Autor Ras, Zbigniew W.
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda24th International Symposium, ISMIS 2018, Limassol, Cyprus, October 29–31, 2018, Proceedings / Ceci, Michelangelo ; Japkowicz, Nathalie ; Liu, Jiming ; Papadopoulos, George A. ; Ras, Zbigniew W.
Título : 24th International Symposium, ISMIS 2018, Limassol, Cyprus, October 29–31, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ceci, Michelangelo, ; Japkowicz, Nathalie, ; Liu, Jiming, ; Papadopoulos, George A., ; Ras, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXV, 464 p. 111 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01851-1 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 Software de la aplicacion Ciencias sociales Visión por computador Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 24º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2018, celebrado en Limassol, Chipre, en octubre de 2018. Los 32 artículos completos, 8 breves y 4 de aplicación presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 59 presentaciones. Los artículos tratan temas como bioinformática e informática de la salud, minería de gráficos, análisis de imágenes, sistemas inteligentes, minería de patrones complejos, detección de novedades y desequilibrio de clases, análisis de datos sociales, análisis espacio-temporal y modelado de temas y minería de opiniones. Además, se organizaron tres sesiones especiales, a saber: Sesión Especial sobre Agrupación Granular y Blanda para Ciencia de Datos, Sesión Especial sobre Metodologías Inteligentes para Análisis y Minería de Datos de Tráfico y Sesión Especial sobre Métodos Avanzados en Aprendizaje Automático para Modelado de Datos Complejos. Nota de contenido: Bioinformatics and Health Informatics -- Graph Mining -- Image Analysis -- Intelligent Systems -- Mining Complex Patterns -- Novelty Detection and Class Imbalance -- Social Data Analysis -- Spatio-temporal Analysis -- Granular and Soft Clustering -- Topic Modelling and Opinion Mining. 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 24th International Symposium, ISMIS 2018, Limassol, Cyprus, October 29–31, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Ceci, Michelangelo, ; Japkowicz, Nathalie, ; Liu, Jiming, ; Papadopoulos, George A., ; Ras, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXV, 464 p. 111 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-01851-1
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Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Software de la aplicacion Ciencias sociales Visión por computador Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 24º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2018, celebrado en Limassol, Chipre, en octubre de 2018. Los 32 artículos completos, 8 breves y 4 de aplicación presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 59 presentaciones. Los artículos tratan temas como bioinformática e informática de la salud, minería de gráficos, análisis de imágenes, sistemas inteligentes, minería de patrones complejos, detección de novedades y desequilibrio de clases, análisis de datos sociales, análisis espacio-temporal y modelado de temas y minería de opiniones. Además, se organizaron tres sesiones especiales, a saber: Sesión Especial sobre Agrupación Granular y Blanda para Ciencia de Datos, Sesión Especial sobre Metodologías Inteligentes para Análisis y Minería de Datos de Tráfico y Sesión Especial sobre Métodos Avanzados en Aprendizaje Automático para Modelado de Datos Complejos. Nota de contenido: Bioinformatics and Health Informatics -- Graph Mining -- Image Analysis -- Intelligent Systems -- Mining Complex Patterns -- Novelty Detection and Class Imbalance -- Social Data Analysis -- Spatio-temporal Analysis -- Granular and Soft Clustering -- Topic Modelling and Opinion Mining. 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
Título : 25th International Symposium, ISMIS 2020, Graz, Austria, September 23–25, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Helic, Denis, ; Leitner, Gerhard, ; Stettinger, Martin, ; Felfernig, Alexander, ; Ras, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXVII, 470 p. 171 ilustraciones, 93 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-59491-6 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 Software de la aplicacion Procesamiento de datos Ciencias sociales Visión por computador Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 25º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2020, celebrado en Graz, Austria, en octubre de 2020. La conferencia se llevó a cabo virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. Los 