Multisorgente Eterogeneo Grafico Grandi dati Apprendimento della rappresentazione [Italian]

By Xun Liang

La grande quantit? di dati accumulati e complessi comporta anche sfide per l'interrogazione e l'elaborazione. Con l'aggiornamento dei dati, il numero di nodi e bordi contenuti nel grafo pu? diventare sempre pi? grande. Il numero di nodi nei dati di struttura a grafo su larga scala pu? raggiungere milioni o addirittura centinaia di milioni e presenta le caratteristiche di multisorgente, eterogeneit?, isomerizzazione e dinamica.I big data eterogenei a pi? fonti possono spesso essere modellati in una struttura di dati a grafo con l'apprendimento della rappresentazione. Il grafo di rete complesso ha normalmente alcune particolarit?, che aumentano la difficolt? della ricerca. Il modello di apprendimento della rappresentazione dei dati a grafo eterogeneo complesso su larga scala ha un'ampia gamma di applicazioni in molti campi. Questo libro affronta questi modelli di apprendimento di rappresentazione dei dati a grafo eterogeneo multisorgente e le loro applicazioni nel campo della sicurezza pubblica.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6205369737
• ISBN13: 9786205369739
• Release Date: November 2022
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 176 Pages
• Weight: 0.59 lbs.
• Dimensions: 0.4" x 6.0" x 9.0"