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TÃtulo : 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kononov, Alexander, ; Khachay, Michael, ; Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXV, 471 p. 137 ilustraciones, 36 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-49988-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática Ciencias de la Computación Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemáticas discretas Red de computadoras Matemáticas de la Computación TeorÃa de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Matemáticas discretas en informática Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional sobre TeorÃa de la Optimización Matemática e Investigación de Operaciones, MOTOR 2020, celebrada en Novosibirsk, Rusia, en julio de 2020. Los 31 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones. Los artÃculos se agrupan en estas secciones temáticas: optimización discreta; programación matemática; teorÃa de juego; problema de programación; heurÃsticas y metaheurÃsticas; y aplicaciones de investigación operativa. Nota de contenido: Discrete Optimization -- Mathematical Programming -- Game Theory -- Scheduling Problem -- Heuristics and Metaheuristics -- Operational Research Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Kononov, Alexander, ; Khachay, Michael, ; Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXXV, 471 p. 137 ilustraciones, 36 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-49988-4
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Palabras clave: Informática Ciencias de la Computación Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemáticas discretas Red de computadoras Matemáticas de la Computación TeorÃa de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Matemáticas discretas en informática Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional sobre TeorÃa de la Optimización Matemática e Investigación de Operaciones, MOTOR 2020, celebrada en Novosibirsk, Rusia, en julio de 2020. Los 31 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones. Los artÃculos se agrupan en estas secciones temáticas: optimización discreta; programación matemática; teorÃa de juego; problema de programación; heurÃsticas y metaheurÃsticas; y aplicaciones de investigación operativa. Nota de contenido: Discrete Optimization -- Mathematical Programming -- Game Theory -- Scheduling Problem -- Heuristics and Metaheuristics -- Operational Research Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks : NET 2017, Nizhny Novgorod, Russia, June 2017 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg, ; Utkina, Irina, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVII, 354 p. 68 ilustraciones, 41 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-96247-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: La investigación de operaciones ciencia de la gestión Redes neuronales (Informática) Matemáticas discretas Probabilidades Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales TeorÃa de probabilidad Clasificación: 003 Teoría general de sistemas Resumen: Las contribuciones de este volumen se centran en algoritmos computacionalmente eficientes y teorÃas matemáticas rigurosas para analizar redes a gran escala. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economÃa, estadÃstica, informática e ingenierÃa encontrarán en esta colección un recurso valioso lleno de las últimas investigaciones en análisis de redes. Los aspectos computacionales y las aplicaciones de redes de gran escala en modelos de mercado, redes neuronales, redes sociales, redes de transmisión de energÃa, problemas de camarilla máxima, redes de telecomunicaciones y gráficos de complejidad se incluyen con nuevas herramientas para el análisis eficiente de redes de gran escala. Este procedimiento es el resultado de la Séptima Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes, celebrada en la Escuela Superior de EconomÃa de Nizhny Novgorod en junio de 2017. La conferencia reunió a cientÃficos, ingenieros e investigadores del mundo académico, la industria y el gobierno. Nota de contenido: Part I: Network Computational Algorithms -- Batsyn, M., Bychkov, I., Komosko, L. and Nikolaev, A: Tabu Search for Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem with Hard and Soft Time Windows -- Gribanov, D: FPT-algorithms for The Shortest Lattice Vector and Integer Linear Programming Problems -- Kharchevnikova, A. and Savchenko, A: The Video-Based Age and Gender Recognition with Convolution Neural Networks -- Mokeev, D. B: On forbidden Induced Subgraphs for the Class of Triangle-Konig Graphs -- Orlov, A: The Global Search Theory Approach to the Bilevel Pricing Problem in Telecommunication Networks -- Rubchinsky, A: Graph Dichotomy Algorithm and Its