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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaAdvances in Knowledge Discovery and Data Mining / Lauw, Hady W. ; Wong, Raymond Chi-Wing ; Ntoulas, Alexandros ; Lim, Ee-Peng ; Ng, See-Kiong ; Pan, Sinno Jialin
TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 24th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2020, Singapore, May 11–14, 2020, Proceedings, Part I / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lauw, Hady W., ; Wong, Raymond Chi-Wing, ; Ntoulas, Alexandros, ; Lim, Ee-Peng, ; Ng, See-Kiong, ; Pan, Sinno Jialin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXVII, 886 p. 293 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-47426-3 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: Inteligencia artificial Red de computadoras Software de la aplicacion Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12084 y 12085 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 24.ª Conferencia de Asia PacÃfico sobre descubrimiento de conocimientos y minerÃa de datos, PAKDD 2020, que debÃa celebrarse en Singapur en mayo de 2020. La conferencia se celebró virtualmente a la pandemia de COVID-19. Los 135 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 628 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: sistemas de recomendación; clasificación; agrupamiento; minerÃa de redes sociales; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos de comportamiento; aprendizaje profundo; extracción y selección de caracterÃsticas; factores humanos, de dominio, organizacionales y sociales en la minerÃa de datos; extraer datos secuenciales; extraer datos desequilibrados; asociación; privacidad y seguridad; aprendizaje supervisado; algoritmos novedosos; extraer datos multimedia/multidimensionales; solicitud; minerÃa de datos de red y gráficos; detección y análisis de anomalÃas; extraer datos espaciales, temporales, no estructurados y semiestructurados; análisis de los sentimientos; modelo estadÃstico/gráfico; computación multifuente/distribuida/paralela/en la nube. Nota de contenido: Recommender Systems -- Classification -- Clustering -- Mining Social Networks -- Representation Learning and Embedding -- Mining Behavioral Data -- Deep Learning -- Feature Extraction and Selection -- Human, Domain, Organizational and Social Factors in Data Mining. Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12084 and 12085 constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 24th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2020, which was due to be held in Singapore, in May 2020. The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic. The 135 full papers presented were carefully reviewed and selected from 628 submissions. The papers present new ideas, original research results, and practical development experiences from all KDD related areas, including data mining, data warehousing, machine learning, artificial intelligence, databases, statistics, knowledge engineering, visualization, decision-making systems, and the emerging applications. They are organized in the following topical sections: recommender systems; classification; clustering; mining social networks; representation learning and embedding; mining behavioral data; deep learning; feature extraction and selection; human, domain, organizational and social factors in data mining; mining sequential data; mining imbalanced data; association; privacy and security; supervised learning; novel algorithms; mining multi-media/multi-dimensional data; application; mining graph and network data; anomaly detection and analytics; mining spatial, temporal, unstructured and semi-structured data; sentiment analysis; statistical/graphical model; multi-source/distributed/parallel/cloud computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 24th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2020, Singapore, May 11–14, 2020, Proceedings, Part I / [documento electrónico] / Lauw, Hady W., ; Wong, Raymond Chi-Wing, ; Ntoulas, Alexandros, ; Lim, Ee-Peng, ; Ng, See-Kiong, ; Pan, Sinno Jialin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXXVII, 886 p. 293 ilustraciones, 207 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-47426-3
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: Inteligencia artificial Red de computadoras Software de la aplicacion Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12084 y 12085 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 24.