35 artículos completos y 8 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 79 presentaciones. También se incluye una charla invitada. Los artículos tratan temas como el procesamiento del lenguaje natural; aprendizaje profundo e incorporaciones; procesamiento de señales digitales; modelado y razonamiento; y aplicaciones de aprendizaje automático. Nota de contenido: Invited Talks -- Complementing Behavioural Modeling with Cognitive Modeling for Better Recommendations -- Nominees for Best Paper Award -- The Construction of Action Rules to Raise Artwork Prices -- Metric-Guided Multi-Task Learning -- Sentiment Analysis with Contextual Embeddings and Self-Attention -- Nominees for Best Student Paper Award -- Interpretable Segmentation of Medical Free-Text Records Based on Word Embeddings -- Decision-Making with Probabilistic Reasoning in Engineering Design -- Hyperbolic embeddings for hierarchical multi-label classification -- Natural Language Processing -- Joint Multiclass Debiasing of Word Embeddings -- Recursive Neural Text Classification using Discourse Tree Structure for Argumentation Mining and Sentiment Analysis Tasks -- Named Entity Recommendations to Enhance Multilingual Retrieval in Europeana.eu -- A Deep Learning Approach to Fake News Detection -- Satirical News Detection with Semantic Feature Extraction and Game-theoretic Rough Sets -- Deep Learning and Embeddings -- Comparing state-of-the-art neural network ensemble methods in soccer predictions -- Static Music Emotion Recognition Using Recurrent Neural Networks -- Saliency detection in hyperspectral images using autoencoder-based data reconstruction -- Mesoscale Anisotropically-Connected Learning -- Empirical Comparison of Graph Embeddings for Trust-Based Collaborative Filtering -- Neural spike sorting using unsupervised adversarial learning -- Digital Signal Processing -- Poriferal Vision: Classifying benthic sponge spicules to assess historical impacts of marine climate change -- Experimental Evaluation of GAN-Based One-Class Anomaly Detection on Office Monitoring -- Ranking Speech Features for their Usage in Singing Classification -- Leveraging Machine Learning in IoT to predict the trustworthiness of Mobile Crowd Sensing data -- A Hierarchical-Based Web-Platform for Crowdsourcing Distinguishable Image Patches -- Performing Arithmetic Using a Neural Network Trained on Digit Permutation Pairs -- Modelling and Reasoning -- CatIO - Framework for Model Based Diagnosis of Cyber-Physical Systems -- Data Publishing: Availibility of data under Security Policies – Preliminary work -- Matrix Factorization based Heuristics Learning for Solving Constraint Satisfaction Problems -- Explaining object motion using answer set programming -- The GraphBRAIN System for Knowledge Graph Management and Advanced Fruition -- Mining Exceptional Mediation Models -- Machine Learning Applications -- Multivariate predictive clustering trees for classification -- Comparison of Machine Learning Methods to Detect Anomalies in the Activity of Dairy Cows -- Clustering Algorithm Consistency in Fixed Dimensional Spaces -- Estimating the Importance of Relational Features by using Gradient Boosting -- Multi-objective Discrete Moth-Flame Optimization for Complex Network Clustering -- Predicting associations between proteins and multiple diseases -- Short Papers -- Exploiting Answer Set Programming for Building Explainable Recommendations -- Tailoring Random Forest for Requirements Classification -- On the Design of a Natural Logic System for Knowledge Bases -- Evaluation of post-hoc XAI approaches through synthetic tabular data -- SimLoss: Class Similarities in Cross Entropy -- Efficient and Precise Classification of CT Scannings of Renal Tumors using Convolutional Neural Networks -- Deep Autoencoder Ensembles for Anomaly Detection on Blockchain -- A Parallelized Variant of Junker's QUICKXPLAIN Algorithm. 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 25th International Symposium, ISMIS 2020, Graz, Austria, September 23–25, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Helic, Denis, ; Leitner, Gerhard, ; Stettinger, Martin, ; Felfernig, Alexander, ; Ras, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXVII, 470 p. 171 ilustraciones, 93 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-59491-6
