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Computational Intelligence for Network Structure Analytics

Lijia Ma (Taschenbuch, Englisch)

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Beschreibung
This book presents the latest research advances in complex network structure analytics based on computational intelligence (CI) approaches, particularly evolutionary optimization. Most if not all network issues are actually optimization problems, which are mostly NP-hard and challenge conventional optimization techniques. To effectively and efficiently solve these hard optimization problems, CI based network structure analytics offer significant advantages over conventional network analytics techniques. Meanwhile, using CI techniques may facilitate smart decision making by providing multiple options to choose from, while conventional methods can only offer a decision maker a single suggestion. In addition, CI based network structure analytics can greatly facilitate network modeling and analysis. And employing CI techniques to resolve network issues is likely to inspire other fields of study such as recommender systems, system biology, etc., which will in turn expand CI’s scope and applications. As a comprehensive text, the book covers a range of key topics, including network community discovery, evolutionary optimization, network structure balance analytics, network robustness analytics, community-based personalized recommendation, influence maximization, and biological network alignment. Offering a rich blend of theory and practice, the book is suitable for students, researchers and practitioners interested in network analytics and computational intelligence, both as a textbook and as a reference work.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
12.12.2018
Sprache
Englisch
EAN
9789811351679
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Lijia Ma
Seitenanzahl
283
Auflage
Softcover reprint of the original 1st edition 2017
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
Complex Network, Network Structure Analytics, Evolutionary Optimization, Multi-objective Optimization, Network Community Discovery, Network Structure Balance, Network Robustness, Personalized Recommendation, Influence Maximization, Biological Network Alignment
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz PBU - Optimierung GPFC - Kybernetik und Systemtheorie UYA - Theoretische Informatik UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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