Advanced Methods for Knowledge Discovery from Complex Data

Idioma: inglés

Editorial: Springer London Okt 2010, 2010

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The growth in the amount of data collected and generated has exploded in recent times with the widespread automation of various day-to-day activities, advances in high-level scienti c and engineering research and the development of e cient data collection tools. This has given rise to the need for automa- callyanalyzingthedatainordertoextractknowledgefromit,therebymaking the data potentially more useful. Knowledge discovery and data mining (KDD) is the process of identifying valid, novel, potentially useful and ultimately understandable patterns from massive data repositories. It is a multi-disciplinary topic, drawing from s- eral elds including expert systems, machine learning, intelligent databases, knowledge acquisition, case-based reasoning, pattern recognition and stat- tics. Many data mining systems have typically evolved around well-organized database systems (e.g., relational databases) containing relevant information. But, more and more, one nds relevant information hidden in unstructured text and in other complex forms. Mining in the domains of the world-wide web, bioinformatics, geoscienti c data, and spatial and temporal applications comprise some illustrative examples in this regard. Discovery of knowledge, or potentially useful patterns, from such complex data often requires the - plication of advanced techniques that are better able to exploit the nature and representation of the data. Such advanced methods include, among o- ers, graph-based and tree-based approaches to relational learning, sequence mining, link-based classi cation, Bayesian networks, hidden Markov models, neural networks, kernel-based methods, evolutionary algorithms, rough sets and fuzzy logic, and hybrid systems. Many of these methods are developed in the following chapters. 388 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9781849969918

Título
Advanced Methods for Knowledge Discovery from Complex Data
Autor
Ujjwal Maulik
Editorial
Springer London Okt 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1849969914
ISBN 13
9781849969918
Peso del artículo
587 gramos
Dimensiones
235x155x21 mm

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