Información del autor
Autor Qin, Lu |
Documentos disponibles escritos por este autor (2)
Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda
TÃtulo : Cohesive Subgraph Computation over Large Sparse Graphs : Algorithms, Data Structures, and Programming Techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chang, Lijun, ; Qin, Lu, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 107 p. 21 ilustraciones, 1 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-03599-0 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: Algoritmos Inteligencia artificial Ciencia de los datos Clasificación: 518.1 Resumen: Este libro se considera el primer estudio amplio sobre algoritmos y técnicas para el cálculo eficiente de subgrafos cohesivos. Con el rápido desarrollo de la tecnologÃa de la información, se acumulan enormes volúmenes de datos gráficos. La disponibilidad de datos gráficos enriquecidos no solo brinda grandes oportunidades para obtener grandes valores de datos para servir aplicaciones clave, sino que también presenta grandes desafÃos en la computación. Utilizando una terminologÃa consistente, el libro ofrece una excelente introducción a los modelos y algoritmos para el problema del cálculo de subgrafos cohesivos. Los materiales de este libro están bien organizados, desde contenido introductorio hasta temas más avanzados, y al mismo tiempo proporcionan códigos fuente bien diseñados para la mayorÃa de los algoritmos descritos en el libro. Este es un libro oportuno para los investigadores interesados ​​en este tema y en el diseño eficiente de estructuras de datos para el procesamiento de gráficos dispersos de gran tamaño. También es un libro de orientación para que los nuevos investigadores conozcan el área del cálculo de subgrafos cohesivos. Nota de contenido: Introduction -- Linear Heap Data Structures -- Minimum Degree-based Core Decomposition -- Average Degree-based Densest Subgraph Computation -- Higher-order Structure-based Graph Decomposition -- Edge Connectivity-based Graph Decomposition. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is considered the first extended survey on algorithms and techniques for efficient cohesive subgraph computation. With rapid development of information technology, huge volumes of graph data are accumulated. An availability of rich graph data not only brings great opportunities for realizing big values of data to serve key applications, but also brings great challenges in computation. Using a consistent terminology, the book gives an excellent introduction to the models and algorithms for the problem of cohesive subgraph computation. The materials of this book are well organized from introductory content to more advanced topics while also providing well-designed source codes for most algorithms described in the book. This is a timely book for researchers who are interested in this topic and efficient data structure design for large sparse graph processing. It is also a guideline book for new researchers to get to know the area of cohesive subgraph computation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Cohesive Subgraph Computation over Large Sparse Graphs : Algorithms, Data Structures, and Programming Techniques [documento electrónico] / Chang, Lijun, ; Qin, Lu, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 107 p. 21 ilustraciones, 1 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-03599-0
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: Algoritmos Inteligencia artificial Ciencia de los datos Clasificación: 518.1 Resumen: Este libro se considera el primer estudio amplio sobre algoritmos y técnicas para el cálculo eficiente de subgrafos cohesivos. Con el rápido desarrollo de la tecnologÃa de la información, se acumulan enormes volúmenes de datos gráficos. La disponibilidad de datos gráficos enriquecidos no solo brinda grandes oportunidades para obtener grandes valores de datos para servir aplicaciones clave, sino que también presenta grandes desafÃos en la computación. Utilizando una terminologÃa consistente, el libro ofrece una excelente introducción a los modelos y algoritmos para el problema del cálculo de subgrafos cohesivos. Los materiales de este libro están bien organizados, desde contenido introductorio hasta temas más avanzados, y al mismo tiempo proporcionan códigos fuente bien diseñados para la mayorÃa de los algoritmos descritos en el libro. Este es un libro oportuno para los investigadores interesados ​​en este tema y en el diseño eficiente de estructuras de datos para el procesamiento de gráficos dispersos de gran tamaño. También es un libro de orientación para que los nuevos investigadores conozcan el área del cálculo de subgrafos cohesivos. Nota de contenido: Introduction -- Linear Heap Data Structures -- Minimum Degree-based Core Decomposition -- Average Degree-based Densest Subgraph Computation -- Higher-order Structure-based Graph Decomposition -- Edge Connectivity-based Graph Decomposition. