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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Okt 2018, 2018
ISBN 10: 3319998722 ISBN 13: 9783319998725
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This SpringerBrief provides an overview within data mining of spatiotemporal frequentpattern mining from evolving regions to the perspective of relationshipmodeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern miningalgorithms, and data access methodologies for mining algorithms. Whilethe focus of this book is to provide readers insight into the miningalgorithms from evolving regions, the authors also discuss datamanagement for spatiotemporal trajectories, which has becomeincreasingly important with the increasing volume of trajectories.This brief describes state-of-the-art knowledge discoverytechniques to computer science graduatestudents who are interested in spatiotemporal data mining, as well asresearchers/professionals, who deal with advanced spatiotemporal dataanalysis in their fields. These fields include GIS-experts, meteorologists,epidemiologists, neurologists, and solar physicists. 120 pp. Englisch.
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 de 322: SpringerBriefs in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319998722 ISBN 13: 9783319998725
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This SpringerBrief provides an overview within data mining of spatiotemporal frequent pattern mining from evolving regions to the perspective of relationship modeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern mining algorithms, an.
