Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Singapore, 2023
- Brossura
- Usato
Da: Buchpark, Trebbin, GermaniaBuchpark
Venditore AbeBooks dal 30 settembre 2021
Condizione: Usato
EUR 23,56
Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interactions among them, where each node indicates a specified entity, each directed link indicates a real-time interaction, and the strength of an interaction can be quantified as the weight of a link. As the involved nodes increase drastically, it becomes impossible to observe their full interactions at each time slot, making a resultant dynamic network High Dimensional and Incomplete (HDI). An HDI dynamic network with directed and weighted links, despite its HDI nature, contains rich knowledge regarding involved nodes¿ various behavior patterns. Therefore, it is essential to study how to build efficient and effective representation learning models for acquiring useful knowledge.In this book, we first model a dynamic network into an HDI tensor and present the basic latent factorization of tensors (LFT) model. Then, we propose four representative LFT-based network representation methods. The first method integrates the short-time bias, long-time bias and preprocessing bias to precisely represent the volatility of network data. The second method utilizes a proportion-al-integral-derivative controller to construct an adjusted instance error to achieve a higher convergence rate. The third method considers the non-negativity of fluctuating network data by constraining latent features to be non-negative and incorporating the extended linear bias. The fourth method adopts an alternating direction method of multipliers framework to build a learning model for implementing representation to dynamic networks with high preciseness and efficiency.…
Codice articolo 40963591/1
- Titolo
- Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
- Autore
- Hao Wu, Xin Luo, Xuke Wu
- Editore
- Springer Nature Singapore
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Hervorragend
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9811989338
- ISBN 13
- 9789811989339
- Serie
- Libro 27 di 103: SpringerBriefs in Computer Science
- Cataloghi dei venditori
- Bücher
A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interactions among them, where each node indicates a specified entity, each directed link indicates a real-time interaction, and the strength of an interaction can be quantified as the weight of a link. As the involved nodes increase drastically, it becomes impossible to observe their full interactions at each time slot, making a resultant dynamic network High Dimensional and Incomplete (HDI). An HDI dynamic network with directed and weighted links, despite its HDI nature, contains rich knowledge regarding involved nodes’ various behavior patterns. Therefore, it is essential to study how to build efficient and effective representation learning models for acquiring useful knowledge.
In this book, we first model a dynamic network into an HDI tensor and present the basic latent factorization of tensors (LFT) model. Then, we propose four representative LFT-based network representation methods. The first method integrates the short-time bias, long-time bias and preprocessing bias to precisely represent the volatility of network data. The second method utilizes a proportion-al-integral-derivative controller to construct an adjusted instance error to achieve a higher convergence rate. The third method considers the non-negativity of fluctuating network data by constraining latent features to be non-negative and incorporating the extended linear bias. The fourth method adopts an alternating direction method of multipliers framework to build a learning model for implementing representation to dynamic networks with high preciseness and efficiency.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Hao Wu received a Ph.D. degree in Computer Science from the University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, in 2022. He is currently an Associate Professor of Data Science with the College of Computer and Information Science, Southwest University, Chongqing, China. His research interests include big data analytics and tensor methods.
Xuke Wu is currently pursuing a Ph.D. degree from the College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China. His current research interests include data mining and intelligent transportation systems.
Xin Luo received a Ph.D. degree in computer science from Beihang University, Beijing, China, in 2011. He is currently a Professor of Data Science and Computational Intelligence with the College of Computer and Information Science, Southwest University, Chongqing, China. He has authored or coauthored over 200 papers (including over 90 IEEE Transactions papers) in the areas of his interests. His research interests include big data analysis and intelligent control.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Buchpark
Trebbin, Germania
Venditore AbeBooks dal 30 settembre 2021
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 60 a 60 giorni lavorativi | Da 60 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 105,00 | EUR 130,00 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- Bonifico bancario
- PayPal
Descrizione dello Store
Seit über 30 Jahren handeln wir mit Büchern. Begonnen hat alles als kleiner Fachbuchhandel in Berlin. Heute sind wir spezialisiert auf den An- und Verkauf gebrauchter Bücher. Noch immer liegt unser Fokus dabei auf den Kategorien: Fachbuch und englischsprachige Literatur. Hinzu kommen Bücher aus allen anderen Genres, wie Belletristik, Biografien oder Kinderbücher. Unser oberstes Ziel ist dabei die Weiterverwendung von Dingen und die Schonung von Ressourcen. Neben dem Ankauf von privaten Büchern oder Haushaltsauflösungen kaufen wir bundesweit komplette Bibliotheken und Buchbestände von Institutionen auf, um diese nachhaltig ein weiteres Mal auf den Markt zu bringen. Parallel dazu bietet Buchpark die Möglichkeit, große Mengen einzulagern. Ganze Bibliotheken und umfangreiche Buchbestände werden von uns professionell auf Qualitätsmerkmale hin untersucht und sorgfältig für den Onlinehandel aufbereitet. Wir schenken Büchern ein zweites Leben.…
Informazioni sull’azienda del venditore
Buchpark GmbH
Krügerweg 1
Trebbin, Germania 14959
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Buchpark, Trebbin, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.