
Multi-Quelle Heterogenes Grafik Grosse Daten Repraesentation Lernen
FÜR DIE ÖFFENTLICHE SICHERHEIT
Xun Liang(Author)
Verlag Unser Wissen
Published on 18. November 2022
Book
Paperback/Softback
188 pages
978-620-5-36970-8 (ISBN)
Description
Die große Menge an gesammelten und komplexen Daten stellt auch eine Herausforderung für die Abfrage und Verarbeitung dar. Mit der Aktualisierung der Daten kann die Anzahl der im Graphen enthaltenen Knoten und Kanten immer größer werden. Die Anzahl der Knoten in groß angelegten Graphenstrukturdaten kann Millionen oder sogar Hunderte von Millionen erreichen und weist die Merkmale Multiquelle, Heterogenität, Isomerisierung und Dynamik auf.Heterogene Big Data mit mehreren Quellen lassen sich häufig durch Darstellungslernen in eine Graphdatenstruktur umwandeln. Komplexe Netzwerkgraphen weisen in der Regel bestimmte Besonderheiten auf, die die Forschung erschweren. Das Lernmodell für die Darstellung komplexer heterogener Graphdaten in großem Maßstab hat eine breite Palette von Anwendungen in vielen Bereichen. Dieses Buch befasst sich mit diesen heterogenen Multisource-Graph-Großdatendarstellungs-Lernmodellen sowie mit ihren Anwendungen im Bereich der öffentlichen Sicherheit.
More details
Language
German
Product notice
Paperback (trade)
Unsewn / adhesive bound
Dimensions
Height: 220 mm
Width: 150 mm
Thickness: 12 mm
Weight
298 gr
ISBN-13
978-620-5-36970-8 (9786205369708)
Copyright in bibliographic data and cover images is held by Nielsen Book Services Limited or by the publishers or by their respective licensors: all rights reserved.
Schweitzer Classification
Person
Xun Liang tem trabalhado nos campos das redes sociais, aprendizagem de máquinas, e sistemas de informação financeira durante mais de 20 anos. É o perito principal de muitos projectos de investigação e industriais. Publicou mais de 250 artigos e 20 livros, e solicitou ou obteve mais de 50 patentes de invenção.