• Produktbild: Algorithms and Models for the Web-Graph
  • Produktbild: Algorithms and Models for the Web-Graph

Algorithms and Models for the Web-Graph 6th International Workshop, WAW 2009 Barcelona, Spain, February 12-13, 2009, Proceedings

Fr. 72.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

26.01.2009

Herausgeber

Konstantin Avratchenkov + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

185

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.1 cm

Gewicht

306 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-95994-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

26.01.2009

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

185

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/1.1 cm

Gewicht

306 g

Auflage

2009

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-540-95994-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

  • Produktbild: Algorithms and Models for the Web-Graph
  • Produktbild: Algorithms and Models for the Web-Graph
  • Graph Models for Complex Networks.- Information Theoretic Comparison of Stochastic Graph Models: Some Experiments.- Approximating the Number of Network Motifs.- Finding Dense Subgraphs with Size Bounds.- The Giant Component in a Random Subgraph of a Given Graph.- Quantifying the Impact of Information Aggregation on Complex Networks: A Temporal Perspective.- PageRank and Web Graph.- A Local Graph Partitioning Algorithm Using Heat Kernel Pagerank.- Choose the Damping, Choose the Ranking?.- Characterization of Tail Dependence for In-Degree and PageRank.- Web Page Rank Prediction with PCA and EM Clustering.- Permuting Web Graphs.- Social Networks and Search.- A Dynamic Model for On-Line Social Networks.- TC-SocialRank: Ranking the Social Web.- Exploiting Positive and Negative Graded Relevance Assessments for Content Recommendation.- Cluster Based Personalized Search.