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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 37,52
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 33,63
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 34,02
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MINING SEQUENTIAL PATTERNS FROM LARGE DATA SETS (HB)
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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MINING SEQUENTIAL PATTERNS FROM LARGE DATA SETS (HB)
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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MINING SEQUENTIAL PATTERNS FROM LARGE DATA SETS (HB)
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 51,66
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Mining Sequential Patterns From Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Mining Sequential Patterns From Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 117,95
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Mining Sequential Patterns From Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets (Advances in Database Systems, 28)
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,44
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Mining Sequential Patterns From Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,43
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Mining Sequential Patterns From Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 141,51
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets (Advances in Database Systems, 28)
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Contains unique multiple models for various sequential patterns and detailed algorithms on how to mine these patterns. Bio-informaticians not yet familiar with data mining models and algorithms will appreciate the various descriptions of models and algor.
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Springer US, Springer New York, 2010
ISBN 10: 1441937072 ISBN 13: 9781441937070
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In many applications, e.g., bioinformatics, web access traces, system u- lization logs, etc., the data is naturally in the form of sequences. It has been of great interests to analyze the sequential data to find their inherent char- teristics. The sequential pattern is one of the most widely studied models to capture such characteristics. Examples of sequential patterns include but are not limited to protein sequence motifs and web page navigation traces. In this book, we focus on sequential pattern mining. To meet different needs of various applications, several models of sequential patterns have been proposed. We do not only study the mathematical definitions and application domains of these models, but also the algorithms on how to effectively and efficiently find these patterns. The objective of this book is to provide computer scientists and domain - perts such as life scientists with a set of tools in analyzing and understanding the nature of various sequences by : (1) identifying the specific model(s) of - quential patterns that are most suitable, and (2) providing an efficient algorithm for mining these patterns. Chapter 1 INTRODUCTION Data Mining is the process of extracting implicit knowledge and discovery of interesting characteristics and patterns that are not explicitly represented in the databases. The techniques can play an important role in understanding data and in capturing intrinsic relationships among data instances. Data mining has been an active research area in the past decade and has been proved to be very useful.
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In many applications, e.g., bioinformatics, web access traces, system u- lization logs, etc., the data is naturally in the form of sequences. It has been of great interests to analyze the sequential data to find their inherent char- teristics. The sequential pattern is one of the most widely studied models to capture such characteristics. Examples of sequential patterns include but are not limited to protein sequence motifs and web page navigation traces. In this book, we focus on sequential pattern mining. To meet different needs of various applications, several models of sequential patterns have been proposed. We do not only study the mathematical definitions and application domains of these models, but also the algorithms on how to effectively and efficiently find these patterns. The objective of this book is to provide computer scientists and domain - perts such as life scientists with a set of tools in analyzing and understanding the nature of various sequences by : (1) identifying the specific model(s) of - quential patterns that are most suitable, and (2) providing an efficient algorithm for mining these patterns. Chapter 1 INTRODUCTION Data Mining is the process of extracting implicit knowledge and discovery of interesting characteristics and patterns that are not explicitly represented in the databases. The techniques can play an important role in understanding data and in capturing intrinsic relationships among data instances. Data mining has been an active research area in the past decade and has been proved to be very useful. 180 pp. Englisch.
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 92,27
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Contains unique multiple models for various sequential patterns and detailed algorithms on how to mine these patterns. Bio-informaticians not yet familiar with data mining models and algorithms will appreciate the various descriptions of models and algor.
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 146,81
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 148,29
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND pp. 180.
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Mining Sequential Patterns from Large Data Sets
Libro 13 de 42: Advances in Database SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Springer US, Springer New York Dez 2010, 2010
ISBN 10: 1441937072 ISBN 13: 9781441937070
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In many applications, e.g., bioinformatics, web access traces, system u- lization logs, etc., the data is naturally in the form of sequences. It has been of great interests to analyze the sequential data to find their inherent char- teristics. The sequential pattern is one of the most widely studied models to capture such characteristics. Examples of sequential patterns include but are not limited to protein sequence motifs and web page navigation traces. In this book, we focus on sequential pattern mining. To meet different needs of various applications, several models of sequential patterns have been proposed. We do not only study the mathematical definitions and application domains of these models, but also the algorithms on how to effectively and efficiently find these patterns. The objective of this book is to provide computer scientists and domain - perts such as life scientists with a set of tools in analyzing and understanding the nature of various sequences by : (1) identifying the specific model(s) of - quential patterns that are most suitable, and (2) providing an efficient algorithm for mining these patterns. Chapter 1 INTRODUCTION Data Mining is the process of extracting implicit knowledge and discovery of interesting characteristics and patterns that are not explicitly represented in the databases. The techniques can play an important role in understanding data and in capturing intrinsic relationships among data instances. Data mining has been an active research area in the past decade and has been proved to be very useful.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 180 pp. Englisch.
