Información del autor
Autor Song, Min |
Documentos disponibles escritos por este autor (3)
Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaBig Data Analytics and Knowledge Discovery / Song, Min ; Song, Il-Yeol ; Kotsis, Gabriele ; Tjoa, A Min ; Khalil, Ismail
TÃtulo : Big Data Analytics and Knowledge Discovery : 22nd International Conference, DaWaK 2020, Bratislava, Slovakia, September 14–17, 2020, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Song, Min, ; Song, Il-Yeol, ; Kotsis, Gabriele, ; Tjoa, A Min, ; Khalil, Ismail, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 410 p. 153 ilustraciones, 113 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-59065-9 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: Gestión de base de datos TecnologÃa de la información Ciencias sociales Sistemas informáticos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Implementación de sistema informático Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: El volumen LNCS 12393 constituye los artÃculos de la 22ª Conferencia Internacional Big Data Analytics and Knowledge Discovery que se llevará a cabo en lÃnea en septiembre de 2020. Los 15 artÃculos completos presentados junto con 14 artÃculos breves más 1 artÃculo de posición en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 77 presentaciones. Este volumen ofrece una amplia gama de temas siguientes sobre aspectos teóricos y prácticos del análisis de big data y el descubrimiento de conocimientos como una nueva generación de repositorios de big data, preprocesamiento de datos, minerÃa de datos, minerÃa de textos, secuencias, minerÃa de gráficos y procesamiento paralelo. Nota de contenido: Big data -- Knowledge Discovery -- Query Languages -- Artificial Intelligent.-Machine Learning -- Data Warehousing -- Distributed System -- Visualization -- Data Management -- Multimedia Data. . Tipo de medio : Computadora Summary : The volume LNCS 12393 constitutes the papers of the 22nd International Conference Big Data Analytics and Knowledge Discovery which will be held online in September 2020. The 15 full papers presented together with 14 short papers plus 1 position paper in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 77 submissions. This volume offers a wide range to following subjects on theoretical and practical aspects of big data analytics and knowledge discovery as a new generation of big data repository, data pre-processing, data mining, text mining, sequences, graph mining, and parallel processing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Analytics and Knowledge Discovery : 22nd International Conference, DaWaK 2020, Bratislava, Slovakia, September 14–17, 2020, Proceedings / [documento electrónico] / Song, Min, ; Song, Il-Yeol, ; Kotsis, Gabriele, ; Tjoa, A Min, ; Khalil, Ismail, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 410 p. 153 ilustraciones, 113 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-59065-9
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: Gestión de base de datos TecnologÃa de la información Ciencias sociales Sistemas informáticos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Implementación de sistema informático Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: El volumen LNCS 12393 constituye los artÃculos de la 22ª Conferencia Internacional Big Data Analytics and Knowledge Discovery que se llevará a cabo en lÃnea en septiembre de 2020. Los 15 artÃculos completos presentados junto con 14 artÃculos breves más 1 artÃculo de posición en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados de un total de 77 presentaciones. Este volumen ofrece una amplia gama de temas siguientes sobre aspectos teóricos y prácticos del análisis de big data y el descubrimiento de conocimientos como una nueva generación de repositorios de big data, preprocesamiento de datos, minerÃa de datos, minerÃa de textos, secuencias, minerÃa de gráficos y procesamiento paralelo. Nota de contenido: Big data -- Knowledge Discovery -- Query Languages -- Artificial Intelligent.-Machine Learning -- Data Warehousing -- Distributed System -- Visualization -- Data Management -- Multimedia Data. . Tipo de medio : Computadora Summary : The volume LNCS 12393 constitutes the papers of the 22nd International Conference Big Data Analytics and Knowledge Discovery which will be held online in September 2020. The 15 full papers presented together with 14 short papers plus 1 position paper in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 77 submissions. This volume offers a wide range to following subjects on theoretical and practical aspects of big data analytics and knowledge discovery as a new generation of big data repository, data pre-processing, data mining, text mining, sequences, graph mining, and parallel processing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Proceedings of the 7th International Conference on Emerging Databases : Technologies, Applications, and Theory Tipo de documento: documento electrónico Autores: Lee, Wookey, ; Choi, Wonik, ; Jung, Sungwon, ; Song, Min, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 338 p. 157 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-6520-0 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: Telecomunicación Gestión de base de datos Red de computadoras IngenierÃa en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este volumen de actas presenta artÃculos seleccionados de la 7ma Conferencia Internacional sobre Bases de Datos Emergentes: TecnologÃas, Aplicaciones y TeorÃa (EDB 2017), que se celebró en Busan, Corea del 7 al 9 de agosto de 2017. Esta serie de conferencias fue lanzada por el Instituto Coreano de la Sociedad de Bases de Datos de Ingenieros y CientÃficos de la Información (KIISE) de Corea como un foro anual para explorar tecnologÃas, aplicaciones y avances de investigación novedosos en el campo de las bases de datos emergentes. Este foro se ha convertido en el principal lugar internacional para que investigadores y profesionales discutan temas de investigación, desafÃos, nuevas tecnologÃas y soluciones actuales. Nota de contenido: System and Performance -- Bioinformatics and Social Media -- Graph and Network -- Search and Information Retrieval -- Big Data Analytics. Tipo de medio : Computadora Summary : This proceedings volume presents selected papers from the 7th International Conference on Emerging Databases: Technologies, Applications, and Theory (EDB 2017), which was held in Busan, Korea from 7 to 9 August, 2017. This conference series was launched by the Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE) Database Society of Korea as an annual forum for exploring novel technologies, applications, and research advances in the field of emerging databases. This forum has evolved into the premier international venue for researchers and practitioners to discuss current research issues, challenges, new technologies, and solutions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Proceedings of the 7th International Conference on Emerging Databases : Technologies, Applications, and Theory [documento electrónico] / Lee, Wookey, ; Choi, Wonik, ; Jung, Sungwon, ; Song, Min, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2018 . - X, 338 p. 157 ilustraciones.
