Cohesive Subgraph Computation over Large Sparse Graphs / Chang, Lijun  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Cohesive Subgraph Computation over Large Sparse Graphs : Algorithms, Data Structures, and Programming Techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chang, Lijun, Autor ; Qin, Lu, Autor 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. Palabras clave: Algoritmos  Inteligencia artificial  Ciencia de los datos Índice Dewey: 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 tecnología 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 desafíos en la computación. Utilizando una terminología 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 mayoría 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Cohesive Subgraph Computation over Large Sparse Graphs : Algorithms, Data Structures, and Programming Techniques [documento electrónico] / Chang, Lijun, Autor ; Qin, Lu, Autor  . -  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. Palabras clave: Algoritmos  Inteligencia artificial  Ciencia de los datos Índice Dewey: 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 tecnología 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 desafíos en la computación. Utilizando una terminología 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 mayoría 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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 (1972 July-), ; 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. Palabras clave: Software de la aplicacion  Gestión de base de datos  Sistemas informáticos  Red de computadoras  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Implementación de sistema informático  Redes de comunicación informática  Estructuras de datos y teoría de la información Índice Dewey: 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 línea. Los 11 artículos completos y 4 artículos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 38 presentaciones. El volumen presenta artículos 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 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 (1972 July-), ; 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. Palabras clave: Software de la aplicacion  Gestión de base de datos  Sistemas informáticos  Red de computadoras  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Implementación de sistema informático  Redes de comunicación informática  Estructuras de datos y teoría de la información Índice Dewey: 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 línea. Los 11 artículos completos y 4 artículos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 38 presentaciones. El volumen presenta artículos 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. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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