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圖機器學習

作者：(美)克勞迪奧·斯塔邁爾|責編:賈小紅|譯者:馬京京
出版社：清華大學
ISBN：9787302609599

出版日期：2022/06/01
裝幀：平裝
頁數：262

人民幣：RMB 109 元售價：元

內容大鋼

本書詳細闡述了與圖機器學習相關的基本解決方案，主要包括圖的基礎知識、圖機器學習概述、無監督圖學習、有監督圖學習、使用圖機器學習技術解決問題、社交網路圖、使用圖進行文本分析和自然語言處理、信用卡交易的圖分析、構建數據驅動的圖應用程序和圖的新趨勢等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

作者介紹

(美)克勞迪奧·斯塔邁爾|責編:賈小紅|譯者:馬京京
克勞迪奧·斯塔邁爾（Claudio Stamile）于2013年9月獲得Calabria大學（位於義大利南部城市科森扎）電腦科學碩士學位，並於2017年9月獲得魯汶大學（位於比利時魯汶）和里昂第一大學（位於法國里昂）聯合博士學位。在職業生涯中，Claudio Stamile在人工智慧、圖論和機器學習方面擁有紮實的背景，並專註于生物醫學領域。他目前是CGmal的高級數據科學家，CGnal是一家致力於幫助頂級客戶實施數據驅動戰略和構建人工智慧驅動解決方案，以提高效率和支持新商業模式的咨詢公司。

第1篇  圖機器學習簡介
  第1章  圖的基礎知識
    1.1  技術要求
    1.2  圖的定義
    1.3  圖的類型
      1.3.1  有向圖
      1.3.2  多重圖
      1.3.3  加權圖
      1.3.4  二分圖
    1.4  圖的表示方式
      1.4.1  鄰接矩陣
      1.4.2  邊列表
    1.5  繪製圖
      1.5.1  networkx
      1.5.2  Gephi
    1.6  圖屬性
    1.7  集成指標
      1.7.1  距離、路徑和最短路徑
      1.7.2  特徵路徑長度
      1.7.3  全局和局部效率
    1.8  隔離指標
      1.8.1  聚類係數
      1.8.2  傳遞性
      1.8.3  模塊度
    1.9  中心性指標
      1.9.1  度中心性
      1.9.2  接近度中心性
      1.9.3  中介中心性
    1.10  彈性指標
    1.11  圖和網路模型示例
      1.11.1  簡單的圖的示例
      1.11.2  生成圖模型
      1.11.3  Watts-Strogatz(1998)
      1.11.4  Barabasi-Albert(1999)
    1.12  基準數據集和存儲庫
      1.12.1  網路數據存儲庫
      1.12.2  斯坦福網路分析平台
      1.12.3  開放圖基準
    1.13  處理大圖
    1.14  小結
  第2章  圖機器學習概述
    2.1  技術要求
    2.2  理解在圖上執行的機器學習
      2.2.1  機器學習的基本原理
      2.2.2  在圖上執行機器學習的優勢
    2.3  泛化的圖嵌入問題
    2.4  圖嵌入機器學習演算法的分類
      2.4.1  編碼器和解碼器架構
      2.4.2  嵌入演算法的分類
      2.4.3  嵌入演算法的有監督和無監督版本

    2.5  小結
第2篇  基於圖的機器學習
  第3章  無監督圖學習
    3.1  技術要求
    3.2  無監督圖嵌入演算法的層次結構
    3.3  淺層嵌入方法
第3篇  圖機器學習的高級應用

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