Applications to Analysis of Stocks Market -- Sokolova, A. and Savchenko, A: Cluster Analysis of Facial Video Data in Video Surveillance Systems Using Deep Learning -- Utkina, I: Using Modular Decomposition Technique to Solve the Maximum Clique Problem -- Part II: Network Models -- Koldanov, A. and Voronina, M: Robust Statistical Procedures for Testing Dynamics in Market Network -- Konnov, I: Application of Market Models to Network Equilibrium Problems -- Konnov, I. and Pinyagina, O: Selective Bi-coordinate Variations for Network Equilibrium Problems with Mixed Demand -- Makrushin, S: Developing a Model of Topological Structure Formation for Power Transmission Grids Based on the Analysis of the UNEG -- Nelyubin, A., Podinovski, V. and Potapov, M: Methods of Criteria Importance Theory and Their Software Implementation -- Ponomarenko, A., Utkina, I. and Batsyn, M: A Model of Optimal Network Structure for Decentralized Nearest Neighbor Search -- Semenov, A., Gorbatenko, D. and Kochemazov, S: Computational Study of Activation Dynamics on Networks of Arbitrary Structure -- Semenov, D. and Koldanov, P: Rejection Graph for Multiple Testing of Elliptical Model for Market Network -- Zaytsev, D. and Drozdova, D: Mapping Paradigms of Social Sciences: Application of Network Analysis -- Part III: Network Applications -- Belyaev, M., Dodonova, Y., Belyaeva,D., Krivov, E., Gutman, B., Faskowitz, J., Jahanshad, N. and Thompson, P: Using Geometry of the Set of Symmetric Positive Semidefinite Matrices to Classify Structural Brain Networks -- Grechikhin, I. and Kalyagin, V: Comparison of Statistical Procedures for Gaussian Graphical Model Selection -- Karpov, N., Lyashuk, A. and Vizgunov, A: Sentiment Analysis Using Deep Learning -- Koldanov, P: Invariance Properties of Statistical Procedures for Network Structures Identification -- Kurmukov, A., Dodonova, Y., Burova, M., Mussabayeva, A., Petrov, D., Faskowitz, J. and Zhukov, L: Topological Modules of Human Brain Networks are Anatomically Embedded: Evidence from Modularity Analysis at Multiple Scales -- Kostyakova, N., Karpov, I., Makarov, I. and Zhukov, L. E: Commercial Astroturfing Detection in Social Networks -- Laptsuev, R., Ananyeva, M., Meinster, D., Karpov, I., Makarov, I. and Zhukov, L. E: Information Propagation Strategies in Online Social Networks -- Matveeva, N. and Poldin, O: Analysis ofCo-authorship Networks and Scientific Citation Based on Google Scholar -- Sidorov, S., Faizliev, A., Balash, V., Gudkov, A., Chekmareva, A. and Anikin, P: Company Co-Mention Network Analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks : NET 2017, Nizhny Novgorod, Russia, June 2017 [documento electrónico] / Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg, ; Utkina, Irina, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVII, 354 p. 68 ilustraciones, 41 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-96247-4
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Palabras clave: La investigación de operaciones ciencia de la gestión Redes neuronales (Informática) Matemáticas discretas Probabilidades Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales TeorÃa de probabilidad Clasificación: 003 Teoría general de sistemas Resumen: Las contribuciones de este volumen se centran en algoritmos computacionalmente eficientes y teorÃas matemáticas rigurosas para analizar redes a gran escala. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economÃa, estadÃstica, informática e ingenierÃa encontrarán en esta colección un recurso valioso lleno de las últimas investigaciones en análisis de redes. Los aspectos computacionales y las aplicaciones de redes de gran escala en modelos de mercado, redes neuronales, redes sociales, redes de transmisión de energÃa, problemas de camarilla máxima, redes de telecomunicaciones y gráficos de complejidad se incluyen con nuevas herramientas para el análisis eficiente de redes de gran escala. Este procedimiento es el resultado de la Séptima Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes, celebrada en la Escuela Superior de EconomÃa de Nizhny Novgorod en junio de 2017. La conferencia reunió a cientÃficos, ingenieros e investigadores del mundo académico, la industria y el gobierno. Nota de contenido: Part I: Network Computational Algorithms -- Batsyn, M., Bychkov, I., Komosko, L. and Nikolaev, A: Tabu Search for Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem with Hard and Soft Time Windows -- Gribanov, D: FPT-algorithms for The Shortest Lattice Vector and Integer Linear Programming Problems -- Kharchevnikova, A. and Savchenko, A: The Video-Based Age and Gender Recognition with Convolution Neural Networks -- Mokeev, D. B: On forbidden Induced Subgraphs for the Class of Triangle-Konig Graphs -- Orlov, A: The Global Search