Compartir
Link Prediction in Social Networks: Role of Power law Distribution (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)
Virinchi Srinivas; Pabitra Mitra (Autor)
·
Springer
· Tapa Blanda
Link Prediction in Social Networks: Role of Power law Distribution (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés) - Virinchi Srinivas; Pabitra Mitra
$ 52.09
$ 54.99
Ahorras: $ 2.90
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis ListasSe enviará desde nuestra bodega entre el
Viernes 17 de Mayo y el
Lunes 20 de Mayo.
Lo recibirás en cualquier lugar de Estados Unidos entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Link Prediction in Social Networks: Role of Power law Distribution (Springerbriefs in Computer Science) (en Inglés)"
This work presents link prediction similarity measures for social networks that exploit the degree distribution of the networks. In the context of link prediction in dense networks, the text proposes similarity measures based on Markov inequality degree thresholding (MIDTs), which only consider nodes whose degree is above a threshold for a possible link. Also presented are similarity measures based on cliques (CNC, AAC, RAC), which assign extra weight between nodes sharing a greater number of cliques. Additionally, a locally adaptive (LA) similarity measure is proposed that assigns different weights to common nodes based on the degree distribution of the local neighborhood and the degree distribution of the network. In the context of link prediction in dense networks, the text introduces a novel two-phase framework that adds edges to the sparse graph to forma boost graph.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Inglés.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.
