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Learning – Morgan & Claypool Publishers

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Learning – Morgan & Claypool Publishers» è adottato per Learning From Networks dal prof. Fabio Vandin (Computer Engineering – sede di Padova, Control Systems Engineering – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Graph Representation Learning , Autori: Hamilton, William L, Luogo: San Rafael, Anno: 2020, Editore: Morgan & Claypool Publishers, Note: --

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Learning From Networks – Prof. Fabio Vandin Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU / esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

Titolo

Learning – Morgan & Claypool Publishersquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Networks – Networks, Crowds, and MarketsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione Analisi dei grafi e caratteristiche delle reti (es. diametro, centralità, coefficiente di clustering) Patterns e motifs in reti Embedding di reti Graph neural networks Clustering di reti Argomenti avanzati (es., temporal networks, uncertain graphs)

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Learning From Networks – Prof. Fabio Vandin Canale unico

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Control Systems Engineering – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

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Learning – Morgan & Claypool Publishersquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione Analisi dei grafi e caratteristiche delle reti (es. diametro, centralità, coefficiente di clustering) Patterns e motifs in reti Embedding di reti Graph neural networks Clustering di reti Argomenti avanzati (es., temporal networks, uncertain graphs)

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