Analisi dei dati su grafici

Titolo originale:

Data Analytics on Graphs

Contenuto del libro:

L'attuale disponibilità di computer potenti e di enormi serie di dati sta creando nuove opportunità nella matematica computazionale per riunire concetti e strumenti della teoria dei grafi, dell'apprendimento automatico e dell'elaborazione dei segnali, dando vita alla Data Analytics on Graphs.

Nella matematica discreta, un grafo è semplicemente un insieme di punti (nodi) e di linee che collegano alcuni o tutti i punti. La potenza di questi grafi risiede nel fatto che i nodi possono rappresentare entità diverse come gli utenti dei social network o i dati dei mercati finanziari, e che questi possono essere trasformati in segnali che possono essere analizzati con strumenti di analisi dei dati. Data Analytics on Graphs è un'introduzione completa alla generazione di analisi avanzate dei dati sui grafi che ci permette di andare oltre il normale campionamento nel tempo e nello spazio per facilitare la modellazione in molti settori importanti, tra cui le reti di comunicazione, l'informatica, la linguistica, le scienze sociali, la biologia, la fisica, la chimica, i trasporti, la pianificazione urbana, i sistemi finanziari, la salute personale e molti altri.

Gli autori rivisitano le topologie dei grafi dal punto di vista della moderna analisi dei dati e procedono a stabilire una tassonomia delle reti di grafi. Su questa base, gli autori mostrano come l'analisi spettrale dei grafi permetta di eseguire in modo intuitivo e fisicamente significativo anche i compiti di apprendimento automatico più impegnativi, come il clustering. Gli autori illustrano aspetti unici dell'analisi dei dati dei grafi, come i vantaggi per l'elaborazione dei dati acquisiti su domini irregolari, la capacità di sintonizzare finemente le procedure di apprendimento statistico attraverso l'elaborazione locale delle informazioni, i concetti di segnali casuali sui grafi e di spostamenti dei grafi, l'apprendimento della topologia dei grafi dai dati osservati sui grafi e la confluenza con le reti neurali profonde, le reti tensoriali a più vie e i Big Data. Sono inclusi ampi esempi per rendere i concetti più concreti e per facilitare una maggiore comprensione dei principi di base.

Rivolto a lettori con una buona conoscenza dei fondamenti dell'analisi dei dati, questo libro espone i fondamenti della teoria dei grafi e le tecniche matematiche emergenti per l'analisi di un'ampia gamma di dati acquisiti su ambienti grafici. Data Analytics on Graphs" sarà un utile amico e un utile compagno per tutti coloro che si occupano di raccolta e analisi dei dati, indipendentemente dal settore di applicazione.