Theory Approach to the Bilevel Pricing Problem in Telecommunication Networks -- Rubchinsky, A: Graph Dichotomy Algorithm and Its Applications to Analysis of Stocks Market -- Sokolova, A. and Savchenko, A: Cluster Analysis of Facial Video Data in Video Surveillance Systems Using Deep Learning -- Utkina, I: Using Modular Decomposition Technique to Solve the Maximum Clique Problem -- Part II: Network Models -- Koldanov, A. and Voronina, M: Robust Statistical Procedures for Testing Dynamics in Market Network -- Konnov, I: Application of Market Models to Network Equilibrium Problems -- Konnov, I. and Pinyagina, O: Selective Bi-coordinate Variations for Network Equilibrium Problems with Mixed Demand -- Makrushin, S: Developing a Model of Topological Structure Formation for Power Transmission Grids Based on the Analysis of the UNEG -- Nelyubin, A., Podinovski, V. and Potapov, M: Methods of Criteria Importance Theory and Their Software Implementation -- Ponomarenko, A., Utkina, I. and Batsyn, M: A Model of Optimal Network Structure for Decentralized Nearest Neighbor Search -- Semenov, A., Gorbatenko, D. and Kochemazov, S: Computational Study of Activation Dynamics on Networks of Arbitrary Structure -- Semenov, D. and Koldanov, P: Rejection Graph for Multiple Testing of Elliptical Model for Market Network -- Zaytsev, D. and Drozdova, D: Mapping Paradigms of Social Sciences: Application of Network Analysis -- Part III: Network Applications -- Belyaev, M., Dodonova, Y., Belyaeva,D., Krivov, E., Gutman, B., Faskowitz, J., Jahanshad, N. and Thompson, P: Using Geometry of the Set of Symmetric Positive Semidefinite Matrices to Classify Structural Brain Networks -- Grechikhin, I. and Kalyagin, V: Comparison of Statistical Procedures for Gaussian Graphical Model Selection -- Karpov, N., Lyashuk, A. and Vizgunov, A: Sentiment Analysis Using Deep Learning -- Koldanov, P: Invariance Properties of Statistical Procedures for Network Structures Identification -- Kurmukov, A., Dodonova, Y., Burova, M., Mussabayeva, A., Petrov, D., Faskowitz, J. and Zhukov, L: Topological Modules of Human Brain Networks are Anatomically Embedded: Evidence from Modularity Analysis at Multiple Scales -- Kostyakova, N., Karpov, I., Makarov, I. and Zhukov, L. E: Commercial Astroturfing Detection in Social Networks -- Laptsuev, R., Ananyeva, M., Meinster, D., Karpov, I., Makarov, I. and Zhukov, L. E: Information Propagation Strategies in Online Social Networks -- Matveeva, N. and Poldin, O: Analysis ofCo-authorship Networks and Scientific Citation Based on Google Scholar -- Sidorov, S., Faizliev, A., Balash, V., Gudkov, A., Chekmareva, A. and Anikin, P: Company Co-Mention Network Analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis : NET 2016, Nizhny Novgorod, Russia, May 2016 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kalyagin, Valery A., ; Nikolaev, Alexey I., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 277 p. 57 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-56829-4 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 La investigación de operaciones ciencia de la gestión Matemáticas discretas Modelos matemáticos Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: Resumen: Esta valiosa fuente para estudiantes de posgrado e investigadores proporciona una introducción completa a las teorÃas y aplicaciones actuales en métodos de optimización y modelos de redes. Las contribuciones a este libro se centran en nuevos algoritmos eficientes y teorÃas matemáticas rigurosas, que pueden usarse para optimizar y analizar estructuras de gráficos matemáticos con tamaño masivo y alta densidad inducidas por redes complejas naturales o artificiales. Se presentan aplicaciones a redes sociales, redes de transmisión de energÃa, redes de telecomunicaciones, redes bursátiles y redes del cerebro humano. Los capÃtulos de este libro cubren los siguientes temas: Equidad lineal máxima mÃnima Enfoques heurÃsticos para soluciones de alta calidad Enfoques eficientes para problemas complejos de optimización multicriterio Comparación de algoritmos heurÃsticos Nueva búsqueda local iterativa heurÃstica EnergÃa en estructuras de red Agrupación de nodos en gráficos aleatorios Estructura de la red de transmisión de energÃa Problemas de descomposición de redes Prueba de hipótesis de homogeneidad Análisis de redes de migración internacional Redes sociales con atributos de nodos Prueba de hipótesis sobre distribución de grados en los gráficos de mercado Aplicaciones de aprendizaje automático a estudios de redes del cerebro humano Este procedimiento es el resultado de la VI Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes celebrada en la Universidad Facultad de EconomÃa de Nizhny Novgorod en mayo de 2016. La conferencia reunió a cientÃficos e