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Autor Shim, Kyuseok |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaAdvances in Knowledge Discovery and Data Mining / Kim, Jinho ; Shim, Kyuseok ; Cao, Longbing ; Lee, Jae-Gil ; Lin, Xuemin ; Moon, Yang-Sae
TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kim, Jinho, ; Shim, Kyuseok, ; Cao, Longbing, ; Lee, Jae-Gil, ; Lin, Xuemin, ; Moon, Yang-Sae, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXXII, 841 p. 242 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-57454-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Software de la aplicacion Gestión de base de datos Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Seguridad de datos e información Clasificación: 6.312 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNAI 10234 y 10235, constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 21.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Avances en el Descubrimiento del Conocimiento y la MinerÃa de Datos, PAKDD 2017, celebrada en Jeju, Corea del Sur, en mayo de 2017. Los 129 artÃculos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 458 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: clasificación y aprendizaje profundo; minerÃa de gráficos y redes sociales; aplicaciones de minerÃa y seguridad/riesgo que preservan la privacidad; minerÃa de datos espacio-temporal y secuencial; agrupación y detección de anomalÃas; sistema de recomendación; selección de caracterÃsticas; minerÃa de textos y opiniones; agrupamiento y factorización matricial; minerÃa dinámica de datos en flujo; modelos y algoritmos novedosos; minerÃa de datos de comportamiento; agrupación de gráficos y detección de comunidades; reducción de dimensionalidad. Nota de contenido: Classification and deep learning -- Social network and graph mining -- Privacy-preserving mining and security/risk applications -- Spatio-temporal and sequential data mining -- Clustering and anomaly detection -- Recommender system -- Feature selection -- Text and opinion mining -- Clustering and matrix factorization -- Dynamic, stream data mining -- Novel models and algorithms -- Behavioral data mining -- Graph clustering and community detection -- Dimensionality reduction. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNAI 10234 and 10235, constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2017, held in Jeju, South Korea, in May 2017. The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Kim, Jinho, ; Shim, Kyuseok, ; Cao, Longbing, ; Lee, Jae-Gil, ; Lin, Xuemin, ; Moon, Yang-Sae, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXXII, 841 p. 242 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-57454-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Software de la aplicacion Gestión de base de datos Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Seguridad de datos e información Clasificación: 6.312 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNAI 10234 y 10235, constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 21.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Avances en el Descubrimiento del Conocimiento y la MinerÃa de Datos, PAKDD 2017, celebrada en Jeju, Corea del Sur, en mayo de 2017. Los 129 artÃculos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 458 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: clasificación y aprendizaje profundo; minerÃa de gráficos y redes sociales; aplicaciones de minerÃa y seguridad/riesgo que preservan la privacidad; minerÃa de datos espacio-temporal y secuencial; agrupación y detección de anomalÃas; sistema de recomendación; selección de caracterÃsticas; minerÃa de textos y opiniones; agrupamiento y factorización matricial; minerÃa dinámica de datos en flujo; modelos y algoritmos novedosos; minerÃa de datos de comportamiento; agrupación de gráficos y detección de comunidades; reducción de dimensionalidad. Nota de contenido: Classification and deep learning -- Social network and graph mining -- Privacy-preserving mining and security/risk applications -- Spatio-temporal and sequential data mining -- Clustering and anomaly detection -- Recommender system -- Feature selection -- Text and opinion mining -- Clustering and matrix factorization -- Dynamic, stream data mining -- Novel models and algorithms -- Behavioral data mining -- Graph clustering and community detection -- Dimensionality reduction. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNAI 10234 and 10235, constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2017, held in Jeju, South Korea, in May 2017. The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kim, Jinho, ; Shim, Kyuseok, ; Cao, Longbing, ; Lee, Jae-Gil, ; Lin, Xuemin, ; Moon, Yang-Sae, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXXII, 857 p. 252 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-57529-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Software de la aplicacion Gestión de base de datos Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Seguridad de datos e información Clasificación: 6.312 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNAI 10234 y 10235, constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 21.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Avances en el Descubrimiento del Conocimiento y la MinerÃa de Datos, PAKDD 2017, celebrada en Jeju, Corea del Sur, en mayo de 2017. Los 129 artÃculos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 458 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: clasificación y aprendizaje profundo; minerÃa de gráficos y redes sociales; aplicaciones de minerÃa y seguridad/riesgo que preservan la privacidad; minerÃa de datos espacio-temporal y secuencial; agrupación y detección de anomalÃas; sistema de recomendación; selección de caracterÃsticas; minerÃa de textos y opiniones; agrupamiento y factorización matricial; minerÃa dinámica de datos en flujo; modelos y algoritmos novedosos; minerÃa de datos de comportamiento; agrupación de gráficos y detección de comunidades; reducción de dimensionalidad. Nota de contenido: Classification and deep learning -- Social network and graph mining -- Privacy-preserving mining and security/risk applications -- Spatio-temporal and sequential data mining -- Clustering and anomaly detection -- Recommender system -- Feature selection -- Text and opinion mining -- Clustering and matrix factorization -- Dynamic, stream data mining -- Novel models and algorithms -- Behavioral data mining -- Graph clustering and community detection -- Dimensionality reduction. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNAI 10234 and 10235, constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2017, held in Jeju, South Korea, in May 2017. The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Kim, Jinho, ; Shim, Kyuseok, ; Cao, Longbing, ; Lee, Jae-Gil, ; Lin, Xuemin, ; Moon, Yang-Sae, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXXII, 857 p. 252 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-57529-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Software de la aplicacion Gestión de base de datos Protección de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Seguridad de datos e información Clasificación: 6.312 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNAI 10234 y 10235, constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 21.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Avances en el Descubrimiento del Conocimiento y la MinerÃa de Datos, PAKDD 2017, celebrada en Jeju, Corea del Sur, en mayo de 2017. Los 129 artÃculos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 458 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: clasificación y aprendizaje profundo; minerÃa de gráficos y redes sociales; aplicaciones de minerÃa y seguridad/riesgo que preservan la privacidad; minerÃa de datos espacio-temporal y secuencial; agrupación y detección de anomalÃas; sistema de recomendación; selección de caracterÃsticas; minerÃa de textos y opiniones; agrupamiento y factorización matricial; minerÃa dinámica de datos en flujo; modelos y algoritmos novedosos; minerÃa de datos de comportamiento; agrupación de gráficos y detección de comunidades; reducción de dimensionalidad. Nota de contenido: Classification and deep learning -- Social network and graph mining -- Privacy-preserving mining and security/risk applications -- Spatio-temporal and sequential data mining -- Clustering and anomaly detection -- Recommender system -- Feature selection -- Text and opinion mining -- Clustering and matrix factorization -- Dynamic, stream data mining -- Novel models and algorithms -- Behavioral data mining -- Graph clustering and community detection -- Dimensionality reduction. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNAI 10234 and 10235, constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2017, held in Jeju, South Korea, in May 2017. The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
