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网络表示学习的理论与应用

网络表示学习的理论与应用

定  价:128 元

  • 作者:王静红
  • 出版时间:2024/12/1
  • ISBN:9787030778857
  • 出 版 社:科学出版社
  • 中图法分类:TP181 
  • 页码:213
  • 纸张:
  • 版次:1
  • 开本:B5
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读者对象:数据科学、人工智能、机器学习和网络分析等领域的研究人员、工程师、高年级本科生和研究生,对大数据分析和复杂网络感兴趣的初学者

本书介绍了在人工智能与大数据时代背景下,网络表示学习的理论与应用。提出了网络表示学习的关键在于将网络中的节点映射到低维空间,形成能够反映节点间复杂关系的向量表示。书中讨论了各种先进的网络表示学习方法,如基于图注意力机制、图自编码器和深度学习技术,并提供了大量实验和案例分析,展示了这些方法在不同数据集上的应用效果。这些案例覆盖了社交网络、生物信息学、知识图谱等领域,证明了网络表示学习技术在多样化场景中的适用性和有效性。通过系统的理论基础和丰富的实践案例,本书旨在帮助读者深入理解和应用网络表示学习。

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