Verlag: Information Science Reference, 2019
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ISBN 10: 1522590994 ISBN 13: 9781522590996
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Focuses on the foremost techniques of hidden link predictions in stochastic social networks, including methods and approaches that involve similarity index techniques, matrix factorization, reinforcement, models, and graph representations and community dete.
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ISBN 10: 1522590994 ISBN 13: 9781522590996
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Hidden Link Prediction in Stochastic Social Networks | Babita Pandey (u. a.) | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2019 | Information Science Reference | EAN 9781522590996 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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ISBN 10: 152259096X ISBN 13: 9781522590965
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnLink prediction is required to understand the evolutionary theory of computing for different social networks. However, the stochastic growth of the social network leads to various challenges in identifying hidden links, such as re.
Verlag: Information Science Reference, 2019
ISBN 10: 1522590994 ISBN 13: 9781522590996
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ISBN 10: 152259096X ISBN 13: 9781522590965
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Buch. Zustand: Neu. Hidden Link Prediction in Stochastic Social Networks | Babita Pandey (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2019 | Information Science Reference | EAN 9781522590965 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
Verlag: Information Science Reference, 2019
ISBN 10: 152259096X ISBN 13: 9781522590965
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Link prediction is required to understand the evolutionary theory of computing for different social networks. However, the stochastic growth of the social network leads to various challenges in identifying hidden links, such as representation of graph, distinction between spurious and missing links, selection of link prediction techniques comprised of network features, and identification of network types. Hidden Link Prediction in Stochastic Social Networks concentrates on the foremost techniques of hidden link predictions in stochastic social networks including methods and approaches that involve similarity index techniques, matrix factorization, reinforcement, models, and graph representations and community detections. The book also includes miscellaneous methods of different modalities in deep learning, agent-driven AI techniques, and automata-driven systems and will improve the understanding and development of automated machine learning systems for supervised, unsupervised, and recommendation-driven learning systems. It is intended for use by data scientists, technology developers, professionals, students, and researchers.