Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, couvrant les réseaux échantillonnés bruyants, l'estimation de la probabilité, les réseaux multicouches et les réseaux dirigés.
Explore l'omniprésence des graphiques dans les données et les analyses modernes, en mettant l'accent sur le changement dans la perception des organisations des technologies graphiques.
Couvre le traitement graphique en mettant l'accent sur Oracle Labs PGX, en discutant de l'analyse graphique, des bases de données, des algorithmes et des défis analytiques distribués.
Explore les réseaux dirigés avec des relations asymétriques et des hypergraphes qui généralisent les graphiques en permettant aux bords de connecter n'importe quel sous-ensemble de nœuds.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Explore les graphes sociaux miniers, la régularisation, les structures communautaires et les algorithmes de détection de communauté dans diverses applications.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.