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Palabras clave: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Procesamiento de datos Ciencias sociales Visión por computador Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 25º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2020, celebrado en Graz, Austria, en octubre de 2020. La conferencia se llevó a cabo virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. Los 35 artículos completos y 8 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 79 presentaciones. También se incluye una charla invitada. Los artículos tratan temas como el procesamiento del lenguaje natural; aprendizaje profundo e incorporaciones; procesamiento de señales digitales; modelado y razonamiento; y aplicaciones de aprendizaje automático. Nota de contenido: Invited Talks -- Complementing Behavioural Modeling with Cognitive Modeling for Better Recommendations -- Nominees for Best Paper Award -- The Construction of Action Rules to Raise Artwork Prices -- Metric-Guided Multi-Task Learning -- Sentiment Analysis with Contextual Embeddings and Self-Attention -- Nominees for Best Student Paper Award -- Interpretable Segmentation of Medical Free-Text Records Based on Word Embeddings -- Decision-Making with Probabilistic Reasoning in Engineering Design -- Hyperbolic embeddings for hierarchical multi-label classification -- Natural Language Processing -- Joint Multiclass Debiasing of Word Embeddings -- Recursive Neural Text Classification using Discourse Tree Structure for Argumentation Mining and Sentiment Analysis Tasks -- Named Entity Recommendations to Enhance Multilingual Retrieval in Europeana.eu -- A Deep Learning Approach to Fake News Detection -- Satirical News Detection with Semantic Feature Extraction and Game-theoretic Rough Sets -- Deep Learning and Embeddings -- Comparing state-of-the-art neural network ensemble methods in soccer predictions -- Static Music Emotion Recognition Using Recurrent Neural Networks -- Saliency detection in hyperspectral images using autoencoder-based data reconstruction -- Mesoscale Anisotropically-Connected Learning -- Empirical Comparison of Graph Embeddings for Trust-Based Collaborative Filtering -- Neural spike sorting using unsupervised adversarial learning -- Digital Signal Processing -- Poriferal Vision: Classifying benthic sponge spicules to assess historical impacts of marine climate change -- Experimental Evaluation of GAN-Based One-Class Anomaly Detection on Office Monitoring -- Ranking Speech Features for their Usage in Singing Classification -- Leveraging Machine Learning in IoT to predict the trustworthiness of Mobile Crowd Sensing data -- A Hierarchical-Based Web-Platform for Crowdsourcing Distinguishable Image Patches -- Performing Arithmetic Using a Neural Network Trained on Digit Permutation Pairs -- Modelling and Reasoning -- CatIO - Framework for Model Based Diagnosis of Cyber-Physical Systems -- Data Publishing: Availibility of data under Security Policies – Preliminary work -- Matrix Factorization based Heuristics Learning for Solving Constraint Satisfaction Problems -- Explaining object motion using answer set programming -- The GraphBRAIN System for Knowledge Graph Management and Advanced Fruition -- Mining Exceptional Mediation Models -- Machine Learning Applications -- Multivariate predictive clustering trees for classification -- Comparison of Machine Learning Methods to Detect Anomalies in the Activity of Dairy Cows -- Clustering Algorithm Consistency in Fixed Dimensional Spaces -- Estimating the Importance of Relational Features by using Gradient Boosting -- Multi-objective Discrete Moth-Flame Optimization for Complex Network Clustering -- Predicting associations between proteins and multiple diseases -- Short Papers -- Exploiting Answer Set Programming for Building Explainable Recommendations -- Tailoring Random Forest for Requirements Classification -- On the Design of a Natural Logic System for Knowledge Bases -- Evaluation of post-hoc XAI approaches through synthetic tabular data -- SimLoss: Class Similarities in Cross Entropy -- Efficient and Precise Classification of CT Scannings of Renal Tumors using Convolutional Neural Networks -- Deep Autoencoder Ensembles for Anomaly Detection on Blockchain -- A Parallelized Variant of Junker's QUICKXPLAIN Algorithm. 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
