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商品簡介
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網絡圖的表徵能力異常強大，它能夠對事物之間任意類型的相互作用關係進行建模，因此網絡圖數據在生物信息、交通網絡、科研合作、萬維網和社交網絡等領域的一系列實際場景中隨處可見。圖數據挖掘用於從圖數據中發現有用的信息和知識。然而，網絡中節點和鏈路及其半結構形式的複雜性在各種計算任務，如節點分類、鏈路預測和圖分類等方面提出了挑戰。在這一背景下，研究人員最近提出了各種前沿的圖機器學習算法，包括圖嵌入和圖神經網絡，顯著地提升了圖數據挖掘的性能。
《圖數據挖掘：算法、安全與應用》提供了對圖數據挖掘方法的最新評述，在此基礎上引申出一個前沿課題，即圖數據挖掘的安全性問題，並介紹了一系列檢測方法來識別圖數據中的對抗樣本。此外，它向讀者介紹了圖數據增強和子圖網絡以進一步增強模型，即提高其準確性和魯棒性。最後，本書描述了這些前沿算法在各種場景中的應用，例如交通網絡、社交和技術網絡以及區塊鏈交易網絡等。
《圖數據挖掘：算法、安全與應用》提供了對圖數據挖掘方法的最新評述，在此基礎上引申出一個前沿課題，即圖數據挖掘的安全性問題，並介紹了一系列檢測方法來識別圖數據中的對抗樣本。此外，它向讀者介紹了圖數據增強和子圖網絡以進一步增強模型，即提高其準確性和魯棒性。最後，本書描述了這些前沿算法在各種場景中的應用，例如交通網絡、社交和技術網絡以及區塊鏈交易網絡等。
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