Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Managing and Mining Graph Data part 3
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Managing and Mining Graph Data part 3
Khánh Hoàng
75
10
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Managing and Mining Graph Data part 3 is a comprehensive survey book in graph data analytics. It contains extensive surveys on important graph topics such as graph languages, indexing, clustering, data generation, pattern mining, classification, keyword search, pattern matching, and privacy. It also studies a number of domain-specific scenarios such as stream mining, web graphs, social networks, chemical and biological data. The chapters are written by leading researchers, and provide a broad perspective of the area. This is the first comprehensive survey book in the emerging topic of graph data processing. . | xxiv MANAGING AND MINING GRAPH DATA matching indexing classificatiitn. cliirieting. and dense graph mining.In many cases the problem of graph management and mining has been studied from the perspective of nlruclurcd and XML data. Where possible we have clarified the connections with the methods and algorithms designed by the XML data management community. We alno . istithtic a detailed discussion of the application of graph ininlag algorithms in a number of recent applications such as graph pm vacy. web and social networks. Many af the graph algorithms are sensitive to the application scenario in avhich they are encouniereda Therefore we will study the usage of many of Shese techniques ln ttsal scenarios such as the web. social networks and bio-logicaS data. Titas poovidei a better undcrslanding of how the algorithms in the hook appiy io different rcenarios. Thus. t.fic book provides a comprehensive suminary both from an rlgorithmic and applied perspective. Chapter 1 AN INTRODUCTION TO GRAPH DATA Chani 2. Aggarwal IBM T. J. Watson Research Center Hawthorne NY 10532 charu@us.ibm.com Ifaixun Wang Microsoft Research Asia Beijing China 100190 haixunw@microsoft.com Abstract Graph mininsa and mauegciisens has become an important topic of research re- cently because of mimarosis a epllcalions to a wide variety of data mining problems in computational bioSogy cliomicai dala analysis. drug discovery and communication networking. Traditional data mining and management algorithms s cli as cl ns leri ng i Saf ei icalioiSs fiequene pattern mining and indexing have now been extended tn the graph scenario. This bi so ie contains a number of chapters which nee- aarefuiiy chosen in i relc eo discuss site broad research issues in graph manacement and mining. Sn tidciiliiiic a number of important applications of gnaph mining are- also covered in llie booki Tine purpose of this chapter is to provide an ooenview of lite dii iereni kinsls of graph processing and mining tech-mqiieSi and
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Managing and Mining Graph Data part 62
Managing and Mining Graph Data part 1
Managing and Mining Graph Data part 2
Managing and Mining Graph Data part 3
Managing and Mining Graph Data part 4
Managing and Mining Graph Data part 5
Managing and Mining Graph Data part 6
Managing and Mining Graph Data part 7
Managing and Mining Graph Data part 8
Managing and Mining Graph Data part 9
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.