ª Conferencia de Asia PacÃfico sobre descubrimiento de conocimientos y minerÃa de datos, PAKDD 2020, que debÃa celebrarse en Singapur en mayo de 2020. La conferencia se celebró virtualmente a la pandemia de COVID-19. Los 135 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 628 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: sistemas de recomendación; clasificación; agrupamiento; minerÃa de redes sociales; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos de comportamiento; aprendizaje profundo; extracción y selección de caracterÃsticas; factores humanos, de dominio, organizacionales y sociales en la minerÃa de datos; extraer datos secuenciales; extraer datos desequilibrados; asociación; privacidad y seguridad; aprendizaje supervisado; algoritmos novedosos; extraer datos multimedia/multidimensionales; solicitud; minerÃa de datos de red y gráficos; detección y análisis de anomalÃas; extraer datos espaciales, temporales, no estructurados y semiestructurados; análisis de los sentimientos; modelo estadÃstico/gráfico; computación multifuente/distribuida/paralela/en la nube. Nota de contenido: Recommender Systems -- Classification -- Clustering -- Mining Social Networks -- Representation Learning and Embedding -- Mining Behavioral Data -- Deep Learning -- Feature Extraction and Selection -- Human, Domain, Organizational and Social Factors in Data Mining. Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12084 and 12085 constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 24th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2020, which was due to be held in Singapore, in May 2020. The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic. The 135 full papers presented were carefully reviewed and selected from 628 submissions. The papers present new ideas, original research results, and practical development experiences from all KDD related areas, including data mining, data warehousing, machine learning, artificial intelligence, databases, statistics, knowledge engineering, visualization, decision-making systems, and the emerging applications. They are organized in the following topical sections: recommender systems; classification; clustering; mining social networks; representation learning and embedding; mining behavioral data; deep learning; feature extraction and selection; human, domain, organizational and social factors in data mining; mining sequential data; mining imbalanced data; association; privacy and security; supervised learning; novel algorithms; mining multi-media/multi-dimensional data; application; mining graph and network data; anomaly detection and analytics; mining spatial, temporal, unstructured and semi-structured data; sentiment analysis; statistical/graphical model; multi-source/distributed/parallel/cloud computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 24th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2020, Singapore, May 11–14, 2020, Proceedings, Part II / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lauw, Hady W., ; Wong, Raymond Chi-Wing, ; Ntoulas, Alexandros, ; Lim, Ee-Peng, ; Ng, See-Kiong, ; Pan, Sinno Jialin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXVIII, 924 p. 503 ilustraciones, 242 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-47436-2 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: Inteligencia artificial Gestión de base de datos Software de la aplicacion Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Sistema de administración de base de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12084 y 12085 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 24.ª Conferencia de Asia PacÃfico sobre descubrimiento de conocimientos y minerÃa de datos, PAKDD 2020, que debÃa celebrarse en Singapur en mayo de 2020. La conferencia se celebró virtualmente a la pandemia de COVID-19. Los 135 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 628 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: sistemas de recomendación; clasificación; agrupamiento; minerÃa de redes sociales; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos de comportamiento; aprendizaje profundo; extracción y selección de caracterÃsticas; factores humanos, de dominio, organizacionales y sociales en la minerÃa de datos; extraer datos secuenciales; extraer datos desequilibrados; asociación; privacidad y seguridad; aprendizaje supervisado; algoritmos novedosos; extraer datos multimedia/multidimensionales; solicitud; minerÃa de datos de red y gráficos; detección y análisis de anomalÃas; extraer datos espaciales, temporales, no estructurados y semiestructurados; análisis de los sentimientos; modelo estadÃstico/gráfico; computación multifuente/distribuida/paralela/en la nube. Nota de contenido: Mining Sequential Data -- Mining Imbalanced Data -- Association -- Privacy and Security -- Supervised Learning -- Novel Algorithms -- Mining Multi-Media/Multi-Dimensional Data -- Application -- Mining Graph and Network Data -- Anomaly Detection and Analytics -- Mining Spatial, Temporal, Unstructured and Semi-Structured Data -- Sentiment Analysis -- Statistical/Graphical Model -- Multi-Source/Distributed/Parallel/Cloud Computing. Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12084 and 12085 constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 24th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2020, which was due to be held in Singapore, in May 2020. The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic. The 135 full papers presented were carefully reviewed and selected from 628 submissions. The papers present new ideas, original research results, and practical development experiences from all KDD related areas, including data mining, data warehousing, machine learning, artificial intelligence, databases, statistics, knowledge engineering, visualization, decision-making systems, and the emerging applications. They are organized in the following topical sections: recommender systems; classification; clustering; mining social networks; representation learning and embedding; mining behavioral data; deep learning; feature extraction and selection; human, domain, organizational and social factors in data mining; mining sequential data; mining imbalanced data; association; privacy and security; supervised learning; novel algorithms; mining multi-media/multi-dimensional data; application; mining graph and network data; anomaly detection and analytics; mining spatial, temporal, unstructured and semi-structured data; sentiment analysis; statistical/graphical model; multi-source/distributed/parallel/cloud computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 24th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2020, Singapore, May 11–14, 2020, Proceedings, Part II / [documento electrónico] / Lauw, Hady W., ; Wong, Raymond Chi-Wing, ; Ntoulas, Alexandros, ; Lim, Ee-Peng, ; Ng, See-Kiong, ; Pan, Sinno Jialin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXXVIII, 924 p. 503 ilustraciones, 242 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-47436-2
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: Inteligencia artificial Gestión de base de datos Software de la aplicacion Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Sistema de administración de base de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12084 y 12085 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 24.ª Conferencia de Asia PacÃfico sobre descubrimiento de conocimientos y minerÃa de datos, PAKDD 2020, que debÃa celebrarse en Singapur en mayo de 2020. La conferencia se celebró virtualmente a la pandemia de COVID-19. Los 135 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 628 presentaciones. Los artÃculos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minerÃa de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadÃsticas, la ingenierÃa del conocimiento, la visualización, los sistemas de toma de decisiones y los emergentes. aplicaciones. Están organizados en las siguientes secciones temáticas: sistemas de recomendación; clasificación; agrupamiento; minerÃa de redes sociales; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos de comportamiento; aprendizaje profundo; extracción y selección de caracterÃsticas; factores humanos, de dominio, organizacionales y sociales en la minerÃa de datos; extraer datos secuenciales; extraer datos desequilibrados; asociación; privacidad y seguridad; aprendizaje supervisado; algoritmos novedosos; extraer datos multimedia/multidimensionales; solicitud; minerÃa de datos de red y gráficos; detección y análisis de anomalÃas; extraer datos espaciales, temporales, no estructurados y semiestructurados; análisis de los sentimientos; modelo estadÃstico/gráfico; computación multifuente/distribuida/paralela/en la nube. Nota de contenido: Mining Sequential Data -- Mining Imbalanced Data -- Association -- Privacy and Security -- Supervised Learning -- Novel Algorithms -- Mining Multi-Media/Multi-Dimensional Data -- Application -- Mining Graph and Network Data -- Anomaly Detection and Analytics -- Mining Spatial, Temporal, Unstructured and Semi-Structured Data -- Sentiment Analysis -- Statistical/Graphical Model -- Multi-Source/Distributed/Parallel/Cloud Computing. Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12084 and 12085 constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 24th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2020, which was due to be held in Singapore, in May 2020. The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic. The 135 full papers presented were carefully reviewed and selected from 628 submissions. The papers present new ideas, original research results, and practical development experiences from all KDD related areas, including data mining, data warehousing, machine learning, artificial intelligence, databases, statistics, knowledge engineering, visualization, decision-making systems, and the emerging applications. They are organized in the following topical sections: recommender systems; classification; clustering; mining social networks; representation learning and embedding; mining behavioral data; deep learning; feature extraction and selection; human, domain, organizational and social factors in data mining; mining sequential data; mining imbalanced data; association; privacy and security; supervised learning; novel algorithms; mining multi-media/multi-dimensional data; application; mining graph and network data; anomaly detection and analytics; mining spatial, temporal, unstructured and semi-structured data; sentiment analysis; statistical/graphical model; multi-source/distributed/parallel/cloud computing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Trends and Applications in Knowledge Discovery and Data Mining : PAKDD 2019 