Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Modelling and Mining Networks: 19th International Workshop, WAW 2024, Warsaw, Poland, June 3-6, 2024, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 14671
  • Išleidimo metai: 28-Apr-2024
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031592058
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 14671
  • Išleidimo metai: 28-Apr-2024
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031592058

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book constitutes the refereed proceedings of the 19th International Workshop on Modelling and Mining Networks, WAW 2024, held in Warsaw, Poland, during June 36, 2024.





The 12 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 19 submissions. The aim of this workshop was to further the understanding of networks that arise in theoretical as well as applied domains. The goal was also to stimulate the development of high-performance and scalable algorithms that exploit these networks. 

.- Subgraph Counts in Random Clustering Graphs.- Self similarity of Communities of the ABCD Model.- A simple model of influence Details and variants of dynamics.- Impact of Market Design and Trading Network Structure on Market Efficiency.- Network Embedding Exploration Tool (NEExT).- Efficient Computation of k Edge Connected Components: An Empirical Analysis.- The directed Age dependent Random Connection Model with arc reciprocity.- How to cool a graph.- Distributed averaging for accuracy prediction in networked systems.- Towards Graph Clustering for Distributed Computing Environments.- Hypergraph Repository A Community driven and Interactive Hypernetwork Data Collection.- Clique Counts for Network Similarity.