A Complete Guide to Graph Representation Learning with Case Studies
Langue : anglais
Edité par Wiley-IEEE Press, 2026
- Éd. originale
- Livre relié
- Neuf

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2026. 1st Edition. hardcover. . . . . .
N° de réf. du vendeur V9781394314843
- Titre
- A Complete Guide to Graph Representation Learning with Case Studies
- Auteur
- Blessie, E. Chandra
- Éditeur
- Wiley-IEEE Press
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1394314841
- ISBN à 13 chiffres
- 9781394314843
- Édition
- Edition originale
Comprehensive resource on graph representation learning (GRL), exploring fundamental principles, advanced methodologies, and case studies
A Complete Guide to Graph Representation Learning with Case Studies provides a concise understanding of the subject of graph representation learning (GRL), a rapidly advancing field in the domain of machine learning. The book explores basic concepts to state-of-the-art techniques, enabling readers to progress from a fundamental understanding of the approach to mastering its application. The authors also cover the topics of graph embedding methods, graph neural network (GNN) -based approaches, and the latest trends in GRL such as deep learning, transfer learning, graph pooling, alignment, and matching, and graph machine learning.
The book includes examples of applications of graph learning methods with real-world case studies in which the covered methods can be utilized. It also includes innovative solutions to graph machine learning problems such as node classification, link prediction, and unsupervised learning, and discusses neighborhood overlap visualization techniques and overlapping neighborhoods in heterogeneous graphs. Finally, the book provides an overview of open and ongoing research directions and student projects, providing a glimpse into potential avenues for future work.
The book also includes information on:
- Node-level features such as node degree, node centrality, closeness, betweenness, eigenvector, page rank centrality, clustering coefficient, closed triangles, egograph, and motifs
- Neighborhood sampling techniques such as breadth-first sampling, depth-first sampling, snowball sampling, random walk, shallow walk, edge sampling, link-based sampling, and metapath-based sampling
- Deep learning models including Graph Autoencoder (GAE), Variational Graph Encoder (VGAE), and Graph Attention Network (GAN)
- Graph alignment and matching, covering subgraph matching and embedding for matching
A Complete Guide to Graph Representation Learning with Case Studies is a thorough and up-to-date reference on the subject for engineers and researchers in data science and machine learning as well as graduate students in related programs of study.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
E. Chandra Blessie, PhD, is Dean of Innovation, School of Innovation, KG College of Arts and Science Coimbatore Institute of Technology, Coimbatore, Tamil Nadu, India.
Pethuru Raj Chelliah, PhD, is Vice President and Chief Architect of the Edge AI Division of Reliance Jio Platforms Ltd. in Bangalore, India.
B. Sundaravadivazhagan, PhD, is a Professor with the College of Computing and Information Sciences at the University of Technology and Applied Sciences Al Mussanah, Oman.
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Conor Kenny
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Informations concernant le droit de rétractation
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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).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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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