ingenieros de la industria, el gobierno y el mundo académico para discutir los vÃnculos entre el análisis de redes y una variedad de campos. Nota de contenido: Linear Max Min Fairness in Multi-commodity Flow Networks (Hamoud Bin Obaid, Theodore B. Trafalis) -- Heuristic for Maximizing Grouping Efficiency in the Cell Formation Problem (Ilya Bychkov, Mikhail Batsyn, Panos M. Pardalos) -- Efficient Methods of Multicriterial Optimization Based on the Intensive Use of Search Information (Victor Gergel, Evgeny Kozinov) -- Comparison of two heuristic algorithms for a location and design problem (Alexander Gnusarev) -- A Class of Smooth Modification of Space-Filling Curves for Global Optimization Problems (Alexey Goryachih) -- Iterative Local Search Heuristic for Truck and Trailer Routing Problem (Ivan S. Grechikhin) -- Power in network structures (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Sergey Shvydun) -- Do logarithmic proximity measures outperform plain ones in graph clustering? (Vladimir Ivashkin, Pavel Chebotarev) -- Analysis of Russian Power Transmission Grid Structure: Small World Phenomena Detection (Sergey Makrushin) -- A new approach to network decomposition problems (Alexander Rubchinsky) -- Homogeneity hypothesis testing for degree distribution in the market graph (Semenov D.P., Koldanov P.A.) -- Network Analysis of International Migration (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Anna Rezyapova, Sergey Shvydun) -- Overlapping community detection in social networks with node attributes by neighborhood influence (Vladislav Chesnokov) -- Testing hypothesis on degree distribution in the market graph (Koldanov P.A., Larushina J.D.) -- Application of network analysis for FMCG distribution channels (Nadezda Kolesnik, Valentina Kuskova, Olga Tretyak) -- Machine learning application to human brain network studies: a kernel approach (Anvar Kurmukov, Yulia Dodonova, Leonid Zhukov) -- Co-author Recommender System (Ilya Makarov, Oleg Bulanov, Leonid Zhukov) -- Network Studies in Russia: From Articles to the Structure of a Research Community (Daria Maltseva, Ilia Karpov). <. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis : NET 2016, Nizhny Novgorod, Russia, May 2016 [documento electrónico] / Kalyagin, Valery A., ; Nikolaev, Alexey I., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg A., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 277 p. 57 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-56829-4
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Palabras clave: Algoritmos La investigación de operaciones ciencia de la gestión Matemáticas discretas Modelos matemáticos Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: Resumen: Esta valiosa fuente para estudiantes de posgrado e investigadores proporciona una introducción completa a las teorÃas y aplicaciones actuales en métodos de optimización y modelos de redes. Las contribuciones a este libro se centran en nuevos algoritmos eficientes y teorÃas matemáticas rigurosas, que pueden usarse para optimizar y analizar estructuras de gráficos matemáticos con tamaño masivo y alta densidad inducidas por redes complejas naturales o artificiales. Se presentan aplicaciones a redes sociales, redes de transmisión de energÃa, redes de telecomunicaciones, redes bursátiles y redes del cerebro humano. Los capÃtulos de este libro cubren los siguientes temas: Equidad lineal máxima mÃnima Enfoques heurÃsticos para soluciones de alta calidad Enfoques eficientes para problemas complejos de optimización multicriterio Comparación de algoritmos heurÃsticos Nueva búsqueda local iterativa heurÃstica EnergÃa en estructuras de red Agrupación de nodos en gráficos aleatorios Estructura de la red de transmisión de energÃa Problemas de descomposición de redes Prueba de hipótesis de homogeneidad Análisis de redes de migración internacional Redes sociales con atributos de nodos Prueba de hipótesis sobre distribución de grados en los gráficos de mercado Aplicaciones de aprendizaje automático a estudios de redes del cerebro humano Este procedimiento es el resultado de la VI Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes celebrada en la Universidad Facultad de EconomÃa de Nizhny Novgorod en mayo de 2016. La conferencia reunió a cientÃficos e ingenieros de la industria, el gobierno y el mundo académico para discutir los vÃnculos entre el análisis de redes y una variedad de campos. Nota de contenido: Linear Max Min Fairness in Multi-commodity Flow Networks (Hamoud Bin Obaid, Theodore B. Trafalis) -- Heuristic for Maximizing Grouping Efficiency in the Cell Formation Problem (Ilya Bychkov, Mikhail Batsyn, Panos M. Pardalos) -- Efficient Methods of Multicriterial Optimization Based on the Intensive Use of Search Information (Victor Gergel, Evgeny