Data Mining and Knowledge Discovery for Big Data: Methodologies, Challenge and Opportunities (Studies in Big Data)

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9783662509456: Data Mining and Knowledge Discovery for Big Data: Methodologies, Challenge and Opportunities (Studies in Big Data)

This book address topics ranging from mining data from opinion, spatiotemporal databases, discriminative subgraph patterns, path knowledge discovery, social media, and privacy issues to the subject of computation reduction via binary matrix factorization.

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From the Back Cover:

The field of data mining has made significant and far-reaching advances over the past three decades.  Because of its potential power for solving complex problems, data mining has been successfully applied to diverse areas such as business, engineering, social media, and biological science. Many of these applications search for patterns in complex structural information. In biomedicine for example, modeling complex biological systems requires linking knowledge across many levels of science, from genes to disease.  Further, the data characteristics of the problems have also grown from static to dynamic and spatiotemporal, complete to incomplete, and centralized to distributed, and grow in their scope and size (this is known as big data). The effective integration of big data for decision-making also requires privacy preservation.

The contributions to this monograph summarize the advances of data mining in the respective fields. This volume consists of nine chapters that address subjects ranging from mining data from opinion, spatiotemporal databases, discriminative subgraph patterns, path knowledge discovery, social media, and privacy issues to the subject of computation reduction via binary matrix factorization.

Review:

From the reviews:

“This book collects and collates the latest developments in data mining and knowledge discovery for big data ... . This book is primarily for practicing professionals and researchers. It explains state-of-the-art methodologies, techniques, and developments in many fields of data mining. The compilation of the latest developments from diverse fields into one volume gives professionals an opportunity to learn what is happening in other fields and gain insights and knowledge that can be used in their own fields.” (Alexis Leon, Computing Reviews, February, 2014)

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1.

Chu, Wesley W.
Editorial: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG (2016)
ISBN 10: 3662509458 ISBN 13: 9783662509456
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Descripción Springer-Verlag New York Inc, 2016. Paperback. Estado de conservación: Brand New. reprint edition. 9.25x6.10 inches. In Stock. Nº de ref. de la librería x-3662509458

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