1 Broad Learning Introduction -- 2 Machine Learning Overview -- 3 Social Network Overview -- 4 Supervised Network Alignment -- 5 Unsupervised Network Alignment -- 6 Semi-supervised Network Alignment -- 7 Link Prediction -- 8 Community Detection -- 9 Information Diffusion -- 10 Viral Marketing -- 11 Network Embedding -- 12 Frontier and Future Directions -- References. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers a clear and comprehensive introduction to broad learning, one of the novel learning problems studied in data mining and machine learning. Broad learning aims at fusing multiple large-scale information sources of diverse varieties together, and carrying out synergistic data mining tasks across these fused sources in one unified analytic. This book takes online social networks as an application example to introduce the latest alignment and knowledge discovery algorithms. Besides the overview of broad learning, machine learning and social network basics, specific topics covered in this book include network alignment, link prediction, community detection, information diffusion, viral marketing, and network embedding. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Data Science / He, Jing ; Yu, Philip S. ; Shi, Yong ; Li, Xingsen ; Xie, Zhijun ; Huang, Guangyan ; Cao, Jie ; Xiao, Fu  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Data Science : 6th International Conference, ICDS 2019, Ningbo, China, May 15–20, 2019, Revised Selected Papers / Tipo de documento: documento electrónico Autores: He, Jing, ; Yu, Philip S., ; Shi, Yong, ; Li, Xingsen, ; Xie, Zhijun, ; Huang, Guangyan, ; Cao, Jie, ; Xiao, Fu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVI, 711 p. 431 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1528101-- 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: Gestión de base de datos  Red de computadoras  Computadoras  Propósitos especiales  Sistemas informáticos  Procesamiento de datos  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  Redes de comunicación informática  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones  Implementación de sistema informático  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Ciencia de Datos, ICDS 2019, celebrada en Ningbo, China, durante mayo de 2019. Los 64 artículos completos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 210 presentaciones. Los trabajos de investigación cubren las áreas de avance de la ciencia de datos y aplicaciones de ciudades inteligentes, teoría de la ciencia de datos, ciencia de datos de las personas y la salud, red de datos, ciencia de datos de la confianza e Internet de las cosas. Nota de contenido: Data Science -- Theory of Data Science -- Data Science of People -- Web of Data -- Data Science of Trust -- Data Science of Health -- Internet of Things -- Smart City -- Advancement of Data Science. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Data Science, ICDS 2019, held in Ningbo, China, during May 2019. The 64 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 210 submissions. The research papers cover the areas of Advancement of Data Science and Smart City Applications, Theory of Data Science, Data Science of People and Health, Web of Data, Data Science of Trust and Internet of Things. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Data Science : 6th International Conference, ICDS 2019, Ningbo, China, May 15–20, 2019, Revised Selected Papers / [documento electrónico] / He, Jing, ; Yu, Philip S., ; Shi, Yong, ; Li, Xingsen, ; Xie, Zhijun, ; Huang, Guangyan, ; Cao, Jie, ; Xiao, Fu,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2020 . - XVI, 711 p. 431 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1528101-- 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: Gestión de base de datos  Red de computadoras  Computadoras  Propósitos especiales  Sistemas informáticos  Procesamiento de datos  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información.  Redes de comunicación informática  Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones  Implementación de sistema informático  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Ciencia de Datos, ICDS 2019, celebrada en Ningbo, China, durante mayo de 2019. Los 64 artículos completos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 210 presentaciones. Los trabajos de investigación cubren las áreas de avance de la ciencia de datos y aplicaciones de ciudades inteligentes, teoría de la ciencia de datos, ciencia de datos de las personas y la salud, red de datos, ciencia de datos de la confianza e Internet de las cosas. Nota de contenido: Data Science -- Theory of Data Science -- Data Science of People -- Web of Data -- Data Science of Trust -- Data Science of Health -- Internet of Things -- Smart City -- Advancement of Data Science. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Data Science, ICDS 2019, held in Ningbo, China, during May 2019. The 64 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 210 submissions. The research papers cover the areas of Advancement of Data Science and Smart City Applications, Theory of Data Science, Data Science of People and Health, Web of Data, Data Science of Trust and Internet of Things. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Differential Privacy and Applications / Zhu, Tianqing  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Differential Privacy and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhu, Tianqing, ; Li, Gang, ; Zhou, Wanlei, ; Yu, Philip S., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 235 p. 71 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-62004-6 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: Procesamiento de datos  Protección de datos  Inteligencia artificial  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Seguridad de datos e información  Privacidad Clasificación: 006.312 Resumen: Este libro se centra en la privacidad diferencial y su aplicación con énfasis en los aspectos técnicos y de aplicación. Este libro también presenta las investigaciones más recientes sobre privacidad diferencial desde una perspectiva teórica. Proporciona una estrategia accesible para que investigadores e ingenieros implementen privacidad diferencial en aplicaciones del mundo real. Los primeros capítulos se centran en dos direcciones principales: la publicación de datos diferencialmente privados y el análisis de datos diferencialmente privados. La publicación de datos se centra en cómo modificar el conjunto de datos original o las consultas con la garantía de privacidad diferencial. El análisis de datos de privacidad se concentra en cómo modificar el algoritmo de análisis de