| Número de páginas: |
XV, 419 p. 104 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. |
| Resumen: |
Este libro ofrece una introducción clara y completa al aprendizaje amplio, uno de los nuevos problemas de aprendizaje estudiados en la minerÃa 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 lÃnea 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 especÃficos 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. |
Broad Learning Through Fusions
