Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors (Record no. 398413)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03610nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 398413
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240413143032.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230307s2023 si | fo |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811989346
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-19-8934-6
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TK5105.5.
Número de documento/Ítem 2023 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Wu, Hao
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 84950
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors
Mención de responsabilidad, etc. by Hao Wu, Xuke Wu, Xin Luo
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed 2023
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer Nature
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2023
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie SpringerBriefs in Computer Science
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2191-5776
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1 IntroductionChapter -- 2 Multiple Biases-Incorporated Latent Factorization of tensors -- Chapter 3 PID-Incorporated Latent Factorization of Tensors -- Chapter 4 Diverse Biases Nonnegative Latent Factorization of Tensors -- Chapter 5 ADMM-Based Nonnegative Latent Factorization of Tensors -- Chapter 6 Perspectives and Conclusion. .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interactions among them, where each node indicates a specified entity, each directed link indicates a real-time interaction, and the strength of an interaction can be quantified as the weight of a link. As the involved nodes increase drastically, it becomes impossible to observe their full interactions at each time slot, making a resultant dynamic network High Dimensional and Incomplete (HDI). An HDI dynamic network with directed and weighted links, despite its HDI nature, contains rich knowledge regarding involved nodes' various behavior patterns. Therefore, it is essential to study how to build efficient and effective representation learning models for acquiring useful knowledge. In this book, we first model a dynamic network into an HDI tensor and present the basic latent factorization of tensors (LFT) model. Then, we propose four representative LFT-based network representation methods. The first method integrates the short-time bias, long-time bias and preprocessing bias to precisely represent the volatility of network data. The second method utilizes a proportion-al-integral-derivative controller to construct an adjusted instance error to achieve a higher convergence rate. The third method considers the non-negativity of fluctuating network data by constraining latent features to be non-negative and incorporating the extended linear bias. The fourth method adopts an alternating direction method of multipliers framework to build a learning model for implementing representation to dynamic networks with high preciseness and efficiency.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2023
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 139268
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Informática
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 689946
Nombre de persona Wu, Xuke
Término indicativo de función/relación autor
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
9 (RLIN) 689931
Nombre de persona Luo, Xin
Títulos y otros términos asociados al nombre (profesor)
Término indicativo de función/relación autor
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-19-8934-6
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 02/2024
Tipo de materia E-book
Catalogador Ana Nieves
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 11/11/2019 En línea   Q336 2023 EB eBook04012666 24/01/2024 24/01/2024 LIBRO-E NO PRÉSTAMO