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제조사 에이콘출판
원산지 국내산
브랜드 에이콘출판
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    그래프 머신러닝

    9791161757209.jpg

    도서명:그래프 머신러닝
    저자/출판사:클라우디오 스타밀레 , 알도 마르줄로 , 엔리코 듀세/에이콘출판
    쪽수:360쪽
    출판일:2023-01-31
    ISBN:9791161757209

    목차
    1부. 그래프 머신러닝 소개
    2부.
    1장. 그래프 시작하기
    __기술적 필요 사항
    __networkx로 그래프 이해하기
    ____그래프의 종류
    ____그래프 표현
    __그래프 플로팅
    ____networkx
    ____Gephi
    __그래프 속성
    ____통합 측정 지표
    ____분리 측정 지표
    ____중심성 측정 지표
    ____탄력성 측정 지표
    __벤치마크 및 저장소
    ____간단한 그래프의 예
    ____그래프 생성 모델
    ____벤치마크
    __큰 그래프 다루기
    __요약

    2장. 그래프 머신러닝
    __기술적 필요 사항
    __그래프 머신러닝 이해하기
    ____머신러닝의 기본 원리
    ____그래프 머신러닝의 이점
    __일반화된 그래프 임베딩 문제
    __그래프 임베딩 머신러닝 알고리듬의 분류
    ____임베딩 알고리듬의 분류
    __요약

    2부. 그래프에서의 머신러닝

    3장. 비지도 그래프 학습
    __기술적 필요 사항
    __비지도 그래프 임베딩 로드맵
    __얕은 임베딩 방법
    ____행렬 분해
    ____그래프 분해
    ____고차 근접 보존 임베딩
    ____전역 구조 정보를 통한 그래프 표현
    ____skip-gram
    ____DeepWalk
    ____Node2Vec
    ____Edge2Vec
    ____Graph2Vec
    __오토인코더
    ____텐서플로와 케라스-강력한 조합
    ____첫 번째 오토인코더
    ____노이즈 제거 오토인코더
    ____그래프 오토인코더
    __그래프 신경망
    ____GNN의 변형
    ____스펙트럼 그래프 합성곱
    ____공간 그래프 합성곱
    ____예제로 보는 그래프 합성곱
    __요약

    4장. 지도 그래프 학습
    __기술적 필요 사항
    __지도 그래프 임베딩 로드맵
    __특징 기반 방법
    __얕은 임베딩 방법
    ____라벨 전파 알고리듬
    ____라벨 확산 알고리듬
    __그래프 정규화 방법
    ____매니폴드 정규화 및 준지도 임베딩
    ____신경 그래프 학습
    ____Planetoid
    __Graph CNN
    ____GCN을 이용한 그래프 분류
    ____GraphSAGE를 이용한 노드 분류
    __요약

    5장. 그래프에서의 머신러닝 문제
    __기술적 필요 사항
    __그래프에서 누락된 링크 예측
    ____유사성 기반 방법
    ____임베딩 기반 방법
    __커뮤니티와 같은 의미 있는 구조 감지
    ____임베딩 기반 커뮤니티 감지
    ____스펙트럼 방법 및 행렬 분해
    ____확률 모델
    ____비용 함수 최소화
    __그래프 유사성 및 그래프 매칭 감지
    ____그래프 임베딩 기반 방법
    ____그래프 커널 기반 방법
    ____GNN 기반 방법
    ____응용
    __요약

    3부. 그래프 머신러닝의 고급 응용

    6장. 소셜 네트워크 그래프
    __기술적 필요 사항
    __데이터셋 개요
    ____데이터셋 다운로드
    ____networkx로 데이터셋 불러오기
    __네트워크 토폴로지 및 커뮤니티 감지
    ____토폴로지 개요
    ____노드 중심성
    ____커뮤니티 감지
    __지도 및 비지도 임베딩
    ____작업 준비
    ____node2vec 기반 링크 예측
    ____GraphSAGE 기반 링크 예측
    ____링크 예측을 위한 수작업 특징
    ____결과 요약
    __요약

    7장. 그래프를 이용한 텍스트 분석 및 자연어 처리
    __기술적 필요 사항
    __데이터셋 개요
    __자연어 처리에서 사용되는 주요 개념 및 도구 이해
    __문서 모음에서 그래프 만들기
    ____지식 그래프
    ____이분 문서/개체 그래프
    __문서 주제 분류기 구축
    ____얕은 학습 방법
    ____그래프 신경망
    __요약

    8장. 신용카드 거래에 대한 그래프 분석
    __기술적 필요 사항
    __데이터셋 개요
    ____데이터셋 불러오기 및 networkx 그래프 구축
    __네트워크 토폴로지 및 커뮤니티 감지
    ____네트워크 토폴로지
    ____커뮤니티 감지
    __사기 탐지를 위한 지도 및 비지도 임베딩
    ____사기 거래 식별에 대한 지도 학습 접근 방식
    ____사기 거래 식별에 대한 비지도 학습 접근 방식
    __요약

    9장. 데이터 드리븐 그래프 기반 응용 프로그램 구축
    __기술적 필요 사항
    __람다 아키텍처 개요
    __그래프 기반 응용 프로그램을 위한 람다 아키텍처
    ____그래프 처리 엔진
    ____그래프 쿼리 레이어
    ____Neo4j와 GraphX 선택
    __요약

    10장. 그래프의 새로운 트렌드
    __그래프의 데이터 증대에 대해 알아보기
    ____샘플링 전략
    ____데이터 증강 기술 살펴보기
    __토폴로지 데이터 분석에 대해 배우기
    ____토폴로지 머신러닝
    __새로운 영역에 그래프 이론 적용하기
    ____그래프 머신러닝 및 신경 과학
    ____그래프 이론 및 화학 및 생물학
    ____그래프 머신러닝 및 컴퓨터 비전
    __추천 시스템
    __요약
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