ISBN : 978-981-10-6520-0
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: Telecomunicación Gestión de base de datos Red de computadoras IngenierÃa en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Este volumen de actas presenta artÃculos seleccionados de la 7ma Conferencia Internacional sobre Bases de Datos Emergentes: TecnologÃas, Aplicaciones y TeorÃa (EDB 2017), que se celebró en Busan, Corea del 7 al 9 de agosto de 2017. Esta serie de conferencias fue lanzada por el Instituto Coreano de la Sociedad de Bases de Datos de Ingenieros y CientÃficos de la Información (KIISE) de Corea como un foro anual para explorar tecnologÃas, aplicaciones y avances de investigación novedosos en el campo de las bases de datos emergentes. Este foro se ha convertido en el principal lugar internacional para que investigadores y profesionales discutan temas de investigación, desafÃos, nuevas tecnologÃas y soluciones actuales. Nota de contenido: System and Performance -- Bioinformatics and Social Media -- Graph and Network -- Search and Information Retrieval -- Big Data Analytics. Tipo de medio : Computadora Summary : This proceedings volume presents selected papers from the 7th International Conference on Emerging Databases: Technologies, Applications, and Theory (EDB 2017), which was held in Busan, Korea from 7 to 9 August, 2017. This conference series was launched by the Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE) Database Society of Korea as an annual forum for exploring novel technologies, applications, and research advances in the field of emerging databases. This forum has evolved into the premier international venue for researchers and practitioners to discuss current research issues, challenges, new technologies, and solutions. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Representing Scientific Knowledge : The Role of Uncertainty Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chen, Chaomei, ; Song, Min, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXXII, 375 p. 200 ilustraciones, 165 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-62543-0 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 Procesamiento de imágenes Visión por computador IngenierÃa de software MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro está escrito para cualquier persona interesada en cómo evoluciona un campo de investigación y el papel fundamental de la comprensión de las incertidumbres involucradas en varias etapas del desarrollo de un dominio cientÃfico. En pocas palabras, la incertidumbre del conocimiento cientÃfico es cuánto sabemos realmente de lo que creemos saber. Presentamos una serie de técnicas de análisis computacional y visual de áreas de investigación como el mapeo cientÃfico, la minerÃa de texto, el descubrimiento basado en la literatura y el análisis de redes semánticas para que los lectores puedan aplicar estas herramientas al estudio de un tema de su elección. Además, establecemos el conjunto diverso de métodos en un contexto integrador que se basa en conocimientos de teorÃas filosóficas, sociológicas y evolutivas sobre lo que impulsa los avances de la ciencia para que los lectores del libro puedan guiar su propia investigación con sus fundamentos teóricos enriquecidos. El conocimiento cientÃfico es complejo. Un tema generalmente se construye sobre su propio conjunto de conceptos, teorÃas, metodologÃas y hallazgos descubiertos por generaciones de investigadores y profesionales. El conocimiento cientÃfico cambia constantemente. Algunos cambios son profundos y duraderos, mientras que otros pueden ser transitorios. ¿Cómo podemos mantenernos al dÃa con el estado del arte a medida que avanza la ciencia? ¿Cómo podemos captar de manera efectiva y precisa el estatus epistémico de la ciencia actual? El estudio del conocimiento cientÃfico en general se ha centrado abrumadoramente en el conocimiento cientÃfico en sÃ. En contraste, el estatus epistémico del conocimiento cientÃfico en varios niveles de granularidad se ha pasado por alto en gran medida, especialmente cuando el enfoque se centra en el desarrollo de un dominio cientÃfico. Este libro tiene como objetivo destacar el papel de las incertidumbres en el desarrollo de una mejor comprensión del estado del conocimiento cientÃfico en un momento particular y cómo su estado evoluciona a lo largo del desarrollo de la investigación. Además, demostramos cómo el conocimiento de los tipos de incertidumbres asociadas con las afirmaciones cientÃficas sirve como una parte integral y crÃtica de nuestra experiencia en el dominio. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is written for anyone who is interested in how a field of research evolves and the fundamental role of understanding uncertainties involved in various stages of the development of a scientific domain. In a nutshell, the uncertainty of scientific knowledge is how much we really know what we think we know. We introduce a series of computational and visual analytic techniques from research areas such as science mapping, text mining, literature-based discovery, and semantic network analysis so that readers can apply these tools to the study of a subject matter of their choice. In addition, we set the diverse set of methods in an integrative context that draws upon insights from philosophical, sociological, and evolutionary theories of what drives the advances of science so that the readers of the book can guide their own research with their enriched theoretical foundations. Scientific knowledge is complex. A subject matter is typically built on its own set of concepts,theories, methodologies, and findings discovered by generations of researchers and practitioners. Scientific knowledge changes constantly. Some changes are profound and long-lasting, whereas others may be transient. How can we keep abreast of the state of the art as science advances? How can we effectively and precisely capture the epistemic status of the current science? The study of scientific knowledge in general has been overwhelmingly focusing on scientific knowledge per se. In contrast, the epistemic status of scientific knowledge at various levels of granularity has been largely overlooked, especially when the focus is on the development of a scientific domain. This book aims to highlight the role of uncertainties in developing a better understanding of the status of scientific knowledge at a particular time and how its status evolves over the course of the development of research. Furthermore, we demonstrate how the knowledge of the types of uncertainties associated with scientific claims serves as an integral and critical part of our domain expertise. