Deep Learning on Graphs
Lingua: inglese
Editore: Cambridge University Press, GB, 2021
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- Nuovo

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Deep learning on graphs has become one of the hottest topics in machine learning. The book consists of four parts to best accommodate our readers with diverse backgrounds and purposes of reading. Part 1 introduces basic concepts of graphs and deep learning; Part 2 discusses the most established methods from the basic to advanced settings; Part 3 presents the most typical applications including natural language processing, computer vision, data mining, biochemistry and healthcare; and Part 4 describes advances of methods and applications that tend to be important and promising for future research. The book is self-contained, making it accessible to a broader range of readers including (1) senior undergraduate and graduate students; (2) practitioners and project managers who want to adopt graph neural networks into their products and platforms; and (3) researchers without a computer science background who want to use graph neural networks to advance their disciplines.
Codice articolo LU-9781108831741
- Titolo
- Deep Learning on Graphs
- Autore
- Yao Ma, Jiliang Tang
- Editore
- Cambridge University Press, GB
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1108831745
- ISBN 13
- 9781108831741
- Peso dell'articolo
- 610 grammi
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Informazioni sull’autore
Jiliang Tang is Assistant Professor in the Department of Computer Science and Engineering at Michigan State University. Previously, he was a research scientist in Yahoo Research. He received the 2020 SIGKDD Rising Star Award, 2020 Distinguished Withrow Research Award, 2019 NSF Career Award, the 2019 IJCAI Early Career Invited Talk and 7 best paper (runnerup) awards. He has organized top data science conferences including KDD, WSDM and SDM, and is associate editor of the TKDD journal. His research has been published in highly ranked journals and top conferences, and received more than 12,000 citations with h-index 55 and extensive media coverage.
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