Эта книга представляет собой сфокусированный и всесторонний взгляд на анализ данных, представленных в виде графов, с использованием последних достижений и применений как в теории, так и на практике. Даже если у вас минимальный опыт анализа графовых данных, с помощью этой книги вы сможете представлять данные в виде графов, извлекать из них закономерности и концепции, а также применять методологии, представленные в тексте, к реальным наборам данных.
В книге есть опечатка с ссылкой на сопроводительную веб-страницу. Для тех читателей, которые хотели бы экспериментировать с методами, представленными в этой книге, или проверить собственные идеи на графовых данных, веб-страница книги должна быть http://www.eecs.wsu.edu/MGD.
Написанная Дианой Кук-Перкинс "Mining Graph Data" представляется собой детальное и всеобъемлющее исследование практикующих методов работы с данными, хранящимися в виде графов, представляя последние теоретические и прикладные результаты в данной области. Даже если пользователь имеет минимальные знания и опыт в анализе данных, представленных в виде графа, читая эту книгу можно научиться преобразовывать данные в графы, находить паттерны и концепции, представленные в данных, и применять методы, изложенные в книге, к набору реальных данных. В книге присутствует опечатка ссылки на сопутствующую веб страницу данной книги. Для тех читателей, которые хотели бы поэкспериментировать с методами, представленными в этой книге, либо испытать свои собственные идеи при работе с графовыми данными, веб страница книги – http://www.EECS.WSU.Edu/MGD – неверна.
Электронная Книга «Mining Graph Data» написана автором Diane Cook J. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470073032
Описание книги от Diane Cook J.
This text takes a focused and comprehensive look at mining data represented as a graph, with the latest findings and applications in both theory and practice provided. Even if you have minimal background in analyzing graph data, with this book you’ll 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. 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.