Workshops, BDM, DLKT, LDRC, PAISI, WeL, Macau, China, April 14–17, 2019, Revised Selected Papers / Tipo de documento: documento electrónico Autores: U., Leong Hou, ; Lauw, Hady W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 366 p. 162 ilustraciones, 115 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-26142-9 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: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Procesamiento de datos Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Seguridad de datos e información Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente revisadas, de los talleres que se llevaron a cabo junto con la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, en Macao, China, en abril de 2019. Los 31 artÃculos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado de un total de 52 presentaciones. Surgen de los siguientes talleres: · PAISI 2019: 14º Taller de Asia PacÃfico sobre inteligencia e informática de seguridad · WeL 2019: Taller PAKDD 2019 sobre aprendizaje débilmente supervisado: progreso y futuro · LDRC 2019: Taller PAKDD 2019 sobre representación de datos de aprendizaje para agrupación · BDM 2019: Octavo taller sobre técnicas de inspiración biológica para el descubrimiento de conocimientos y la minerÃa de datos · DLKT 2019: Primer taller de Asia PacÃfico sobre aprendizaje profundo para la transferencia de conocimientos. Nota de contenido: 14th Pacific Asia Workshop on Intelligence and Security Informatics (PAISI 2019) -- A Supporting Tool for IT System Security Specification Evaluation Based on ISO/IEC 15408 and ISO/IEC 18045 -- An Investigation on Multi View based User Behavior towards Spam Detection in Social Networks -- A Cluster Ensemble Strategy for Asian Handicap Betting -- Designing an Integrated Intelligence Center: New Taipei City Police Department as an Example -- Early Churn User Classification in Social Networking Service Using Attention-based Long Short-Term Memory -- PAKDD 2019 Workshop on Weakly Supervised Learning: Progress and Future (WeL 2019) -- Weakly Supervised Learning by a Confusion Matrix of Contexts -- Learning a Semantic Space for Modeling Images,Tags and Feelings in Cross-media Search -- Adversarial Active Learning in the Presence of Weak and Malicious Oracles -- The Most Related Knowledge First: A Progressive Domain Adaptation Method -- Learning Data Representation for Clustering (LDRC 2019) -- Deep Architectures for Joint Clustering and Visualization with Self-Organizing Maps -- Deep cascade of extra trees -- Algorithms for an Efficient Tensor Biclustering -- Change point detetion in periodic panel data using a mixture-model-based approach -- The 8th Workshop on Biologically-inspired Techniques for Knowledge Discovery and Data Mining (BDM 2019) -- Neural Network-Based Deep Encoding for Mixed-Attribute Data Classification -- Protein Complexes Detection Based on Deep Neural Network -- Predicting Auction Price of Vehicle License Plate with Deep Residual Learning -- Mining Multispectral Aerial Images for Automatic Detection of Strategic Bridge Locations for Disaster Relief Missions -- Chinese Word Segmentation with Feature Alignment -- Spike Sorting with Locally Weighted Co-association Matrix-based Spectral Clustering -- Label Distribution Learning Based Age-Invariant Face Recognition -- Overall Loss For Deep Neural Networks -- Sentiment Analysis Based on LSTM Architecture with Emoticon Attention -- Aspect Level Sentiment Analysis with Aspect Attention -- The 1st Pacific Asia Workshop on Deep Learning for Knowledge Transfer (DLKT 2019) -- Transfer Channel Pruning for Compressing Deep Domain Adaptation Models -- A Heterogeneous Domain Adversarial Neural Network for Trans-Domain Behavioral Targeting -- Natural Language Business Intelligence Question Answering through SeqtoSeq Transfer Learning -- Robust Faster R-CNN:Increasing Robustness to Occlusions and multi-scale objects -- Effectively Representing Short Text via the Improved Semantic Feature Space Mapping -- Probabilistic Graphical Model Based Highly Scalable Directed Community Detection Algorithm -- Hilltop based recommendation in co-author networks -- Neural Variational Collaborative Filtering for Top-K Recommendation. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the workshops that were held in conjunction with the 23rd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2019, in Macau, China, in April 2019. The 31 revised papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 52 submissions. They stem from the following workshops: · PAISI 2019: 14th Pacific Asia Workshop on Intelligence and Security Informatics · WeL 2019: PAKDD 2019 Workshop on Weakly Supervised Learning: Progress and Future · LDRC 2019: PAKDD 2019 Workshop on Learning Data Representation for Clustering · BDM 2019: 8th Workshop on Biologically-inspired Techniques for Knowledge Discovery and Data Mining · DLKT 2019: 1st Pacific Asia Workshop on Deep Learning for Knowledge Transfer. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Trends and Applications in Knowledge Discovery and Data Mining : PAKDD 2019 Workshops, BDM, DLKT, LDRC, PAISI, WeL, Macau, China, April 14–17, 2019, Revised Selected Papers / [documento electrónico] / U., Leong Hou, ; Lauw, Hady W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 366 p. 162 ilustraciones, 115 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-26142-9