datos para satisfacer la privacidad diferencial, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión de extracción. Los autores también presentan varias aplicaciones en el mundo real, incluidos sistemas de recomendación y privacidad de ubicación. Los estudiantes de nivel avanzado en ciencias de la computación e ingeniería, así como investigadores y profesionales que trabajan en la preservación de la privacidad, la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis de datos encontrarán útil este libro. como una referencia. Los ingenieros en bases de datos, seguridad de redes, redes sociales y servicios web también encontrarán útil este libro. Nota de contenido: Preliminary of Differential Privacy -- Differentially Private Data Publishing: Settings and Mechanisms -- Differentially Private Data Publishing: Interactive Setting -- Differentially Private Data Publishing: Non-interactive Setting -- Differentially Private Data Analysis -- Differentially Private Deep Learning -- Differentially Private Applications: Where to Start? -- Differentially Private Social Network Data Publishing -- Differentially Private Recommender System -- Privacy Preserving for Tagging Recommender Systems -- Differential Location Privacy -- Differentially Private Spatial Crowdsourcing -- Correlated Differential Privacy for Non-IID Datasets -- Future Directions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on differential privacy and its application with an emphasis on technical and application aspects. This book also presents the most recent research on differential privacy with a theory perspective. It provides an approachable strategy for researchers and engineers to implement differential privacy in real world applications. Early chapters are focused on two major directions, differentially private data publishing and differentially private data analysis. Data publishing focuses on how to modify the original dataset or the queries with the guarantee of differential privacy. Privacy data analysis concentrates on how to modify the data analysis algorithm to satisfy differential privacy, while retaining a high mining accuracy. The authors also introduce several applications in real world applications, including recommender systems and location privacy Advanced level students in computer science and engineering, as well as researchers and professionals working in privacy preserving, data mining, machine learning and data analysis will find this book useful as a reference. Engineers in database, network security, social networks and web services will also find this book useful. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Differential Privacy and Applications [documento electrónico] / Zhu, Tianqing, ; Li, Gang, ; Zhou, Wanlei, ; Yu, Philip S.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 235 p. 71 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-62004-6 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: Procesamiento de datos  Protección de datos  Inteligencia artificial  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Seguridad de datos e información  Privacidad Clasificación: 006.312 Resumen: Este libro se centra en la privacidad diferencial y su aplicación con énfasis en los aspectos técnicos y de aplicación. Este libro también presenta las investigaciones más recientes sobre privacidad diferencial desde una perspectiva teórica. Proporciona una estrategia accesible para que investigadores e ingenieros implementen privacidad diferencial en aplicaciones del mundo real. Los primeros capítulos se centran en dos direcciones principales: la publicación de datos diferencialmente privados y el análisis de datos diferencialmente privados. La publicación de datos se centra en cómo modificar el conjunto de datos original o las consultas con la garantía de privacidad diferencial. El análisis de datos de privacidad se concentra en cómo modificar el algoritmo de análisis de datos para satisfacer la privacidad diferencial, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión de extracción. Los autores también presentan varias aplicaciones en el mundo real, incluidos sistemas de recomendación y privacidad de ubicación. Los estudiantes de nivel avanzado en ciencias de la computación e ingeniería, así como investigadores y profesionales que trabajan en la preservación de la privacidad, la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis de datos encontrarán útil este libro. como una referencia. Los ingenieros en bases de datos, seguridad de redes, redes sociales y servicios web también encontrarán útil este libro. Nota de contenido: Preliminary of Differential Privacy -- Differentially Private Data Publishing: Settings and Mechanisms -- Differentially Private Data Publishing: Interactive Setting -- Differentially Private Data Publishing: Non-interactive Setting -- Differentially Private Data Analysis -- Differentially Private Deep Learning -- Differentially Private Applications: Where to Start? -- Differentially Private Social Network Data Publishing -- Differentially Private Recommender System -- Privacy Preserving for Tagging Recommender Systems -- Differential Location Privacy -- Differentially Private Spatial Crowdsourcing -- Correlated Differential Privacy for Non-IID Datasets -- Future Directions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on differential privacy and its application with an emphasis on technical and application aspects. This book also presents the most recent research on differential privacy with a theory perspective. It provides an approachable strategy for researchers and engineers to implement differential privacy in real world applications. Early chapters are focused on two major directions, differentially private data publishing and differentially private data analysis. Data publishing focuses on how to modify the original dataset or the queries with the guarantee of differential privacy. Privacy data analysis concentrates on how to modify the data analysis algorithm to satisfy differential privacy, while retaining a high mining accuracy. The authors also introduce several applications in real world applications, including recommender systems and location privacy Advanced level students in computer science and engineering, as well as researchers and professionals working in privacy preserving, data mining, machine learning and data analysis will find this book useful as a reference. Engineers in database, network security, social networks and web services will also find this book useful. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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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