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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Discover the latest data mining techniques for analyzing graph dataThis text takes a focused and comprehensive look at an area of data mining that is quickly rising to the forefront of the field: mining data that is represented as a graph. Each chapter is written by a leading researcher in the field; collectively, the chapters represent the latest findings and applications in both theory and practice, including solutions to many of the algorithmic challenges that arise in mining graph data. Following the authors' step-by-step guidance, even readers with minimal background in analyzing graph data will be able to represent data as graphs, extract patterns and concepts from the data, and apply the methodologies presented in the text to real datasets.Mining Graph Data is divided into three parts:\* Part I, Graphs, offers an introduction to basic graph terminology and techniques.\* Part II, Mining Techniques, features a detailed examination of computational techniques for extracting patterns from graph data. These techniques are the state of the art in frequent substructure mining, link analysis, graph kernels, and graph grammars.\* Part III, Applications, describes the application of data mining techniques to four graph-based application domains: chemical graphs, bioinformatics data, Web graphs, and social networks.Practical case studies are included in many of the chapters. An accompanying Web site features source code and datasets, offering readers the opportunity to experiment with the techniques presented in the book as well as test their own ideas on graph data. The Web site also includes the results of many of the techniques presented in the text.This landmark work is intended for students and researchers in computer science, information systems, and data mining who want to learn how to analyze and extract useful patterns and concepts from graph data.…
Codice articolo 9780471731900
- Titolo
- Mining Graph Data
- Autore
- Lawrence B Holder
- Editore
- John Wiley & Sons Nov 2006
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471731900
- ISBN 13
- 9780471731900
- Peso dell'articolo
- 912 grammi
- Dimensioni
- 240x161x31 mm
There is a misprint with the link to the accompanying Web page for this book. For those readers who would like to experiment with the techniques found in this book or test their own ideas on graph data, the Web page for the book should be http://www.eecs.wsu.edu/MGD.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
LAWRENCE B. HOLDER, PhD, is Professor in the School of Electrical Engineering and Computer Science at Washington State University, where he teaches and conducts research in artificial intelligence, machine learning, data mining, graph theory, parallel and distributed processing, and cognitive architectures.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Einbeck, Germania
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