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portada Multisorgente Eterogeneo Grafico Grandi dati Apprendimento della rappresentazione (in Italian)
Type
Physical Book
Author
Publisher
Language
Italiano
Pages
176
Format
Paperback
Dimensions
22.9 x 15.2 x 1.0 cm
Weight
0.27 kg.
ISBN13
9786205369739
Categories

Multisorgente Eterogeneo Grafico Grandi dati Apprendimento della rappresentazione (in Italian)

Xun Liang (Author) · Edizioni Sapienza · Paperback

Multisorgente Eterogeneo Grafico Grandi dati Apprendimento della rappresentazione (in Italian) - Liang, Xun

Physical Book

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Synopsis "Multisorgente Eterogeneo Grafico Grandi dati Apprendimento della rappresentazione (in Italian)"

La grande quantità 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 può diventare sempre più grande. Il numero di nodi nei dati di struttura a grafo su larga scala può raggiungere milioni o addirittura centinaia di milioni e presenta le caratteristiche di multisorgente, eterogeneità, isomerizzazione e dinamica.I big data eterogenei a più 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 particolarità, che aumentano la difficoltà 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.

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