Towards an Information Theory of Complex Networks: Statistical Methods and Applications
Lingua: inglese
Editore: Birkh?user, 2011
- Rilegato
- Nuovo
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Pesents theoretical and practical results about information-theoretic and statistical models of complex networks in the natural sciences and humanities. This title advocates and promotes a combination of graph-theoretic, information-theoretic, and statistical methods as a way to better understand and characterize real-world networks. Editor(s): Dehmer, Matthias; Emmert-Streib, Frank; Mehler, Alexander. Num Pages: 395 pages, 114 black & white illustrations, 39 black & white tables, biography. BIC Classification: GPFC; PBT; PBW; TJK. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 244 x 163 x 28. Weight in Grams: 740. . 2011. 2011th Edition. hardcover. . . . .
Codice articolo V9780817649036
- Titolo
- Towards an Information Theory of Complex Networks: Statistical Methods and Applications
- Autore
- . Ed(s): Dehmer, Matthias; Emmert-Streib, Frank; Mehler, Alexander
- Editore
- Birkh?user
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0817649034
- ISBN 13
- 9780817649036
For over a decade, complex networks have steadily grown as an important tool across a broad array of academic disciplines, with applications ranging from physics to social media. A tightly organized collection of carefully-selected papers on the subject, Towards an Information Theory of Complex Networks: Statistical Methods and Applications presents theoretical and practical results about information-theoretic and statistical models of complex networks in the natural sciences and humanities. The book's major goal is to advocate and promote a combination of graph-theoretic, information-theoretic, and statistical methods as a way to better understand and characterize real-world networks.
This volume is the first to present a self-contained, comprehensive overview of information-theoretic models of complex networks with an emphasis on applications. As such, it marks a first step toward establishing advanced statistical information theory as a unified theoretical basis of complex networks for all scientific disciplines and can serve as a valuable resource for a diverse audience of advanced students and professional scientists. While it is primarily intended as a reference for research, the book could also be a useful supplemental graduate text in courses related to information science, graph theory, machine learning, and computational biology, among others.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
For over a decade, complex networks have steadily grown as an important tool across a broad array of academic disciplines, with applications ranging from physics to social media. A tightly organized collection of carefully-selected papers on the subject, Towards an Information Theory of Complex Networks: Statistical Methods and Applications presents theoretical and practical results about information-theoretic and statistical models of complex networks in the natural sciences and humanities. The book's major goal is to advocate and promote a combination of graph-theoretic, information-theoretic, and statistical methods as a way to better understand and characterize real-world networks.
This volume is the first to present a self-contained, comprehensive overview of information-theoretic models of complex networks with an emphasis on applications. It begins with four chapters developing the most significant formal-theoretical issues of network modeling, but the majority of the book is devoted to combining theoretical results with an empirical analysis of real networks. Specific topics include:
- chemical graph theory
- ecosystem interaction dynamics
- social ontologies
- language networks
- software systems
This work marks a first step toward establishing advanced statistical information theory as a unified theoretical basis of complex networks for all scientific disciplines. As such, it can serve as a valuable resource for a diverse audience of advanced students and professional scientists. It is primarily intended as a reference for research, but could also be a useful supplemental graduate text in courses related to information science, graph theory, machine learning, and computational biology, among others.
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