《 大图形的社区搜索 》
- 计算机
- 选题分类：计算机理论
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2019年08月
- 页数：208页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：451
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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内容简介
最近，图上的社区搜索吸引了越来越多的关注，从小的、简单的静态图到大的、进化的、属性的和基于位置的图。
本书首先回顾了网络、社区和各种密集子图模型的基本概念。然后，我们调查了不同应用领域中各种网络上社区搜索技术的现状。具体来说，书中讨论了内聚社区搜索、属性社区搜索、社交圈发现和地理社会群体搜索。本书强调不同的社区搜索问题所带来的挑战。我们将介绍它们的动机、原理、方法、算法和应用程序，并对现有技术进行全面比较。
本书最后通过列出公开可用的真实世界数据集和有助于进一步研究的有用工具，并在这个重要的和不断增长的领域提供进一步的阅读和未来的研究方向来结束。
作者介绍
香港浸会大学计算机科学系助理教授。2010年获厦门大学计算机科学学士学位，2014年获香港中文大学系统工程与工程管理博士学位。2015-2016年，他在英属哥伦比亚大学担任博士后研究员。他的研究兴趣包括图形数据管理、大图挖掘与可视化以及社会网络分析。
拉克斯 V.S.
加拿大卑诗省温哥华英属哥伦比亚大学的计算机科学教授。他的研究涵盖了广泛的主题在数据管理和挖掘,包括先进的新颖应用数据模型、OLAP和数据仓库、数据集成、数据清洗、半结构化数据和XML、社交网络和社交媒体的信息、推荐系统、个性化、知识图,假新闻检测和缓解。他的著作出现在这些领域的顶级场所，并在这些领域的顶级会议的项目和高级项目委员会以及VLDB杂志的编辑委员会任职。他是ACM杰出的科学家，目前在分布式和并行数据库和信息系统编辑委员会任职。他与同事合作撰写的关于医学轨迹的简洁表达和探索的论文获得了IEEE数据科学与高级分析国际会议（DSAA 2018）的最佳研究论文奖。
徐建良（音译）
香港浸会大学计算机科学系教授。他在中国杭州浙江大学获得计算机科学与工程学士学位，并在香港科技大学获得计算机科学博士学位。曾在宾夕法尼亚州立大学和复旦大学担任访问学者。他的研究兴趣包括数据管理、区块链、移动计算、数据安全和隐私。他在这些领域发表了200多篇技术论文，其中大部分发表在SIGMOD、VLDB、ICDE、TODS、TKDE和VLDBJ等主流期刊和会议上。曾担任IEEE ICDCS 2012、WAIM 2016、IEEE MDM 2019等重大国际会议项目联席主席/副主席。他是IEEE《知识与数据工程学报》(TKDE)和《VLDB基金会学报》(PVLDB)的副主编。
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