Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Recently, stochastic graph in which weights associated with edges are random variables is suggested as a better candidate as a graph model for real-world network applications with time-varying nature for social network analysis. By choosing stochastic graph as a graph model of a social network, it is called stochastic social network. In this book, we first introduce several re-definitions of network measures for stochastic social networks and then we introduce some intelligent algorithms for computation of network measures for social network analysis under the situation that the weights associated with the edges of the network are random variables with unknown probability distribution functions. Intelligent algorithms can guide the process of sampling the edges of the network in order to provide good estimates for the probability distribution functions of the edges of the network.