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 60
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Managing and Mining Graph Data part 60
Thúy Hà
61
10
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Managing and Mining Graph Data part 60 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. . | 580 MANAGING AND MINING GRAPH DATA 115 Yim X. Mehan M. Huang Y Waterman. M. Yu P. and Zhou X. 20007 . A graph-based approach to systematically reconstruct human transcriptional regulatory modules. Bioinformatics 23 13 i577. 116 You C. H. 1 01101 L. B. and Cook D. J. 2006 . Application of graphkiaseiS data seining l.o metabolic pathways. Data Mining Workshops International Conferen ce on 0 169-173. 117 Zak M. 2005 . lifiirt-iernllyr mining frequent trees in a forest Algorithms and applications. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 17 8 11021 1035. 118 Zhang K. ami .liang. T. 1994 . Some MAX SNP-hard results concerning unosdered labeled trees. Infomation Processing Letters 49 5 249-254. 119 Zhang IG and Shasha. D. 1989 . Simple fast algorithms for the editing distance between isss and related problems. SIAM journal on computing 18.1245. 120 Zhang S nnd Want-. T. 2008 . Discovering Frequent Agreement Subtrees from Phylogenetic Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2 1 l 68-82. Chapter 19 TRENDS IN CHEMICAL GRAPH DATA MINING Nikil Wale Computer Science Engineering University of Minnesota Twin Cities US nwale@cs.umn.edu Xia Ning Computer Science Engineering University of Minnesota Twin Cities US xning@cs.umn.edu Gearge Karypis Computer Science Engineering University of Minnesota Twin Cities US karypis@cs.umn.edu Abstract Mining chemical compounds in silico lias drawn increasing attention from both academia and pharmachtilictti inditnlry due to its effectiveness in aiding the drug discovery process. Since irt tiplip are tile natural representation for chemical compounds most on she mining algorithms locus on mining chemical graphs. Chemical graph mining approacltee have many applications in the drug discovery procese that include slfLictLira-iiel.vily-re 1ationship iSAR model construction and biiitictivlly claisilicaiioUi similar compound tearch and retrieval from chemical compound daitibanCi tergni identification from phenotypic assays
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.