Kozinov) -- Comparison of two heuristic algorithms for a location and design problem (Alexander Gnusarev) -- A Class of Smooth Modification of Space-Filling Curves for Global Optimization Problems (Alexey Goryachih) -- Iterative Local Search Heuristic for Truck and Trailer Routing Problem (Ivan S. Grechikhin) -- Power in network structures (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Sergey Shvydun) -- Do logarithmic proximity measures outperform plain ones in graph clustering? (Vladimir Ivashkin, Pavel Chebotarev) -- Analysis of Russian Power Transmission Grid Structure: Small World Phenomena Detection (Sergey Makrushin) -- A new approach to network decomposition problems (Alexander Rubchinsky) -- Homogeneity hypothesis testing for degree distribution in the market graph (Semenov D.P., Koldanov P.A.) -- Network Analysis of International Migration (Fuad Aleskerov, Natalia Meshcheryakova, Anna Rezyapova, Sergey Shvydun) -- Overlapping community detection in social networks with node attributes by neighborhood influence (Vladislav Chesnokov) -- Testing hypothesis on degree distribution in the market graph (Koldanov P.A., Larushina J.D.) -- Application of network analysis for FMCG distribution channels (Nadezda Kolesnik, Valentina Kuskova, Olga Tretyak) -- Machine learning application to human brain network studies: a kernel approach (Anvar Kurmukov, Yulia Dodonova, Leonid Zhukov) -- Co-author Recommender System (Ilya Makarov, Oleg Bulanov, Leonid Zhukov) -- Network Studies in Russia: From Articles to the Structure of a Research Community (Daria Maltseva, Ilia Karpov). <. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Network Algorithms, Data Mining, and Applications : NET, Moscow, Russia, May 2018 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bychkov, Ilya, ; Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 244 p. 65 ilustraciones, 43 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-37157-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Optimización matemática Redes neuronales (Informática) Matemáticas discretas Mejoramiento Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Clasificación: Resumen: Esta memoria presenta el resultado de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes, celebrada en la Escuela Superior de EconomÃa de Moscú en mayo de 2018. La conferencia reunió a cientÃficos, ingenieros e investigadores del mundo académico, la industria y el gobierno. Las contribuciones de este libro se centran en el desarrollo de algoritmos de red para la minerÃa de datos y sus aplicaciones. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economÃa, estadÃstica, informática e ingenierÃa consideran que esta colección es un recurso valioso lleno de las últimas investigaciones en análisis de redes. Los aspectos computacionales y las aplicaciones de redes de gran escala en modelos de mercado, redes neuronales, redes sociales, redes de transmisión de energÃa, problemas de camarilla máxima, redes de telecomunicaciones y gráficos de complejidad se incluyen con nuevas herramientas para el análisis eficiente de redes de gran escala. Las técnicas de aprendizaje automático en entornos de red, incluidos los algoritmos de detección de comunidades, agrupamiento y biclustering, se presentan con aplicaciones para el análisis de redes sociales. Nota de contenido: Part I: Network algorithms -- Obaid, H. B. and Trafalis, T: Fairness in Resource Allocation: Foundation and Applications -- Ignatov, D., Ivanova, P., Zamaletdinova, A. and Prokopyev, O: Searching for Maximum Quasi-Bicliques with Mixed Integer Programming -- Miasnikof, P., Pitsoulis, L., Bonner, A. J., Lawryshyn, Y. and Pardalos, P. M: Graph Clustering Via Intra-Cluster Density Maximization -- Shvydun, S.: Computational Complexity of SRIC and LRIC indices -- Sifaleras, A. and Konstantaras, I: A survey on variable neighborhood search methods for supply network inventory -- Part II: Network Data Mining -- Ananyeva, M. and Makarov, I: GSM: Inductive Learning on Dynamic Graph Embeddings -- Averchenkova, A., Akhmetzyanova, A., Sudarikov, K., Sulimov, P., Makarov I. and Zhukov, L. E: Collaborator Recommender System based on Co-authorship Network Analysis -- Demochkin, K. and Savchenko, A: User Preference Prediction in a Set of Photos based on Neural Aggregation Network -- Makrushin , S.: Network structure and scheme analysis of the Russian language segment of Wikipedia -- Meshcheryakova, N., Shvydun, S. and Aleskerov, F: Indirect Influence Assessment in the Context of Retail Food Network -- Sokolova, A. D. and Savchenko, A. V: Facial clustering in video data using deep convolutional neural networks -- Part III: Network Applications -- Egamov, A.: The existence and uniqueness theorem for initial-boundary value problem