Graph Data Mining : Algorithm, Security and Application /
Contiene: 1) Estimación de fuente de información con red neuronal gráfica multicanal; 2) Predicción de enlace basada en red de alta estructura; 3) Aprendizaje amplio basado en redes de subgrafos para clasificación de grafos; 4) Aumento de subgrafos con aplicación a minería de grafos; 5) Ataques adve...
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| Autor principal: | |
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| Otros autores: | , |
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Singapur :
Springer,
2021, c2021
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
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| 100 | |a Xuan, Qi |e (edición) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Graph Data Mining : |b Algorithm, Security and Application / |c Ed. de Q. Xuan, Z. Ruan, Y. Min. |
| 264 | 4 | |a Singapur : |b Springer, |c 2021, c2021 | |
| 264 | 2 | |a Birmingham, EUA : |b EBSCOhost [distribución], |c 2021 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XVI, 243 p.) | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
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| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 506 | 0 | |a Licencias ilimitadas | |
| 520 | |a Contiene: 1) Estimación de fuente de información con red neuronal gráfica multicanal; 2) Predicción de enlace basada en red de alta estructura; 3) Aprendizaje amplio basado en redes de subgrafos para clasificación de grafos; 4) Aumento de subgrafos con aplicación a minería de grafos; 5) Ataques adversarios en gráficos: cómo ocultar su información estructural; 6) Defensas adversarias en grafos: hacia el aumento de la robustez de los algoritmos; 7) Comprender las transacciones de Ethereum a través del enfoque de red; 8) Find Your Meal Pal: un estudio de caso en la red de Yelp; 9) Redes neuronales recurrentes convolucionales gráficas: un marco de aprendizaje profundo para la predicción del tráfico; 10) Clasificación de series temporales basada en redes complejas; 11) Explorando el experimento controlado por Social Bots. | ||
| 521 | |a 2023 BO Licenciatura en Ingeniería en Empresas de Servicios | ||
| 521 | |a 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Protección de Datos | ||
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| 650 | |a Algoritmos Computacionales | ||
| 650 | |a Teoría de Grafos | ||
| 650 | |a Redes Neurales - |x Proceso de Datos | ||
| 650 | |a Minería de Datos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Sistemas Computacionales - |x Proceso de Datos | ||
| 650 | |a Proceso de Datos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Sistemas de Información | ||
| 650 | |a Complejidad Computacional | ||
| 650 | |a Autómatas Matemáticos - |x Teoría | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 700 | |a Ruan, Zhongyuan |e (edición) | ||
| 700 | |a Min, Yong |e (edición) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://ezproxy.iteso.mx/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=2967994 |y Ver documento en línea |
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