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Large-Scale Parallel Data Mining: 1759 (Lecture Notes in Computer Science, 1759)
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Large-Scale Parallel Data Mining: 1759 (Lecture Notes in Computer Science, 1759) - Taschenbuch

2000, ISBN: 9783540671947

Editor: Zaki, Mohammed J. Editor: Ho, Ching-Tien, Springer, Paperback, Auflage: 2000, 268 Seiten, Publiziert: 2000-02-23T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, Hersteller-Nr.: Illustrations, 0.8… Mehr…

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Zaki, Mohammed J. und Ching-Tien Ho:

Large-Scale Parallel Data Mining - Taschenbuch

2000, ISBN: 3540671943

[EAN: 9783540671947], Gebraucht, guter Zustand, [PU: Springer Berlin], INFORMATION EXTRACTION,CLASSIFICATION,DISTRIBUTED SYSTEMS,DATA MINING,PARALLEL DATABASES,SEARCH ALGORITHMS,INTERNET … Mehr…

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Large-Scale Parallel Data Mining (Lecture Notes in Computer Science, 1759) - Taschenbuch

2000

ISBN: 3540671943

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Large-Scale Parallel Data Mining (Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence) - Taschenbuch

2002, ISBN: 9783540671947

Springer, 2002-09-18. Paperback. Good. 0.6000 9.1000 6.0000. Ex-library., Springer, 2002-09-18, 2.5

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Ching-Tien Ho:
Large-Scale Parallel Data Mining - gebrauchtes Buch

ISBN: 9783540671947

Livre, [PU: Springer, Berlin/Heidelberg]

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Large-Scale Parallel Data Mining: 1759 (Lecture Notes in Computer Science, 1759)

With the unprecedented growth-rate at which data is being collected and stored electronically today in almost all fields of human endeavor, the efficient extraction of useful information from the data available is becoming an increasing scientific challenge and a massive economic need. This book presents thoroughly reviewed and revised full versions of papers presented at a workshop on the topic held during KDD'99 in San Diego, California, USA in August 1999 complemented by several invited chapters and a detailed introductory survey in order to provide complete coverage of the relevant issues. The contributions presented cover all major tasks in data mining including parallel and distributed mining frameworks, associations, sequences, clustering, and classification. All in all, the volume presents the state of the art in the young and dynamic field of parallel and distributed data mining methods. It will be a valuable source of reference for researchers and professionals.

Detailangaben zum Buch - Large-Scale Parallel Data Mining: 1759 (Lecture Notes in Computer Science, 1759)


EAN (ISBN-13): 9783540671947
ISBN (ISBN-10): 3540671943
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2000
Herausgeber: Springer
261 Seiten
Gewicht: 0,388 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-05-07T08:33:39+02:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 9783540671947

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-67194-3, 978-3-540-67194-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: ching, zaki, mohammed, large
Titel des Buches: large scale, artificial intelligence, 1759, parallel, lecture notes data mining, berlin, lecture notes computer science


Daten vom Verlag:

Autor/in: Mohammed J. Zaki; Ching-Tien Ho
Titel: Lecture Notes in Computer Science; Lecture Notes in Artificial Intelligence; Large-Scale Parallel Data Mining
Verlag: Springer; Springer Berlin
260 Seiten
Erscheinungsjahr: 2000-02-23
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
53,49 € (DE)
54,99 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
VIII, 260 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Künstliche Intelligenz; Verstehen; classification; data mining; distributed information systems; information extraction; information retrieval; internet searching; parallel databases; search algorithms; algorithm analysis and problem complexity; Artificial Intelligence; Database Management; Information Storage and Retrieval; Computer Communication Networks; Algorithms; Computer and Information Systems Applications; Datenbanken; Informationsrückgewinnung, Information Retrieval; Data Warehousing; Netzwerk-Hardware; Algorithmen und Datenstrukturen; Angewandte Informatik; EA

Large-Scale Parallel Data Mining.- Parallel and Distributed Data Mining: An Introduction.- Mining Frameworks.- The Integrated Delivery of Large-Scale Data Mining: The ACSys Data Mining Project.- A High Performance Implementation of the Data Space Transfer Protocol (DSTP).- Active Mining in a Distributed Setting.- Associations and Sequences.- Efficient Parallel Algorithms for Mining Associations.- Parallel Branch-and-Bound Graph Search for Correlated Association Rules.- Parallel Generalized Association Rule Mining on Large Scale PC Cluster.- Parallel Sequence Mining on Shared-Memory Machines.- Classification.- Parallel Predictor Generation.- Efficient Parallel Classification Using Dimensional Aggregates.- Learning Rules from Distributed Data.- Clustering.- Collective, Hierarchical Clustering from Distributed, Heterogeneous Data.- A Data-Clustering Algorithm on Distributed Memory Multiprocessors.
Includes supplementary material: sn.pub/extras

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