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Dynamics on and of Complex Networks: Machine Learning and Statistical Physics Approaches (3) - Couverture rigide

 
9783030146825: Dynamics on and of Complex Networks: Machine Learning and Statistical Physics Approaches (3)

Synopsis

Part1. Network Structure.- Chapter1. An Empirical Study of the Effect of Noise Models on Centrality Metrics.- Chapter2. Emergence and Evolution of Hierarchical Structure in Complex Systems.- Chapter3. Evaluation of Cascading Infrastructure Failures and Optimal Recovery from a Network Science Perspective.- Part2. Network Dynamics.- Chapter4. Automatic Discovery of Families of Network Generative Processes.- Chapter5. Modeling User Dynamics in Collaboration Websites.- Chapter6. The Problem of Interaction Prediction in Link Streams.- Chapter7. The Network Source Location Problem in the Context of Foodborne Disease Outbreaks.- Part3. Theoretical Models and applications.- Chapter8. Network Representation Learning using Local Sharing and Distributed Graph Factorization (LSDGF).- Chapter9. The Anatomy of Reddit: An Overview of Academic Research.- Chapter10. Learning Information Dynamics in Social Media: A Temporal Point Process Perspective.

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9783030146856: Dynamics On and Of Complex Networks III: Machine Learning and Statistical Physics Approaches

Edition présentée

ISBN 10 :  3030146855 ISBN 13 :  9783030146856
Editeur : Springer, 2020
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ISBN 10 : 3030146820 ISBN 13 : 9783030146825
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents views and results from leading experts in network scienceContains many illustrations, tables, as well as pseudocode samplesThis book bridges the gap between advances in the communities of comput. N° de réf. du vendeur 269809487

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Buch. Etat : Neu. Neuware -This book bridges the gap between advances in the communities of computer science and physics--namely machine learning and statistical physics. It contains diverse but relevant topics in statistical physics, complex systems, network theory, and machine learning. Examples of such topics are: predicting missing links, higher-order generative modeling of networks, inferring network structure by tracking the evolution and dynamics of digital traces, recommender systems, and diffusion processes.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 256 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030146825

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