Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks / Kalyagin, Valery A. ; Pardalos, Panos M. ; Prokopyev, Oleg ; Utkina, Irina  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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  Teoría de probabilidad Índice Dewey: 003 Teoría general de Sistemas Resumen: Las contribuciones de este volumen se centran en algoritmos computacionalmente eficientes y teorías matemáticas rigurosas para analizar redes a gran escala. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economía, estadística, informática e ingeniería 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 energía, 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 Economía de Nizhny Novgorod en junio de 2017. La conferencia reunió a científicos, 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. 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 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 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  Teoría de probabilidad Índice Dewey: 003 Teoría general de Sistemas Resumen: Las contribuciones de este volumen se centran en algoritmos computacionalmente eficientes y teorías matemáticas rigurosas para analizar redes a gran escala. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economía, estadística, informática e ingeniería 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 energía, 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 Economía de Nizhny Novgorod en junio de 2017. La conferencia reunió a científicos, 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. 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

Network Algorithms, Data Mining, and Applications / Bychkov, Ilya ; Kalyagin, Valery A. ; Pardalos, Panos M. ; Prokopyev, Oleg  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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 Índice Dewey: 519.6 Resumen: Esta memoria presenta el resultado de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes, celebrada en la Escuela Superior de Economía de Moscú en mayo de 2018. La conferencia reunió a científicos, 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 minería de datos y sus aplicaciones. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economía, estadística, informática e ingeniería 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 energía, 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). 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 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 Índice Dewey: 519.6 Resumen: Esta memoria presenta el resultado de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Redes, celebrada en la Escuela Superior de Economía de Moscú en mayo de 2018. La conferencia reunió a científicos, 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 minería de datos y sus aplicaciones. Los investigadores y estudiantes de matemáticas, economía, estadística, informática e ingeniería 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 energía, 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). 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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