Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Apr 2017, 2017
- Softcover
- Neu
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This two-volume set, LNAI 10234 and 10235, constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 21st Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2017, held in Jeju, South Korea, in May 2017. The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction. 876 pp. Englisch.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783319574530
- Titel
- Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
- Autor
- Jinho Kim
- Verlag
- Springer International Publishing Apr 2017
- Veröffentlichungsjahr
- 2017
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3319574531
- ISBN-13
- 9783319574530
- Artikelgewicht
- 1.299 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x47 mm
The 129 full papers were carefully reviewed and selected from 458 submissions. They are organized in topical sections named: classification and deep learning; social network and graph mining; privacy-preserving mining and security/risk applications; spatio-temporal and sequential data mining; clustering and anomaly detection; recommender system; feature selection; text and opinion mining; clustering and matrix factorization; dynamic, stream data mining; novel models and algorithms; behavioral data mining; graph clustering and community detection; dimensionality reduction.
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