Título : Decision Support System for Diagnosis and Treatment of Hearing Disorders : The Case of Tinnitus Tipo de documento: documento electrónico Autores: Tarnowska, Katarzyna A., Autor ; Ras, Zbigniew W., Autor ; Jastreboff, Pawel J., Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: X, 160 p. 33 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-51463-5 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 Computacional Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El libro presenta un enfoque basado en el descubrimiento de conocimientos para construir un sistema de recomendación que ayude a un médico en el tratamiento de pacientes con tinnitus con el método de gran éxito llamado Terapia de reentrenamiento del tinnitus. Describe experimentos sobre la extracción de conocimientos novedosos del conjunto de datos históricos de pacientes tratados por el Dr. P. Jastreboff para comprender mejor los factores detrás de la efectividad de la terapia y personalizar mejor los tratamientos para diferentes perfiles de pacientes. El libro es una respuesta a la creciente demanda de análisis de datos avanzados en la industria de la salud con el fin de brindar una mejor atención con soluciones de toma de decisiones basadas en datos. Los beneficios económicos potenciales de la aplicación de sistemas computarizados de apoyo a las decisiones clínicas incluyen no sólo una mayor eficiencia en la prestación de atención médica (al reducir costos, mejorar la calidad de la atención y la seguridad del paciente), sino también una mejora en la estandarización, objetividad y disponibilidad del tratamiento en lugares donde el conocimiento de los expertos es escaso. sobre este trastorno auditivo difícil de tratar. Además, el enfoque descrito podría utilizarse en la evaluación de la eficacia clínica de la intervención basada en evidencia de varios tratamientos propuestos para el tinnitus. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Tinnitus treatment as a problem area -- Recommender solutions overview -- Knowledge discovery approach for recommendation -- RECTIN system design -- Experiment 1: classifiers -- Experiment 2: diagnostic rules -- Experiment 3: treatment rules -- Experiment 4: treatment rules enhancement -- RECTIN implementation -- Final conclusions and future work -- References. 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 Decision Support System for Diagnosis and Treatment of Hearing Disorders : The Case of Tinnitus [documento electrónico] / Tarnowska, Katarzyna A., Autor ; Ras, Zbigniew W., Autor ; Jastreboff, Pawel J., Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - X, 160 p. 33 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-51463-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El libro presenta un enfoque basado en el descubrimiento de conocimientos para construir un sistema de recomendación que ayude a un médico en el tratamiento de pacientes con tinnitus con el método de gran éxito llamado Terapia de reentrenamiento del tinnitus. Describe experimentos sobre la extracción de conocimientos novedosos del conjunto de datos históricos de pacientes tratados por el Dr. P. Jastreboff para comprender mejor los factores detrás de la efectividad de la terapia y personalizar mejor los tratamientos para diferentes perfiles de pacientes. El libro es una respuesta a la creciente demanda de análisis de datos avanzados en la industria de la salud con el fin de brindar una mejor atención con soluciones de toma de decisiones basadas en datos. Los beneficios económicos potenciales de la aplicación de sistemas computarizados de apoyo a las decisiones clínicas incluyen no sólo una mayor eficiencia en la prestación de atención médica (al reducir costos, mejorar la calidad de la atención y la seguridad del paciente), sino también una mejora en la estandarización, objetividad y disponibilidad del tratamiento en lugares donde el conocimiento de los expertos es escaso. sobre este trastorno auditivo difícil de tratar. Además, el enfoque descrito podría utilizarse en la evaluación de la eficacia clínica de la intervención basada en evidencia de varios tratamientos propuestos para el tinnitus. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Tinnitus treatment as a problem area -- Recommender solutions overview -- Knowledge discovery approach for recommendation -- RECTIN system design -- Experiment 1: classifiers -- Experiment 2: diagnostic rules -- Experiment 3: treatment rules -- Experiment 4: treatment rules enhancement -- RECTIN implementation -- Final conclusions and future work -- References. 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
