Graph Learning Techniques

Sprache: Englisch

Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025

1032851120 / 9781032851129

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This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and various types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning. This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare.

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781032851129

Titel
Graph Learning Techniques
Autor
Baoling Shan, Xin Yuan, Wei Ni, Ren Ping Liu, Eryk Dutkiewicz
Verlag
Taylor and Francis Ltd, GB
Veröffentlichungsjahr
2025
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1032851120
ISBN-13
9781032851129
Artikelgewicht
330 Gramm

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