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图表征学习:迈向动态开放环境 版权信息
- ISBN:9787121454868
- 条形码:9787121454868 ; 978-7-121-45486-8
- 装帧:平塑勒
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
图表征学习:迈向动态开放环境 本书特色
清华大学朱文武教授团队全新力作! 张钹、徐宗本、陈纯院士倾情作序推荐! 详解图表征学习的基础知识、前沿进展 系统论述图表征学习的动态性、可解释性、鲁棒性和泛化性等热点问题 全面剖析图表征学习在推荐系统、交通预测、自然语言处理、组合优化领域的应用方法
图表征学习:迈向动态开放环境 内容简介
图数据是对万物间联系的一般抽象,广泛存在于各行各业中。图表征学习为图数据的建模与分析提供了新范式,是近年来机器学习与数据挖掘领域的热门研究方向,并被有效地应用于推荐系统、交通预测等众多领域。本书将全面介绍图表征学习,特别是针对处于真实世界动态、开放环境之中图数据的图表征学习方法。本书分为3 篇:第1 篇介绍图嵌入和图神经网络等经典图表征学习方法;第2 篇围绕鲁棒性、动态性、可解释性、分布外泛化性等多个角度,系统地介绍针对动态开放环境中的图表征学习方法;第3 篇以四个不同领域为例,从推荐系统、交通预测、自然语言处理、组合优化等场景,介绍图表征学习的应用方法。除了对代表性方法进行详细介绍,本书还提供了丰富的参考文献,读者可以更深入地学习图表征学习的前沿内容。本书适合具有一定机器学习基础的高年级本科生、研究生、教师和研究者,以及对图数据感兴趣的计算机工程师和从业人员阅读,也适合对人工智能、深度学习和图数据分析感兴趣的其他人士参考。
图表征学习:迈向动态开放环境 目录
图表征学习:迈向动态开放环境 相关资料
本书的内容丰富、系统且具有前瞻性,特别注重介绍动态开放环境下的图表征学习。由于许多图数据都处于动态开放环境之中,如何处理这个问题对于图表征学习的长远发展有重要意义。本书正好提供了在这方面取得的主要成果。 本书适合具有一定机器学习基础的高年级本科生、研究生、教师和研究者,以及对图数据感兴趣的计算机工程师和从业人员阅读,也适合对人工智能、深度学习和图数据分析感兴趣的其他人士参考。 张 钹 清华大学 本书的主要特点在于深入浅出地介绍了图表征学习的理论、方法和应用,既适合初学者学习,也适合专业人士深入研究。首先,本书介绍了图表征学习的基本概念和方法,包括图嵌入、图神经网络等。然后,本书详细讲解了动态开放环境的图表征学习,这是该领域的研究前沿。相比于静态封闭环境假设,动态开放环境对图表征学习方法的鲁棒性、泛化性、可解释性等均提出了严峻挑战,也激发了一系列新方法的设计。这些方法可以帮助我们更好地处理现实世界中的复杂图数据。最后,本书还介绍了图表征学习的应用,包括推荐系统、交通预测等。 总之,无论是高等院校相关专业的本科生或研究生,还是领域内的专家,抑或是仅对图表征学习感兴趣的读者,本书都是一本很好的入门书和参考书,非常值得阅读。 徐宗本 西安交通大学 本书是关于图表征学习的介绍,共17章,内容丰富。从广度上看,书中讨论了图表征学习的不同方面,从早期的图嵌入到近期的图神经网络模型,以及图表征学习的各类应用,均有涉及。从深度上看,书中重点介绍了在动态开放环境下的图表征学习,包括图的动态性、鲁棒性、可解释性和泛化性等方面的内容,均是机器学习和人工智能领域的关键问题和前沿方向。本书作者朱文武教授等均来自清华大学,他们长期从事图表征学习的研究,对这个方向有深刻的理解。 本书既适合计算机科学、机器学习、数据分析专业的学生,以及大数据和人工智能应用程序开发人员参考;也适合本科高年级学生或者研究生,以及大学的老师和研究机构的研究人员阅读。 陈 纯 浙江大学
图表征学习:迈向动态开放环境 作者简介
朱文武
清华大学计算机科学与技术系教授,清华大学人工智能研究院大数据智能中心主任,信息科学与技术国家研究中心副主任,国家973项目首席科学家。欧洲科学院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow。曾任微软亚洲研究院主任研究员、英特尔中国研究院首席科学家与总监及美国贝尔实验室研究员等职。主要从事多媒体智能计算、大数据分析等研究工作。曾担任IEEE Transactions on Multimedia主编、指导委员会主席。10次获国际最佳论文奖。获2018年度国家自然科学二等奖(排名第1)和2012年度国家自然科学二等奖(排名第2)。
王 鑫朱文武
清华大学计算机科学与技术系教授,清华大学人工智能研究院大数据智能中心主任,信息科学与技术国家研究中心副主任,国家973项目首席科学家。欧洲科学院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow。曾任微软亚洲研究院主任研究员、英特尔中国研究院首席科学家与总监及美国贝尔实验室研究员等职。主要从事多媒体智能计算、大数据分析等研究工作。曾担任IEEE Transactions on Multimedia主编、指导委员会主席。10次获国际最佳论文奖。获2018年度国家自然科学二等奖(排名第1)和2012年度国家自然科学二等奖(排名第2)。
王 鑫
清华大学计算机科学与技术系助理研究员,中国计算机学会多媒体专业技术委员会副秘书长,清华大学博士后校友会秘书处副秘书长。主要研究方向为多媒体智能、媒体大数据、机器学习等,在IEEE TPAMI、ICML、NeurIPS、ACM Multimedia等相关领域国际顶级期刊或会议上发表论文100余篇。承担国家优秀青年科学基金等项目,获2017年度中国博士后创新人才支持计划、2020年度ACM中国新星奖、2022年度IEEE TCMC新星奖。
张子威
清华大学计算机科学与技术系博士后,清华大学数理基科班学士、计算机系博士。主要研究方向为图机器学习,在国际顶级期刊和会议上发表论文30余篇,谷歌学术引用超过3000次。曾获清华大学优秀博士毕业生与优秀博士毕业论文、吴文俊人工智能优秀博士学位论文提名,入选百度AI华人新星百强榜单、AI 2000学者榜单、2022年博士后创新人才支持计划。
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