Graph Mining : Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks (Synthesis Lectures on Computer Science) / Herausgegeben:Bhattacharya, Riju/ Rathore, Yogesh Kumar/ Tran, Tien Anh/ Swarnkar, Suman Kumar

グラフマイニング：複雑なネットワーク探索のための実践的利用と道具<br>Graph Mining : Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks (Synthesis Lectures on Computer Science) （2025. xiii, 135 S. XIII, 135 p. 38 illus., 36 illus. in color. 240 mm）

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グラフマイニング：複雑なネットワーク探索のための実践的利用と道具
Graph Mining : Practical Uses and Instruments for Exploring Complex Networks (Synthesis Lectures on Computer Science) （2025. xiii, 135 S. XIII, 135 p. 38 illus., 36 illus. in color. 240 mm）

Herausgegeben:Bhattacharya, Riju/ Rathore, Yogesh Kumar/ Tran, Tien Anh/ Swarnkar, Suman Kumar

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SPRINGER, BERLIN; SPRINGER NATURE SWITZERLAND; SPRING（2025/07発売）
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製本 Hardcover:ハードカバー版
商品コード 9783031938016

Full Description

This book provides a thorough introduction to graph mining and addresses foundational concepts and advanced techniques along with practical applications across various fields. As graphs have become increasingly vital for data representation in domains such as social network analysis, bioinformatics, and transportation, there is a growing demand for a comprehensive source that covers both theory and practical insights. This book seeks to fill that gap by offering clear explanations, practical examples, and actionable insights, making complex graph mining techniques accessible to students, postgraduate readers, and researchers. The authors also provide an extensive investigation into the process of gaining insightful knowledge from graph representations, ranging from interpreting intricate relationships to decoding complex data structures. Readers will learn to identify anomalous patterns, locate communities, arrange nodes, predict connections, and evaluate graphs effectively.

Graph Mining: Power Laws and Graph Queries.- Frequent Subgraphs Mining.- Analyzing and Predicting Links in Graph-Based Data.- Node Similarity and Classification.- Graph Classification.- Graph Clustering.- Overlapping and Non-overlapping Communities.- Anomaly Detection.- Graph Summarization.- Knowledge Graph Processing.- Role of Deep Learning in Graph Mining.- Graph Convolutional Network (GCN).