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Computational Intelligence for Network Structure Analytics

Computational Intelligence for Network Structure Analytics
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-981-10-4557-8
Name Gong, Maoguo
Cai Qing ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Cai Qing ¬[VerfasserIn]¬
Name Ma, Lijia ¬[VerfasserIn]¬
Wang, Shanfeng ¬[VerfasserIn]¬
Lei, Yu ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Computational Intelligence for Network Structure Analytics
Verlagsort Singapore
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2017
2017
Umfang Online-Ressource (XI, 283 p. 159 illus., 140 illus. in color, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-981-10-4557-8
Printed editionISBN: 978-981-10-4557-8
ISBN ISBN 978-981-10-4558-5
Klassifikation UYQ
TJFM1
COM004000
*68-01
68-02
05C82
68M10
68M11
68R10
68T05
68T20
90C59
006.3
Q334-342
TJ210.2-211.495
Kurzbeschreibung 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
2. Kurzbeschreibung Introduction -- Network Community Discovery with Evolutionary Single-objective Optimization -- Network Community Discovery with Evolutionary Multi-objective Optimization -- Network Structure Balance Analytics with Evolutionary Optimization -- Network Robustness Analytics with Optimization -- Real-world Cases of Network Structure Analytics -- Concluding Remarks
SWB-Titel-Idn 494008814
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-4558-5
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Inhaltstext
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