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Foundations and Advances in Data Mining

Foundations and Advances in Data Mining
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 117112666 Buchausg. u.d.T.: ‡Foundations and advances in data mining
ISBN 978-3-540-25057-9
Name Chu, Wesley
Lin, Tsau Young
ANZEIGE DER KETTE Lin, Tsau Young
T I T E L Foundations and Advances in Data Mining
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2005
2005
Umfang Online-Ressource (X, 340 p, digital)
Reihe Studies in Fuzziness and Soft Computing ; 180
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Foundations and advances in data mining
ISBN ISBN 978-3-540-32393-8
Klassifikation TBJ
MAT003000
*68-06
62-06
90-06
00B15
UY
COM014000
519
004
004.0151
TA329-348
TA640-643
ST 530
Kurzbeschreibung With the growing use of information technology and the recent advances in web systems, the amount of data available to users has increased exponentially. Thus, there is a critical need to understand the content of the data. As a result, data-mining has become a popular research topic in recent years for the treatment of the "data rich and information poor" syndrome. In this carefully edited volume a theoretical foundation as well as important new directions for data-mining research are presented. It brings together a set of well respected data mining theoreticians and researchers with practical data mining experiences. The presented theories will give data mining practitioners a scientific perspective in data mining and thus provide more insight into their problems, and the provided new data mining topics can be expected to stimulate further research in these important directions. TOC:The Mathematics of Learning.- Logical Regression Analysis: From Mathematical Formulas to Linguistic Rules.- A Feature/Attribute Theory for Association Mining and Constructing the Complete Feature Set.- A New Theoretical Framework for K-means-type Clustering.- Clustering via Decision Tree Construction.- Incremental Mining on Association Rules.- Mining Association Rules from Tabular Data Guided by Maximal Frequent Itemsets.- Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth: Principles and Extensions.- Web Page Classification.- Web Mining - Concepts, Applications, and Research Directions.- Privacy-Preserving Data Mining
1. Schlagwortkette Data Mining
Aufsatzsammlung
ANZEIGE DER KETTE Data Mining -- Aufsatzsammlung
SWB-Titel-Idn 276360524
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/b104039
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Inhaltsverzeichnis
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
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