Mobile Data Mining
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Nov 2018, 2018
Serie: Libro 280 de 322 - SpringerBriefs in Computer Science
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This SpringerBrief presents a typical life-cycle of mobile data mining applications,including:data capturing and processing which determines what data tocollect, how to collect these data, and how to reduce the noise in the databased on smartphone sensorsfeature engineering which extracts andselects features to serve as the input of algorithms based on the collectedand processed datamodel and algorithm designIn particular, this brief concentrateson the model and algorithm design aspect, and explains three challenging requirementsof mobile data mining applications: energy-saving, personalization, and real-timeEnergy saving is a fundamental requirement of mobile applications, due to thelimited battery capacity of smartphones. The authors explore the existingpractices in the methodology level (e.g. by designing hierarchical models) for saving energy. Another fundamental requirement of mobileapplications is personalization. Most of the existing methods tend to train generic models for all users, but the authors provide existing personalizedtreatments for mobile applications, as the behaviors may differ greatly fromone user to another in many mobile applications. The third requirement isreal-time. That is, the mobile application should return responses in a real-timemanner, meanwhile balancing effectiveness and efficiency.This SpringerBrief targets data mining and machine learning researchers and practitionersworking in these related fields. Advanced level students studying computer scienceand electrical engineering will also find this brief useful as a study guide. 68 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030021009
- Título
- Mobile Data Mining
- Autor
- Yuan Yao
- Editorial
- Springer International Publishing Nov 2018
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030021009
- ISBN 13
- 9783030021009
- Peso del artículo
- 134 gramos
- Dimensiones
- 235x155x4 mm
- Serie
- Libro 280 de 322: SpringerBriefs in Computer Science
This SpringerBrief presents a typical life-cycle of mobile data mining applications, including:
- data capturing and processing which determines what data to collect, how to collect these data, and how to reduce the noise in the data based on smartphone sensors
- feature engineering which extracts and selects features to serve as the input of algorithms based on the collected and processed data
- model and algorithm design
Energy saving is a fundamental requirement of mobile applications, due to the limited battery capacity of smartphones. The authors explore the existing practices in the methodology level (e.g. by designing hierarchical models) for saving energy. Another fundamental requirement of mobile applications is personalization. Most of the existing methods tend to train generic models for all users, but the authors provide existing personalized treatments for mobile applications, as the behaviors may differ greatly from one user to another in many mobile applications. The third requirement is real-time. That is, the mobile application should return responses in a real-time manner, meanwhile balancing effectiveness and efficiency.
This SpringerBrief targets data mining and machine learning researchers and practitioners working in these related fields. Advanced level students studying computer science and electrical engineering will also find this brief useful as a study guide.
. NOTA: El libro no está en español, sino en inglés.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Reseña del editor
This SpringerBrief presents a typical life-cycle of mobile data mining applications, including:
- data capturing and processing which determines what data to collect, how to collect these data, and how to reduce the noise in the data based on smartphone sensors
- feature engineering which extracts and selects features to serve as the input of algorithms based on the collected and processed data
- model and algorithm design
Energy saving is a fundamental requirement of mobile applications, due to the limited battery capacity of smartphones. The authors explore the existing practices in the methodology level (e.g. by designing hierarchical models) for saving energy. Another fundamental requirement of mobile applications is personalization. Most of the existing methods tend to train generic models for all users, but the authors provide existing personalized treatments for mobile applications, as the behaviors may differ greatly from one user to another in many mobile applications. The third requirement is real-time. That is, the mobile application should return responses in a real-time manner, meanwhile balancing effectiveness and efficiency.
This SpringerBrief targets data mining and machine learning researchers and practitioners working in these related fields. Advanced level students studying computer science and electrical engineering will also find this brief useful as a study guide.
. NOTA: El libro no está en español, sino en inglés.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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