Título : Foundations of Intelligent Systems : 23rd International Symposium, ISMIS 2017, Warsaw, Poland, June 26-29, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kryszkiewicz, Marzena, ; Appice, Annalisa, ; Ślęzak, Dominik, ; Rybinski, Henryk, ; Skowron, Andrzej, ; Ras, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXIX, 747 p. 182 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-60438-1 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 Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Ciencias de la Computación Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Teoría de la Computación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 23º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2017, celebrado en Varsovia, Polonia, en junio de 2017. Los 56 artículos regulares y 15 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 118 presentaciones. Los artículos incluyen aspectos tanto teóricos como prácticos del aprendizaje automático, métodos de minería de datos, aprendizaje profundo, bioinformática e informática de la salud, sistemas de información inteligentes, sistemas basados en el conocimiento, minería de datos temporales, espaciales y espacio-temporales, minería de textos y web. Además, se organizaron cuatro sesiones especiales; a saber, Sesión especial sobre análisis de big data y minería de datos en flujo, Sesión especial sobre agrupación granular y blanda para ciencia de datos, Sesión especial sobre descubrimiento de conocimientos con análisis de conceptos formales y formalismos relacionados, y Sesión especial dedicada a la competencia de minería de datos ISMIS 2017 basada en el comercio sobre Recomendaciones, que se lanzó como parte de la conferencia. Nota de contenido: Machine learning -- data mining methods -- deep learning, bioinformatics and health informatics -- intelligent information systems -- knowledge-based system -- mining temporal, spatial and spatio-temporal data -- text and Web mining -- big data analytics and stream data mining -- granular and soft clustering for data science -- knowledge discovery with formal concept analysis and related formalisms -- data mining competition on trading based on recommendations. 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 Foundations of Intelligent Systems : 23rd International Symposium, ISMIS 2017, Warsaw, Poland, June 26-29, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Kryszkiewicz, Marzena, ; Appice, Annalisa, ; Ślęzak, Dominik, ; Rybinski, Henryk, ; Skowron, Andrzej, ; Ras, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXIX, 747 p. 182 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-60438-1
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Palabras clave: Inteligencia artificial Procesamiento de datos Procesamiento del lenguaje natural (Informática) Ciencias de la Computación Software de la aplicacion Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) Teoría de la Computación Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Almacenamiento y recuperación de información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro constituye las actas del 23º Simposio Internacional sobre Fundamentos de Sistemas Inteligentes, ISMIS 2017, celebrado en Varsovia, Polonia, en junio de 2017. Los 56 artículos regulares y 15 artículos breves presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 118 presentaciones. Los artículos incluyen aspectos tanto teóricos como prácticos del aprendizaje automático, métodos de minería de datos, aprendizaje profundo, bioinformática e informática de la salud, sistemas de información inteligentes, sistemas basados en el conocimiento, minería de datos temporales, espaciales y espacio-temporales, minería de textos y web. Además, se organizaron cuatro sesiones especiales; a saber, Sesión especial sobre análisis de big data y minería de datos en flujo, Sesión especial sobre agrupación granular y blanda para ciencia de datos, Sesión especial sobre descubrimiento de conocimientos con análisis de conceptos formales y formalismos relacionados, y Sesión especial dedicada a la competencia de minería de datos ISMIS 2017 basada en el comercio sobre Recomendaciones, que se lanzó como parte de la conferencia. Nota de contenido: Machine learning -- data mining methods -- deep learning, bioinformatics and health informatics -- intelligent information systems -- knowledge-based system -- mining temporal, spatial and spatio-temporal data -- text and Web mining -- big data analytics and stream data mining -- granular and soft clustering for data science -- knowledge discovery with formal concept analysis and related formalisms -- data mining competition on trading based on recommendations. 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
