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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science) - Softcover

 
9783319998725: Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)

Inhaltsangabe

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, and data access methodologies for mining algorithms. While the focus of this book is to provide readers insight into the mining algorithms from evolving regions, the authors also discuss data management for spatiotemporal trajectories, which has become increasingly important with the increasing volume of trajectories.

This brief describes state-of-the-art knowledge discovery techniques to computer science graduate students who are interested in spatiotemporal data mining, as well as researchers/professionals, who deal with advanced spatiotemporal data analysis in their fields. These fields include GIS-experts, meteorologists, epidemiologists, neurologists, and solar physicists.

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Reseña del editor

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, and data access methodologies for mining algorithms. While the focus of this book is to provide readers insight into the mining algorithms from evolving regions, the authors also discuss data management for spatiotemporal trajectories, which has become increasingly important with the increasing volume of trajectories.

This brief describes state-of-the-art knowledge discovery techniques to computer science graduate students who are interested in spatiotemporal data mining, as well as researchers/professionals, who deal with advanced spatiotemporal data analysis in their fields. These fields include GIS-experts, meteorologists, epidemiologists, neurologists, and solar physicists.

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  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2018
  • ISBN 10 3319998722
  • ISBN 13 9783319998725
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Auflage1
  • Anzahl der Seiten120
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: 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&nbsppattern mining from evolving regions to the perspective of relationship&nbspmodeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern mining&nbspalgorithms, an. Bestandsnummer des Verkäufers 236701643

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