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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 [...]
