| Título : |
New Frontiers in Mining Complex Patterns : 8th International Workshop, NFMCP 2019, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2019, W¼rzburg, Germany, September 16, 2019, Revised Selected Papers |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Ceci, Michelangelo, ; Loglisci, Corrado, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XII, 155 p. 111 ilustraciones, 33 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-48861-1 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Procesamiento de datos Red de computadoras Sistemas informáticos Software de la aplicacion Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Redes de comunicación informática Implementación de sistema informático Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia del 8.º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2019, celebrado junto con ECML-PKDD 2019 en W¼rzburg, Alemania, en septiembre de 2019. El taller se centró en los últimos desarrollos en el análisis de fuentes de datos complejas y masivas, como blogs, datos de eventos o registros, datos médicos, datos espacio-temporales, redes sociales, datos de movilidad, datos de sensores y flujos. |
| Nota de contenido: |
A Framework for Pattern Mining and Anomaly Detection in Multi-Dimensional Time Series and Event Logs -- A Heuristic Approach for Sensitive Pattern Hiding with Improved Data Quality -- Interpretable Survival Gradient Boosting Models with Bagged Trees Base Learners -- Neural Hybrid Recommender: Recommendation Needs Collaboration -- Discovering Discriminative Nodes for Classification with Deep Graph Convolutional Methods -- Soft Voting Windowing Ensembles for Learning from Partially Labelled Streams -- Disentangling Aspect and Opinion Words in Sentiment Analysis Using Lifelong PU Learning -- Customer Purchase Behavior Prediction in E-commerce: A Conceptual Framework and Research Agenda -- Hough Transform as a Tool for the Classification of Vehicle Speed Changes in on-road Audio Recordings. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
New Frontiers in Mining Complex Patterns : 8th International Workshop, NFMCP 2019, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2019, W¼rzburg, Germany, September 16, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Ceci, Michelangelo, ; Loglisci, Corrado, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XII, 155 p. 111 ilustraciones, 33 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-48861-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Procesamiento de datos Red de computadoras Sistemas informáticos Software de la aplicacion Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Redes de comunicación informática Implementación de sistema informático Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas posteriores a la conferencia del 8.º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2019, celebrado junto con ECML-PKDD 2019 en W¼rzburg, Alemania, en septiembre de 2019. El taller se centró en los últimos desarrollos en el análisis de fuentes de datos complejas y masivas, como blogs, datos de eventos o registros, datos médicos, datos espacio-temporales, redes sociales, datos de movilidad, datos de sensores y flujos. |
| Nota de contenido: |
A Framework for Pattern Mining and Anomaly Detection in Multi-Dimensional Time Series and Event Logs -- A Heuristic Approach for Sensitive Pattern Hiding with Improved Data Quality -- Interpretable Survival Gradient Boosting Models with Bagged Trees Base Learners -- Neural Hybrid Recommender: Recommendation Needs Collaboration -- Discovering Discriminative Nodes for Classification with Deep Graph Convolutional Methods -- Soft Voting Windowing Ensembles for Learning from Partially Labelled Streams -- Disentangling Aspect and Opinion Words in Sentiment Analysis Using Lifelong PU Learning -- Customer Purchase Behavior Prediction in E-commerce: A Conceptual Framework and Research Agenda -- Hough Transform as a Tool for the Classification of Vehicle Speed Changes in on-road Audio Recordings. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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