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: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Procesamiento de datos Visión por computador Ciencias sociales Protección de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Seguridad de datos e información Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente revisadas, de los talleres que se llevaron a cabo junto con la 23.ª Conferencia PacÃfico-Asia sobre Descubrimiento de Conocimiento y MinerÃa de Datos, PAKDD 2019, en Macao, China, en abril de 2019. Los 31 artÃculos revisados ​​presentados fueron cuidadosamente revisado y seleccionado de un total de 52 presentaciones. Surgen de los siguientes talleres: · PAISI 2019: 14º Taller de Asia PacÃfico sobre inteligencia e informática de seguridad · WeL 2019: Taller PAKDD 2019 sobre aprendizaje débilmente supervisado: progreso y futuro · LDRC 2019: Taller PAKDD 2019 sobre representación de datos de aprendizaje para agrupación · BDM 2019: Octavo taller sobre técnicas de inspiración biológica para el descubrimiento de conocimientos y la minerÃa de datos · DLKT 2019: Primer taller de Asia PacÃfico sobre aprendizaje profundo para la transferencia de conocimientos. Nota de contenido: 14th Pacific Asia Workshop on Intelligence and Security Informatics (PAISI 2019) -- A Supporting Tool for IT System Security Specification Evaluation Based on ISO/IEC 15408 and ISO/IEC 18045 -- An Investigation on Multi View based User Behavior towards Spam Detection in Social Networks -- A Cluster Ensemble Strategy for Asian Handicap Betting -- Designing an Integrated Intelligence Center: New Taipei City Police Department as an Example -- Early Churn User Classification in Social Networking Service Using Attention-based Long Short-Term Memory -- PAKDD 2019 Workshop on Weakly Supervised Learning: Progress and Future (WeL 2019) -- Weakly Supervised Learning by a Confusion Matrix of Contexts -- Learning a Semantic Space for Modeling Images,Tags and Feelings in Cross-media Search -- Adversarial Active Learning in the Presence of Weak and Malicious Oracles -- The Most Related Knowledge First: A Progressive Domain Adaptation Method -- Learning Data Representation for Clustering (LDRC 2019) -- Deep Architectures for Joint Clustering and Visualization with Self-Organizing Maps -- Deep cascade of extra trees -- Algorithms for an Efficient Tensor Biclustering -- Change point detetion in periodic panel data using a mixture-model-based approach -- The 8th Workshop on Biologically-inspired Techniques for Knowledge Discovery and Data Mining (BDM 2019) -- Neural Network-Based Deep Encoding for Mixed-Attribute Data Classification -- Protein Complexes Detection Based on Deep Neural Network -- Predicting Auction Price of Vehicle License Plate with Deep Residual Learning -- Mining Multispectral Aerial Images for Automatic Detection of Strategic Bridge Locations for Disaster Relief Missions -- Chinese Word Segmentation with Feature Alignment -- Spike Sorting with Locally Weighted Co-association Matrix-based Spectral Clustering -- Label Distribution Learning Based Age-Invariant Face Recognition -- Overall Loss For Deep Neural Networks -- Sentiment Analysis Based on LSTM Architecture with Emoticon Attention -- Aspect Level Sentiment Analysis with Aspect Attention -- The 1st Pacific Asia Workshop on Deep Learning for Knowledge Transfer (DLKT 2019) -- Transfer Channel Pruning for Compressing Deep Domain Adaptation Models -- A Heterogeneous Domain Adversarial Neural Network for Trans-Domain Behavioral Targeting -- Natural Language Business Intelligence Question Answering through SeqtoSeq Transfer Learning -- Robust Faster R-CNN:Increasing Robustness to Occlusions and multi-scale objects -- Effectively Representing Short Text via the Improved Semantic Feature Space Mapping -- Probabilistic Graphical Model Based Highly Scalable Directed Community Detection Algorithm -- Hilltop based recommendation in co-author networks -- Neural Variational Collaborative Filtering for Top-K Recommendation. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the workshops that were held in conjunction with the 23rd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2019, in Macau, China, in April 2019. The 31 revised papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 52 submissions. They stem from the following workshops: · PAISI 2019: 14th Pacific Asia Workshop on Intelligence and Security Informatics · WeL 2019: PAKDD 2019 Workshop on Weakly Supervised Learning: Progress and Future · LDRC 2019: PAKDD 2019 Workshop on Learning Data Representation for Clustering · BDM 2019: 8th Workshop on Biologically-inspired Techniques for Knowledge Discovery and Data Mining · DLKT 2019: 1st Pacific Asia Workshop on Deep Learning for Knowledge Transfer. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
