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Advances in Knowledge Discovery in Databases - Adhikari, Jhimli

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        Avis sur Advances In Knowledge Discovery In Databases de Adhikari, Jhimli Format Broché  - Livre Informatique

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        Présentation Advances In Knowledge Discovery In Databases de Adhikari, Jhimli Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - Adhikari, Jhimli - 31/08/2016 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Adhikari, Jhimli - Adhikari, Animesh
      • Editeur : Springer International Publishing Ag
      • Langue : Anglais
      • Parution : 31/08/2016
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 388
      • Expédition : 587
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 2.1
      • ISBN : 3319366068



      • Résumé :
        This book presents recent advances in Knowledge discovery in databases (KDD) with a focus on the areas of market basket database, time-stamped databases and multiple related databases. Various interesting and intelligent algorithms are reported on data mining tasks. A large number of association measures are presented, which play significant roles in decision support applications. This book presents, discusses and contrasts new developments in mining time-stamped data, time-based data analyses, the identification of temporal patterns, the mining of multiple related databases, as well as local patterns analysis. ?

        Biographie:
        Animesh Adhikari is an associate professor in the department of Computer Science, Chowgule College, Goa, India. His education includes: Doctor of Philosophy in Computer Science, Goa University, Goa, India (2009)...

        Sommaire:
        Introduction.- Synthesizing conditional patterns in a database.- Synthesizing arbitrary Boolean expressions induced by frequent itemsets.- Measuring association among items in a database.- Mining association rules induced by item and quantity purchased.- Mining patterns different related databases.- Mining icebergs in different time-stamped data sources.-Synthesizing exceptional patterns in different data Sources.- Clustering items in time-stamped databases.- Synthesizing some extreme association rules from multiple databases.- Clustering local frequency items in multiple data sources.- Mining patterns of select items in different data sources.- Mining calendar-based periodic patterns in time-stamped data.- Measuring influence of an item in time-stamped databases.- Clustering multiple databases induced by local patterns.- Enhancing quality of patterns in multiple related databases.- Concluding remarks.

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