Titre original :
Data Analytics on Graphs
Contenu du livre :
La disponibilité actuelle d'ordinateurs puissants et d'énormes ensembles de données crée de nouvelles opportunités en mathématiques computationnelles pour rassembler les concepts et les outils de la théorie des graphes, de l'apprentissage automatique et du traitement des signaux, créant ainsi l'analyse des données sur les graphes.
En mathématiques discrètes, un graphe est simplement une collection de points (nœuds) et de lignes reliant tout ou partie d'entre eux. La puissance de ces graphes réside dans le fait que les nœuds peuvent représenter des entités aussi diverses que les utilisateurs des réseaux sociaux ou les données des marchés financiers, et qu'ils peuvent être transformés en signaux pouvant être analysés à l'aide d'outils d'analyse de données. Data Analytics on Graphs est une introduction complète à la génération d'analyses de données avancées sur les graphes qui nous permet d'aller au-delà de l'échantillonnage régulier standard dans le temps et l'espace pour faciliter la modélisation dans de nombreux domaines importants, notamment les réseaux de communication, l'informatique, la linguistique, les sciences sociales, la biologie, la physique, la chimie, les transports, l'urbanisme, les systèmes financiers, la santé personnelle et bien d'autres encore.
Les auteurs revisitent les topologies des graphes du point de vue de l'analyse moderne des données et établissent une taxonomie des réseaux de graphes. Sur cette base, les auteurs montrent comment l'analyse spectrale des graphes permet d'effectuer les tâches d'apprentissage automatique les plus difficiles, telles que le regroupement, d'une manière intuitive et physiquement significative. Les auteurs détaillent les aspects uniques de l'analyse des données des graphes, tels que leurs avantages pour le traitement des données acquises sur des domaines irréguliers, leur capacité à affiner les procédures d'apprentissage statistique par le traitement de l'information locale, les concepts de signaux aléatoires sur les graphes et les décalages de graphes, l'apprentissage de la topologie des graphes à partir des données observées sur les graphes, et la confluence avec les réseaux neuronaux profonds, les réseaux tensoriels multivoies et les Big Data. Des exemples détaillés sont inclus pour rendre les concepts plus concrets et faciliter une meilleure compréhension des principes sous-jacents.
Destiné aux lecteurs ayant une bonne connaissance des principes de l'analyse des données, ce livre présente les principes fondamentaux de la théorie des graphes et les techniques mathématiques émergentes pour l'analyse d'un large éventail de données acquises dans des environnements de graphes. Data Analytics on Graphs sera un ami et un compagnon utile pour tous ceux qui sont impliqués dans la collecte et l'analyse de données, quel que soit le domaine d'application.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680839821 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 555 |
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