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is considered the first extended survey on algorithms and techniques for efficient cohesive subgraph computation. With rapid development of information technology, huge volumes of graph data are accumulated. An availability of rich graph data not only brings great opportunities for realizing big values of data to serve key applications, but also brings great challenges in computation. Using a consistent terminology, the book gives an excellent introduction to the models and algorithms for the problem of cohesive subgraph computation. The materials of this book are well organized from introductory content to more advanced topics while also providing well-designed source codes for most algorithms described in the book. This is a timely book for researchers who are interested in this topic and efficient data structure design for large sparse graph processing. It is also a guideline book for new researchers to get to know the area of cohesive subgraph computation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Software Foundations for Data Interoperability and Large Scale Graph Data Analytics / Qin, Lu ; Zhang, Wenjie ; Zhang, Ying ; Peng, You ; Kato, Hiroyuki ; Wang, Wei ; Xiao, Chuan
TÃtulo : Software Foundations for Data Interoperability and Large Scale Graph Data Analytics : 4th International Workshop, SFDI 2020, and 2nd International Workshop, LSGDA 2020, held in Conjunction with VLDB 2020, Tokyo, Japan, September 4, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Qin, Lu, ; Zhang, Wenjie, ; Zhang, Ying, ; Peng, You, ; Kato, Hiroyuki, ; Wang, Wei, ; Xiao, Chuan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 195 p. 141 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-61133-0 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: Software de la aplicacion Gestión de base de datos Sistemas informáticos Red de computadoras Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Implementación de sistema informático Redes de comunicación informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro constituye actas arbitradas del 4.º Taller internacional sobre bases de software para la interoperabilidad de datos, SFDI 2020, y el 2.º Taller internacional sobre análisis de datos gráficos a gran escala, LSGDA 2020, celebrado junto con VLDB 2020, en septiembre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, 19 pandemia la conferencia se llevó a cabo en lÃnea. Los 11 artÃculos completos y 4 artÃculos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 38 presentaciones. El volumen presenta artÃculos originales de investigación y aplicación sobre el desarrollo de nuevos modelos de análisis de gráficos, técnicas y sistemas de análisis de gráficos escalables, integración e intercambio de datos. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes refereed proceedings of the 4th International Workshop on Software Foundations for Data Interoperability, SFDI 2020, and 2nd International Workshop on Large Scale Graph Data Analytics, LSGDA 2020, held in Conjunction with VLDB 2020, in September 2020. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held online. The 11 full papers and 4 short papers were thoroughly reviewed and selected from 38 submissions. The volme presents original research and application papers on the development of novel graph analytics models, scalable graph analytics techniques and systems, data integration, and data exchange. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Software Foundations for Data Interoperability and Large Scale Graph Data Analytics : 4th International Workshop, SFDI 2020, and 2nd International Workshop, LSGDA 2020, held in Conjunction with VLDB 2020, Tokyo, Japan, September 4, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Qin, Lu, ; Zhang, Wenjie, ; Zhang, Ying, ; Peng, You, ; Kato, Hiroyuki, ; Wang, Wei, ; Xiao, Chuan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 195 p. 141 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-61133-0
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: Software de la aplicacion Gestión de base de datos Sistemas informáticos Red de computadoras Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Implementación de sistema informático Redes de comunicación informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro constituye actas arbitradas del 4.º Taller internacional sobre bases de software para la interoperabilidad de datos, SFDI 2020, y el 2.º Taller internacional sobre análisis de datos gráficos a gran escala, LSGDA 2020, celebrado junto con VLDB 2020, en septiembre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, 19 pandemia la conferencia se llevó a cabo en lÃnea. Los 11 artÃculos completos y 4 artÃculos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 38 presentaciones. El volumen presenta artÃculos originales de investigación y aplicación sobre el desarrollo de nuevos modelos de análisis de gráficos, técnicas y sistemas de análisis de gráficos escalables, integración e intercambio de datos. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes refereed proceedings of the 4th International Workshop on Software Foundations for Data Interoperability, SFDI 2020, and 2nd International Workshop on Large Scale Graph Data Analytics, LSGDA 2020, held in Conjunction with VLDB 2020, in September 2020. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held online. The 11 full papers and 4 short papers were thoroughly reviewed and selected from 38 submissions. The volme presents original research and application papers on the development of novel graph analytics models, scalable graph analytics techniques and systems, data integration, and data exchange. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
