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9789812563392 - Graph-theoretic Techniques For Web Content Mining: 62 (Series In Machine Perception And Artificial Intelligence) de Schenker, Adam; Bunke, Horst; Last, Mark; Kandel... (12 resultados)
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Pub Co Inc, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: Isaiah Thomas Books & Prints, Inc., Cotuit, MA, Estados Unidos de America
Miembro de asociación: ABAA ILAB SNEAB
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 31,55
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Fine. Fine new copy in dj. Review slip from publisher laid in. sci; Series In Machine Perception And Artificial Intelligence; 9.0 X 6.2 X 0.9 inches; 235 pages.
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining (Machine Perception and Artificial Intelligence).
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company., 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
Miembro de asociación: GIAQ ILAB VDA
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 23,00
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Añadir al carrito16 x 23 cm. 248 pages. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
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GRAPH-THEORETIC TECHNIQUES FOR WEB CONTENT MINING VOL-62
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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GRAPH-THEORETIC TECHNIQUES FOR WE.(V62)
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining (Machine Perception and Artificial Intelligence) (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence)
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Pub Co Inc, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. illustrated edition. 248 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 187,26
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Añadir al carritoCondición: New.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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GRAPH-THEORETIC TECHNIQUES FOR WEB CONTENT MINING (Machine Perception and Artificial Intelligence)
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 198,39
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Añadir al carritoCondición: New. In.
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Graph-theoretic Techniques For Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por WORLD SCIENTIFIC PUB CO INC, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Describes opportunities for utilizing robust graph representations of data with machine learning algorithms. The authors have selected the domain of web content mining, which involves the clustering and classification of web documents based on their textual.
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining
Idioma: Inglés
Publicado por World Scientific Publishing Company Mai 2005, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 208,25
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - This book describes exciting new opportunities for utilizing robust graph representations of data with common machine learning algorithms. Graphs can model additional information which is often not present in commonly used data representations, such as vectors. Through the use of graph distance -- a relatively new approach for determining graph similarity -- the authors show how well-known algorithms, such as k-means clustering and k-nearest neighbors classification, can be easily extended to work with graphs instead of vectors. This allows for the utilization of additional information found in graph representations, while at the same time employing well-known, proven algorithms.To demonstrate and investigate these novel techniques, the authors have selected the domain of web content mining, which involves the clustering and classification of web documents based on their textual substance. Several methods of representing web document content by graphs are introduced; an interesting feature of these representations is that they allow for a polynomial time distance computation, something which is typically an NP-complete problem when using graphs. Experimental results are reported for both clustering and classification in three web document collections using a variety of graph representations, distance measures, and algorithm parameters.In addition, this book describes several other related topics, many of which provide excellent starting points for researchers and students interested in exploring this new area of machine learning further. These topics include creating graph-based multiple classifier ensembles through random node selection and visualization of graph-based data using multidimensional scaling.
