Heterogeneous Graph Representation Learning and Applications
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
01.02.2023
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
318
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,9 cm
Gewicht
517 g
Auflage
1st ed. 2022
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-16-6168-6
In this book, we provide a comprehensive survey of current developments in HG representation learning.More importantly, we present the state-of-the-art in this field, including theoretical models and real applications that have been showcased at the top conferences and journals, such as TKDE, KDD, WWW, IJCAI and AAAI. The book has two major objectives: (1) to provide researchers with an understanding of the fundamental issues and a good point of departure for working in this rapidly expanding field, and (2) to present the latest research on applying heterogeneous graphs to model real systems and learning structural features of interaction systems. To the best of our knowledge, it is the first book to summarize the latest developments and present cutting-edge research on heterogeneous graph representation learning. To gain the most from it, readers should have a basic grasp of computer science, data mining and machine learning.
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