Structural Analysis of Complex Networks
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Beschreibung
Filling a gap in literature, this self-contained book presents theoretical and application-oriented results that allow for a structural exploration of complex networks. The work focuses not only on classical graph-theoretic methods, but also demonstrates the usefulness of structural graph theory as a tool for solving interdisciplinary problems. Applications to biology, chemistry, linguistics, and data analysis are emphasized. The book is suitable for a broad, interdisciplinary readership of researchers, practitioners, and graduate students in discrete mathematics, statistics, computer science, machine learning, artificial intelligence, computational and systems biology, cognitive science, computational linguistics, and mathematical chemistry. It may also be used as a supplementary textbook in graduate-level seminars on structural graph analysis, complex networks, or network-based machine learning methods. von Dehmer, Matthias
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Über den Autor
- Gebunden
- 266 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 420 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Gebunden
- 471 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- hardcover
- 320 Seiten
- Erschienen 2013
- Wiley
- hardcover
- 534 Seiten
- Erschienen 2021
- MDPI AG
- Gebunden
- 456 Seiten
- Erschienen 2016
- Cambridge University Press
- Kartoniert
- 347 Seiten
- Erschienen 2005
- Springer
- Gebunden
- 776 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- hardcover
- 296 Seiten
- Erschienen 2016
- Wiley-VCH
- Gebunden
- 312 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 470 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 224 Seiten
- Erschienen 1980
- Springer
- paperback
- 304 Seiten
- Erschienen 2014
- Basic Books
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 296 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 506 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer VS