of the same class of integro-differential PDEs -- Gradoselskaya, G., Karpov, I. and Shcheglova, T: Mapping of politically active groups on social networks of Russian regions (on the example of Karachay-Cherkessia Republic) -- Mikhailova, O., Gradoselskaya, G. and Kharlamov, A: Social Mechanisms of the Subject Area Formation. The Case of "Digital Economy -- Shcheglova, T., Gradoselskaya, G. and Karpov, I: Methodology for measuring polarization of political discourse: case of comparing oppositional and patriotic discourse in online social networks -- Zaytsev, D., Khvatsky, G., Talovsky, N. and Kuskova, V: Network Analysis Methodology of Policy Actors Identification and Power Evaluation (the case of the Unified State Exam introduction in Russia). Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Network Algorithms, Data Mining, and Applications : NET, Moscow, Russia, May 2018 [documento electrónico] / Bychkov, Ilya, ; Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos M., ; Prokopyev, Oleg, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 244 p. 65 ilustraciones, 43 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-37157-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Optimización matemática Redes neuronales (Informática) Matemáticas discretas Mejoramiento Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Clasificación: Resumen: Esta memoria presenta el resultado de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes, celebrada en la Escuela Superior de EconomÃa de Moscú en mayo de 2018. La conferencia reunió a cientÃficos, ingenieros e investigadores del mundo académico, la industria y el gobierno. Las contribuciones de este libro se centran en el desarrollo de algoritmos de red para la minerÃa de datos y sus aplicaciones. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economÃa, estadÃstica, informática e ingenierÃa consideran que esta colección es un recurso valioso lleno de las últimas investigaciones en análisis de redes. Los aspectos computacionales y las aplicaciones de redes de gran escala en modelos de mercado, redes neuronales, redes sociales, redes de transmisión de energÃa, problemas de camarilla máxima, redes de telecomunicaciones y gráficos de complejidad se incluyen con nuevas herramientas para el análisis eficiente de redes de gran escala. Las técnicas de aprendizaje automático en entornos de red, incluidos los algoritmos de detección de comunidades, agrupamiento y biclustering, se presentan con aplicaciones para el análisis de redes sociales. Nota de contenido: Part I: Network algorithms -- Obaid, H. B. and Trafalis, T: Fairness in Resource Allocation: Foundation and Applications -- Ignatov, D., Ivanova, P., Zamaletdinova, A. and Prokopyev, O: Searching for Maximum Quasi-Bicliques with Mixed Integer Programming -- Miasnikof, P., Pitsoulis, L., Bonner, A. J., Lawryshyn, Y. and Pardalos, P. M: Graph Clustering Via Intra-Cluster Density Maximization -- Shvydun, S.: Computational Complexity of SRIC and LRIC indices -- Sifaleras, A. and Konstantaras, I: A survey on variable neighborhood search methods for supply network inventory -- Part II: Network Data Mining -- Ananyeva, M. and Makarov, I: GSM: Inductive Learning on Dynamic Graph Embeddings -- Averchenkova, A., Akhmetzyanova, A., Sudarikov, K., Sulimov, P., Makarov I. and Zhukov, L. E: Collaborator Recommender System based on Co-authorship Network Analysis -- Demochkin, K. and Savchenko, A: User Preference Prediction in a Set of Photos based on Neural Aggregation Network -- Makrushin , S.: Network structure and scheme analysis of the Russian language segment of Wikipedia -- Meshcheryakova, N., Shvydun, S. and Aleskerov, F: Indirect Influence Assessment in the Context of Retail Food Network -- Sokolova, A. D. and Savchenko, A. V: Facial clustering in video data using deep convolutional neural networks -- Part III: Network Applications -- Egamov, A.: The existence and uniqueness theorem for initial-boundary value problem of the same class of integro-differential PDEs -- Gradoselskaya, G., Karpov, I. and Shcheglova, T: Mapping of politically active groups on social networks of Russian regions (on the example of Karachay-Cherkessia Republic) -- Mikhailova, O., Gradoselskaya, G. and Kharlamov, A: Social Mechanisms of the Subject Area Formation. The Case of "Digital Economy -- Shcheglova, T., Gradoselskaya, G. and Karpov, I: Methodology for measuring polarization of political discourse: case of comparing oppositional and patriotic discourse in online social networks -- Zaytsev, D., Khvatsky, G., Talovsky, N. and Kuskova, V: Network Analysis Methodology of Policy Actors Identification and Power Evaluation (the case of the Unified State Exam introduction in Russia). Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
