Título :	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.
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
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	El conjunto de dos volúmenes LNAI 12084 y 12085 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 24.ª Conferencia de Asia Pacífico sobre descubrimiento de conocimientos y minería de datos, PAKDD 2020, que debía celebrarse en Singapur en mayo de 2020. La conferencia se celebró virtualmente a la pandemia de COVID-19. Los 135 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 628 presentaciones. Los artículos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minería de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadísticas, la ingeniería 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; minería de redes sociales; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos de comportamiento; aprendizaje profundo; extracción y selección de características; factores humanos, de dominio, organizacionales y sociales en la minería de datos; extraer datos secuenciales; extraer datos desequilibrados; asociación; privacidad y seguridad; aprendizaje supervisado; algoritmos novedosos; extraer datos multimedia/multidimensionales; solicitud; minería de datos de red y gráficos; detección y análisis de anomalías; extraer datos espaciales, temporales, no estructurados y semiestructurados; análisis de los sentimientos; modelo estadístico/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.
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 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.

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
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	El conjunto de dos volúmenes LNAI 12084 y 12085 constituye las actas minuciosamente arbitradas de la 24.ª Conferencia de Asia Pacífico sobre descubrimiento de conocimientos y minería de datos, PAKDD 2020, que debía celebrarse en Singapur en mayo de 2020. La conferencia se celebró virtualmente a la pandemia de COVID-19. Los 135 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 628 presentaciones. Los artículos presentan nuevas ideas, resultados de investigación originales y experiencias prácticas de desarrollo de todas las áreas relacionadas con KDD, incluida la minería de datos, el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las bases de datos, las estadísticas, la ingeniería 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; minería de redes sociales; aprendizaje e incorporación de representaciones; extraer datos de comportamiento; aprendizaje profundo; extracción y selección de características; factores humanos, de dominio, organizacionales y sociales en la minería de datos; extraer datos secuenciales; extraer datos desequilibrados; asociación; privacidad y seguridad; aprendizaje supervisado; algoritmos novedosos; extraer datos multimedia/multidimensionales; solicitud; minería de datos de red y gráficos; detección y análisis de anomalías; extraer datos espaciales, temporales, no estructurados y semiestructurados; análisis de los sentimientos; modelo estadístico/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.
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