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题名/责任者:

异质图表示学习与应用/石川, 王啸, (美) 俞士纶著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-71138-4/CNY129.00

载体形态项:

xii, 259页, [4] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Heterogeneous graph representation learning and applications

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

石川 著

个人责任者:

王啸 著

个人责任者:

俞士纶 (Yu, Philip S.) 著

学科主题:

机器学习-数据采掘

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP311.131

出版发行附注:

本书中文简体字版由Springer授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

石川, 北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任。主要研究方向: 数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析。王啸, 北京邮电大学计算机学院副教授, 清华大学计算机科学与技术系博士后。在天津大学计算机科学与技术学院获得博士学位, 是圣路易斯华盛顿大学的联合培养博士。主要研宄领域包括数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析。俞士纶, (Philip S. Yu), 美国伊利诺伊大学芝加哥分校 (UIC) 计算机科学系杰出教授, 也是信息与技术领域的讲席教授 (Wexler Chair), 美国计算机学会 (ACM) 及美国电气电子工程师学会 (IEEE) 会士, 清华大学数据科学研究院院长、清华大学特聘教授。主要研究领域包括大数据、数据挖掘 (尤其是图或网络挖掘)、社交网络、隐私保护数据发布、数据流、数据库系统以及互联网应用和技术。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书旨在全面回顾异质图表示学习的发展, 并介绍其最新研究进展。首先从方法和技术两个角度总结了现有的工作, 并介绍了该领域的一些公开资源。然后分类详细介绍了最新模型与应用。最后讨论了异质图表示学习未来的研究方向, 并总结了本书的内容。全书主体内容分为四个部分, 第一部分快速介绍整个领域, 第二、三部分深入研究相关技术和应用, 第四部分基于一个平台来执行代表性算法。

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