具体描述
Graph Embedding for Pattern Recognition covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field.
作者简介
目录信息
Luqman, Muhammad Muzzamil (et al.)
Pages 1-26
Feature Grouping and Selection Over an Undirected Graph
Yang, Sen (et al.)
Pages 27-43
Median Graph Computation by Means of Graph Embedding into Vector Spaces
Ferrer, Miquel (et al.)
Pages 45-71
Patch Alignment for Graph Embedding
Luo, Yong (et al.)
Pages 73-118
Improving Classifications Through Graph Embeddings
Chatterjee, Anirban (et al.)
Pages 119-138
Learning with ℓ 1-Graph for High Dimensional Data Analysis
Yang, Jianchao (et al.)
Pages 139-156
Graph-Embedding Discriminant Analysis on Riemannian Manifolds for Visual Recognition
Shirazi, Sareh (et al.)
Pages 157-175
A Flexible and Effective Linearization Method for Subspace Learning
Nie, Feiping (et al.)
Pages 177-203
A Multi-graph Spectral Framework for Mining Multi-source Anomalies
Gao, Jing (et al.)
Pages 205-227
Graph Embedding for Speaker Recognition
Karam, Z. N. (et al.)
Pages 229-260
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
读完这本书，我感觉像是走进了数据分析的全新维度。过去，我习惯于处理表格型数据，而这本书让我意识到，许多现实世界的问题本质上都是图结构，比如人与人之间的关系、蛋白质之间的相互作用、网页之间的链接等等。作者通过清晰的语言和生动的例子，一步步引导我理解为什么传统的分析方法在处理这些图结构数据时会显得力不从心，以及图嵌入是如何应运而生的。我尤其对书中关于“同质性”和“结构相似性”等概念的阐述印象深刻，它们解释了为什么在图嵌入中，邻近的节点或具有相似连接模式的节点应该被映射到相似的向量空间中。书中对于各种图嵌入算法的介绍，从早期的Node2Vec到后来的GraphSAGE，再到更复杂的GNN（图神经网络）系列，都给出了扎实的理论基础和直观的解释。即使是那些看似复杂的数学公式，在作者的讲解下也变得易于理解。这本书不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“如何做”。
评分这本书在图嵌入理论的深度和广度上都做得相当出色。我一直认为，要真正掌握一项技术，不仅要了解它的应用，更要深入理解其背后的数学原理。这本书恰恰满足了我的这一需求。书中详细地阐述了图嵌入的数学基础，例如如何利用线性代数和概率论来构建嵌入模型，以及如何通过优化目标函数来学习最优的嵌入向量。我特别欣赏作者在介绍每种算法时，都会追溯其演进过程，从早期的启发式方法到后来的基于优化的方法，再到当前流行的深度学习方法，这让我能够更清晰地看到整个领域的发展脉络。对于那些对算法细节有追求的读者来说，书中给出的推导和证明非常有价值。此外，本书还对不同的图嵌入方法的优缺点进行了深入的比较分析，包括它们的计算复杂度、内存占用以及在不同类型图上的表现。这种详尽的对比，能够帮助读者根据实际需求选择最合适的图嵌入技术。
评分这是一本非常适合希望深入理解图嵌入技术核心原理的读者的书籍。我个人认为，真正掌握一项技术，需要对其背后的数学模型有深刻的理解，而这本书在这方面做得尤为突出。书中对各种图嵌入算法的数学推导都非常详尽，从最初的矩阵分解方法到后来的基于深度学习的各种模型，作者都给出了清晰的数学表述和详细的推导过程。这对于那些想要深入探究算法细节，甚至进行算法改进的读者来说，无疑是极大的帮助。我尤其欣赏书中对不同算法在理论和实践上的权衡分析，例如计算效率、模型表达能力以及对噪声的鲁棒性等方面的对比。此外，书中还涉及了一些关于图嵌入的评估指标和方法，这对于衡量算法的性能至关重要。总而言之，这本书是一份宝贵的参考资料，能够帮助读者构建起对图嵌入技术的坚实理论基础。
评分这本书为我打开了理解复杂系统的新视角。在过去，我常常被各种复杂的数据所困扰，而这本书提供了一个强大的工具箱来应对这些挑战。通过将图嵌入技术应用于实际问题，我发现许多原本难以察觉的模式和关系变得清晰起来。例如，在分析一个大型社交网络时，图嵌入能够帮助我识别出隐藏的社群、关键的影响者以及信息传播的路径。在进行推荐系统开发时，图嵌入能够更准确地捕捉用户和物品之间的复杂交互，从而提供更个性化的推荐。书中提供的案例研究非常有启发性，它们展示了图嵌入技术在不同领域的强大潜力，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、药物发现等等。这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一本关于如何从连接的数据中挖掘智慧的哲学读物，它引导我思考如何更有效地表示和理解世界。
评分这本书的封面设计相当引人注目，使用了深邃的蓝色背景，上面点缀着抽象的、相互连接的节点和线条，仿佛在暗示着书中内容所探讨的复杂关系和隐藏结构。我一直对如何从数据中提取有意义的模式充满好奇，而“图嵌入”这个词本身就带有一种神秘感，让我联想到将抽象概念转化为可量化表示的过程。翻开这本书，我期待能够深入了解图嵌入技术的核心原理，比如它如何将图结构中的节点、边以及它们的属性映射到低维度的向量空间中，从而捕捉到数据的内在联系。我特别好奇作者会如何解释不同类型的图嵌入方法，例如基于矩阵分解的，基于深度学习的，以及那些专门为特定类型图（如异构图、动态图）设计的技术。书中是否会包含一些实际应用的案例，例如在社交网络分析、推荐系统、生物信息学或知识图谱中的应用，这些是我非常关注的。如果能够看到一些清晰的图示和代码示例，那就更完美了，能够帮助我更好地理解抽象的概念，并尝试将这些技术应用到我自己的研究或工作中。这本书的出版，无疑为我提供了一个深入探索图嵌入世界的绝佳机会。
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