• Produktbild: Mining Graph Data
  • Produktbild: Mining Graph Data

Mining Graph Data

194,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.11.2006

Abbildungen

Drawings: 172 B&W, 0 Color; Screen captures: 17 B&W, 0 Color; Tables: 41 B&W, 0 Color

Herausgeber

Diane J. Cook + weitere

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

512

Maße (L/B/H)

24/16,1/3,1 cm

Gewicht

912 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-471-73190-0

Beschreibung

Rezension

"...individuals with no background analyzing graph data can learn how to represent the data as graphs, extract patterns or concepts from the data, and see how researchers apply the methodologies to real datasets." ( Computing Reviews.com , March 23, 2007)

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.11.2006

Abbildungen

Drawings: 172 B&W, 0 Color; Screen captures: 17 B&W, 0 Color; Tables: 41 B&W, 0 Color

Herausgeber

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

512

Maße (L/B/H)

24/16,1/3,1 cm

Gewicht

912 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-471-73190-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

Die Leseprobe wird geladen.
  • Produktbild: Mining Graph Data
  • Produktbild: Mining Graph Data
  • Preface.
     
    Acknowledgments.
     
    Contributors.
     
    1 INTRODUCTION (Lawrence B. Holder and Diane J. Cook).
     
    Part I GRAPHS.
     
    2 GRAPH MATCHING--EXACT AND ERROR-TOLERANT METHODS AND THE AUTOMATIC LEARNING OF EDIT COSTS (Horst Bunke and Michel Neuhaus).
     
    3 GRAPH VISUALIZATION AND DATA MINING (Walter Didimo and Giuseppe Liotta).
     
    4 GRAPH PATTERNS AND THE R-MAT GENERATOR (Deepayan Chakrabarti and Christos Faloutsos).
     
    Part II MINING TECHNIQUES.
     
    5 DISCOVERY OF FREQUENT SUBSTRUCTURES (Xifeng Yan and Jiawei Han).
     
    6 FINDING TOPOLOGICAL FREQUENT PATTERNS FROM GRAPH DATASETS (Michihiro Kuramochi and George Karypis).
     
    7 UNSUPERVISED AND SUPERVISED PATTERN LEARNING IN GRAPH DATA (Diane J. Cook, Lawrence B. Holder, and Nikhil Ketkar).
     
    8 GRAPH GRAMMAR LEARNING (Istvan Jonyer).
     
    9 CONSTRUCTING DECISION TREE BASED ON CHUNKINGLESS GRAPH-BASED INDUCTION (Kouzou Ohara, Phu Chien Nguyen, Akira Mogi, Hiroshi Motoda, and Takashi Washio).
     
    10 SOME LINKS BETWEEN FORMAL CONCEPT ANALYSIS AND GRAPH MINING (Michel Liquière).
     
    11 KERNEL METHODS FOR GRAPHS (Thomas Gärtner, Tamás Horváth, Quoc V. Le, Alex J. Smola, and Stefan Wrobel).
     
    12 KERNELS AS LINK ANALYSIS MEASURES (Masashi Shimbo and Takahiko Ito).
     
    13 ENTITY RESOLUTION IN GRAPHS (Indrajit Bhattacharya and Lise Getoor).
     
    Part III APPLICATIONS.
     
    14 MINING FROM CHEMICAL GRAPHS (Takashi Okada).
     
    15 UNIFIED APPROACH TO ROOTED TREE MINING: ALGORITHMS AND APPLICATIONS (Mohammed Zaki).
     
    16 DENSE SUBGRAPH EXTRACTION (Andrew Tomkins and Ravi Kumar).
     
    17 SOCIAL NETWORK ANALYSIS (Sherry E. Marcus, Melanie Moy, and Thayne Coffman).
     
    Index.