Graph Learning Techniques
Langue : anglais
Edité par Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
- Livre broché
- Neuf

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This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and various types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning. This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare.…
N° de réf. du vendeur LU-9781032851129
- Titre
- Graph Learning Techniques
- Auteur
- Baoling Shan, Xin Yuan, Wei Ni, Ren Ping Liu, Eryk Dutkiewicz
- Éditeur
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1032851120
- ISBN à 13 chiffres
- 9781032851129
- Poids de l'article
- 330 grammes
This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation.
It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and various types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning.
This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Baoling Shan is currently a Lecturer at University of Science and Technology Beijing, Beijing, China.
Xin Yuan is currently a Senior Research Scientist at CSIRO, Sydney, NSW, Australia, and an Adjunct Senior Lecturer at the University of New South Wales.
Wei Ni is a Principal Research Scientist at CSIRO, Sydney, Australia, a Fellow of IEEE, a Conjoint Professor at the University of New South Wales, an Adjunct Professor at the University of Technology Sydney, and an Honorary Professor at Macquarie University.
Ren Ping Liu is a Professor and the Head of the Discipline of Network and Cybersecurity, University of Technology Sydney (UTS), Ultimo, NSW, Australia.
Eryk Dutkiewicz is currently the Head of School of Electrical and Data Engineering at the University of Technology Sydney, Australia. He is a Senior Member of IEEE and his research interests cover 5G/6G and IoT networks.
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Informations concernant le droit de rétractation
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Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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