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Representing Scientific Knowledge : The Role of Uncertainty [documento electrónico] / Chen, Chaomei, ; Song, Min, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXXII, 375 p. 200 ilustraciones, 165 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-62543-0
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 Procesamiento de imágenes Visión por computador IngenierÃa de software MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro está escrito para cualquier persona interesada en cómo evoluciona un campo de investigación y el papel fundamental de la comprensión de las incertidumbres involucradas en varias etapas del desarrollo de un dominio cientÃfico. En pocas palabras, la incertidumbre del conocimiento cientÃfico es cuánto sabemos realmente de lo que creemos saber. Presentamos una serie de técnicas de análisis computacional y visual de áreas de investigación como el mapeo cientÃfico, la minerÃa de texto, el descubrimiento basado en la literatura y el análisis de redes semánticas para que los lectores puedan aplicar estas herramientas al estudio de un tema de su elección. Además, establecemos el conjunto diverso de métodos en un contexto integrador que se basa en conocimientos de teorÃas filosóficas, sociológicas y evolutivas sobre lo que impulsa los avances de la ciencia para que los lectores del libro puedan guiar su propia investigación con sus fundamentos teóricos enriquecidos. El conocimiento cientÃfico es complejo. Un tema generalmente se construye sobre su propio conjunto de conceptos, teorÃas, metodologÃas y hallazgos descubiertos por generaciones de investigadores y profesionales. El conocimiento cientÃfico cambia constantemente. Algunos cambios son profundos y duraderos, mientras que otros pueden ser transitorios. ¿Cómo podemos mantenernos al dÃa con el estado del arte a medida que avanza la ciencia? ¿Cómo podemos captar de manera efectiva y precisa el estatus epistémico de la ciencia actual? El estudio del conocimiento cientÃfico en general se ha centrado abrumadoramente en el conocimiento cientÃfico en sÃ. En contraste, el estatus epistémico del conocimiento cientÃfico en varios niveles de granularidad se ha pasado por alto en gran medida, especialmente cuando el enfoque se centra en el desarrollo de un dominio cientÃfico. Este libro tiene como objetivo destacar el papel de las incertidumbres en el desarrollo de una mejor comprensión del estado del conocimiento cientÃfico en un momento particular y cómo su estado evoluciona a lo largo del desarrollo de la investigación. Además, demostramos cómo el conocimiento de los tipos de incertidumbres asociadas con las afirmaciones cientÃficas sirve como una parte integral y crÃtica de nuestra experiencia en el dominio. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is written for anyone who is interested in how a field of research evolves and the fundamental role of understanding uncertainties involved in various stages of the development of a scientific domain. In a nutshell, the uncertainty of scientific knowledge is how much we really know what we think we know. We introduce a series of computational and visual analytic techniques from research areas such as science mapping, text mining, literature-based discovery, and semantic network analysis so that readers can apply these tools to the study of a subject matter of their choice. In addition, we set the diverse set of methods in an integrative context that draws upon insights from philosophical, sociological, and evolutionary theories of what drives the advances of science so that the readers of the book can guide their own research with their enriched theoretical foundations. Scientific knowledge is complex. A subject matter is typically built on its own set of concepts,theories, methodologies, and findings discovered by generations of researchers and practitioners. Scientific knowledge changes constantly. Some changes are profound and long-lasting, whereas others may be transient. How can we keep abreast of the state of the art as science advances? How can we effectively and precisely capture the epistemic status of the current science? The study of scientific knowledge in general has been overwhelmingly focusing on scientific knowledge per se. In contrast, the epistemic status of scientific knowledge at various levels of granularity has been largely overlooked, especially when the focus is on the development of a scientific domain. This book aims to highlight the role of uncertainties in developing a better understanding of the status of scientific knowledge at a particular time and how its status evolves over the course of the development of research. Furthermore, we demonstrate how the knowledge of the types of uncertainties associated with scientific claims serves as an integral and critical part of our domain expertise. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
