Graph-Powered Machine Learning - Negro, Alessandro (Manning)
Contiene: I) Introducción: 1 Aprendizaje automático y gráficos: una introducción; 2 Ingeniería de datos gráficos; 3 Gráficos en aplicaciones de aprendizaje automático. II) Recomendaciones: 4 Recomendaciones basadas en el contenido; 5 Filtrado colaborativo; 6 Recomendaciones basadas en sesiones; 7 Recomendaciones sensibles al contexto e híbridas. III) Lucha contra el fraude: 8 Enfoques básicos para la detección de fraude basada en gráficos; 9 Algoritmos basados en proximidad; 10 Análisis de redes sociales contra el fraude. IV) Domando el texto con gráficos: 11 Procesamiento de lenguaje natural basado en gráficos; 12 Gráficos de conocimiento.