Título :	Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Kim, Jinho, ; Shim, Kyuseok, ; Cao, Longbing, ; Lee, Jae-Gil, ; Lin, Xuemin, ; Moon, Yang-Sae,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2017
Número de páginas:	XXXII, 857 p. 252 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-319-57529-2
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Software de la aplicacion  Gestión de base de datos  Protección de datos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Seguridad de datos e información
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este conjunto de dos volúmenes, LNAI 10234 y 10235, constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 21.ª Conferencia Pacífico-Asia sobre Avances en el Descubrimiento del Conocimiento y la Minería de Datos, PAKDD 2017, celebrada en Jeju, Corea del Sur, en mayo de 2017. Los 129 artículos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 458 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: clasificación y aprendizaje profundo; minería de gráficos y redes sociales; aplicaciones de minería y seguridad/riesgo que preservan la privacidad; minería de datos espacio-temporal y secuencial; agrupación y detección de anomalías; sistema de recomendación; selección de características; minería de textos y opiniones; agrupamiento y factorización matricial; minería dinámica de datos en flujo; modelos y algoritmos novedosos; minería de datos de comportamiento; agrupación de gráficos y detección de comunidades; reducción de dimensionalidad.
Nota de contenido:	Classification and deep learning -- Social network and graph mining -- Privacy-preserving mining and security/risk applications -- Spatio-temporal and sequential data mining -- Clustering and anomaly detection -- Recommender system -- Feature selection -- Text and opinion mining -- Clustering and matrix factorization -- Dynamic, stream data mining -- Novel models and algorithms -- Behavioral data mining -- Graph clustering and community detection -- Dimensionality reduction.
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

Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Kim, Jinho, ; Shim, Kyuseok, ; Cao, Longbing, ; Lee, Jae-Gil, ; Lin, Xuemin, ; Moon, Yang-Sae,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXXII, 857 p. 252 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-57529-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de datos  Inteligencia artificial  Sistemas de almacenamiento y recuperación de información  Software de la aplicacion  Gestión de base de datos  Protección de datos  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Almacenamiento y recuperación de información  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Seguridad de datos e información
Índice Dewey:	6.312
Resumen:	Este conjunto de dos volúmenes, LNAI 10234 y 10235, constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 21.ª Conferencia Pacífico-Asia sobre Avances en el Descubrimiento del Conocimiento y la Minería de Datos, PAKDD 2017, celebrada en Jeju, Corea del Sur, en mayo de 2017. Los 129 artículos completos fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 458 presentaciones. Están organizados en secciones temáticas denominadas: clasificación y aprendizaje profundo; minería de gráficos y redes sociales; aplicaciones de minería y seguridad/riesgo que preservan la privacidad; minería de datos espacio-temporal y secuencial; agrupación y detección de anomalías; sistema de recomendación; selección de características; minería de textos y opiniones; agrupamiento y factorización matricial; minería dinámica de datos en flujo; modelos y algoritmos novedosos; minería de datos de comportamiento; agrupación de gráficos y detección de comunidades; reducción de dimensionalidad.
Nota de contenido:	Classification and deep learning -- Social network and graph mining -- Privacy-preserving mining and security/risk applications -- Spatio-temporal and sequential data mining -- Clustering and anomaly detection -- Recommender system -- Feature selection -- Text and opinion mining -- Clustering and matrix factorization -- Dynamic, stream data mining -- Novel models and algorithms -- Behavioral data mining -- Graph clustering and community detection -- Dimensionality reduction.
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