Título : New Frontiers in Mining Complex Patterns : 6th International Workshop, NFMCP 2017, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18-22, 2017, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Appice, Annalisa, ; Loglisci, Corrado, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew W., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XII, 197 p. 57 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-78680-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Unidades aritméticas y lógicas informáticas Ciencias sociales Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estructuras aritméticas y lógicas Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta una colección de versiones revisadas y significativamente ampliadas de los artículos aceptados para su presentación en el 6º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2017, celebrado junto con ECML-PKDD 2017 en Skopje, Macedonia, en septiembre de 2017. El libro se compone de cinco partes: selección e inducción de características; predicción de clasificación; agrupamiento; descubrimiento de patrones; aplicaciones. El taller tuvo como objetivo discutir e introducir nuevos fundamentos algorítmicos y formalismos de representación en el descubrimiento de patrones complejos. Finalmente, fomentó la integración de resultados recientes de campos existentes, como Estadísticas, Aprendizaje Automático y Análisis de Big Data. Nota de contenido: Learning Association Rules for Pharmacogenomic Studies -- Segment-Removal Based Stuttered Speech Remediation -- Identifying lncRNA-disease Relationships via Heterogeneous Clustering -- Density Estimators for Positive-Unlabeled Learning -- Combinatorial Optimization Algorithms to Mine a Sub-Matrix of Maximal Sum -- A Scaled-Correlation Based Approach for Defining and analyzing functional networks -- Complex Localization in the Multiple Instance Learning Context -- Integrating a Framework for Discovering Alternative App Stores in a Mobile App Monitoring Platform -- Usefulness of Unsupervised Ensemble Learning Methods for Time Series Forecasting of Aggregated or Clustered Load -- Phenotype Prediction with Semi-supervised Classification Trees -- Structuring the Output Space in Multi-label Classification by Using Feature Ranking -- Infinite Mixtures of Markov Chains -- Community-based Semantic Subgroup Discovery. 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 : 6th International Workshop, NFMCP 2017, Held in Conjunction with ECML-PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18-22, 2017, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Appice, Annalisa, ; Loglisci, Corrado, ; Manco, Giuseppe, ; Masciari, Elio, ; Ras, Zbigniew W., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 197 p. 57 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-78680-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Unidades aritméticas y lógicas informáticas Ciencias sociales Inteligencia artificial Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Estructuras aritméticas y lógicas Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Índice Dewey: 6.312 Resumen: Este libro presenta una colección de versiones revisadas y significativamente ampliadas de los artículos aceptados para su presentación en el 6º Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en Patrones Complejos Mineros, NFMCP 2017, celebrado junto con ECML-PKDD 2017 en Skopje, Macedonia, en septiembre de 2017. El libro se compone de cinco partes: selección e inducción de características; predicción de clasificación; agrupamiento; descubrimiento de patrones; aplicaciones. El taller tuvo como objetivo discutir e introducir nuevos fundamentos algorítmicos y formalismos de representación en el descubrimiento de patrones complejos. Finalmente, fomentó la integración de resultados recientes de campos existentes, como Estadísticas, Aprendizaje Automático y Análisis de Big Data. Nota de contenido: Learning Association Rules for Pharmacogenomic Studies -- Segment-Removal Based Stuttered Speech Remediation -- Identifying lncRNA-disease Relationships via Heterogeneous Clustering -- Density Estimators for Positive-Unlabeled Learning -- Combinatorial Optimization Algorithms to Mine a Sub-Matrix of Maximal Sum -- A Scaled-Correlation Based Approach for Defining and analyzing functional networks -- Complex Localization in the Multiple Instance Learning Context -- Integrating a Framework for Discovering Alternative App Stores in a Mobile App Monitoring Platform -- Usefulness of Unsupervised Ensemble Learning Methods for Time Series Forecasting of Aggregated or Clustered Load -- Phenotype Prediction with Semi-supervised Classification Trees -- Structuring the Output Space in Multi-label Classification by Using Feature Ranking -- Infinite Mixtures of Markov Chains -- Community-based Semantic Subgroup Discovery. 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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