Literatura académica sobre el tema "Data mining"
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Artículos de revistas sobre el tema "Data mining"
PYLYPIUK, Tetiana y Viktor SHCHYRBA. "DATA MINING METHODS". Collection of scientific papers Kamianets-Podilsky Ivan Ohienko National University Pedagogical series 29 (14 de diciembre de 2023): 7–10. http://dx.doi.org/10.32626/2307-4507.2023-29.7-10.
Texto completoShah Neha K, Shah Neha K. "Introduction of Data mining and an Analysis of Data mining Techniques". Indian Journal of Applied Research 3, n.º 5 (1 de octubre de 2011): 137–39. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/may2013/41.
Texto completoRakholiya, Kalpesh R. y Dr Dhaval Kathiriya. "Data Mining for Moving Object Data". Indian Journal of Applied Research 2, n.º 3 (1 de octubre de 2011): 111–13. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/dec2012/34.
Texto completoChomboon, K., N. Kaoungku, K. Kerdprasop y N. Kerdprasop. "Data Mining in Semantic Web Data". International Journal of Computer Theory and Engineering 6, n.º 6 (diciembre de 2014): 472–75. http://dx.doi.org/10.7763/ijcte.2014.v6.912.
Texto completoЗагороднюк, П. А. "Data mining in Go". Vestnik of Russian New University. Series «Complex systems: models, analysis, management», n.º 4 (10 de enero de 2022): 161–66. http://dx.doi.org/10.18137/rnu.v9187.21.04.p.161.
Texto completoAVeselý. "Neural networks in data mining". Agricultural Economics (Zemědělská ekonomika) 49, No. 9 (2 de marzo de 2012): 427–31. http://dx.doi.org/10.17221/5427-agricecon.
Texto completoM., Inbavalli. "An Intelligent Agent based Mining Techniques for Distributed Data Mining". Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, SP4 (31 de marzo de 2020): 610–17. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12sp4/20201527.
Texto completoRaval, Hitesh R. y Dr Vikram Kaushik. "Data Mining: Performance Tuning Of Temporal Data Mining Based On Frequent Inter-Transaction Itemsets Discovery". International Journal of Scientific Research 3, n.º 2 (1 de junio de 2012): 78–82. http://dx.doi.org/10.15373/22778179/feb2014/25.
Texto completoStoffel, Kilian. "Web + Data Mining = Web Mining". HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 46, n.º 4 (agosto de 2009): 6–20. http://dx.doi.org/10.1007/bf03340377.
Texto completoTsuta, Mizuki. "Data Mining". Nippon Shokuhin Kagaku Kogaku Kaishi 64, n.º 6 (2017): 334–35. http://dx.doi.org/10.3136/nskkk.64.334.
Texto completoTesis sobre el tema "Data mining"
Mrázek, Michal. "Data mining". Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2019. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400441.
Texto completoPayyappillil, Hemambika. "Data mining framework". Morgantown, W. Va. : [West Virginia University Libraries], 2005. https://etd.wvu.edu/etd/controller.jsp?moduleName=documentdata&jsp%5FetdId=3807.
Texto completoTitle from document title page. Document formatted into pages; contains vi, 65 p. : ill. (some col.). Includes abstract. Includes bibliographical references (p. 64-65).
Abedjan, Ziawasch. "Improving RDF data with data mining". Phd thesis, Universität Potsdam, 2014. http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2014/7133/.
Texto completoLinked Open Data (LOD) umfasst viele und oft sehr große öffentlichen Datensätze und Wissensbanken, die hauptsächlich in der RDF Triplestruktur bestehend aus Subjekt, Prädikat und Objekt vorkommen. Dabei repräsentiert jedes Triple einen Fakt. Unglücklicherweise erfordert die Heterogenität der verfügbaren öffentlichen Daten signifikante Integrationsschritte bevor die Daten in Anwendungen genutzt werden können. Meta-Daten wie ontologische Strukturen und Bereichsdefinitionen von Prädikaten sind zwar wünschenswert und idealerweise durch eine Wissensbank verfügbar. Jedoch sind Wissensbanken im Kontext von LOD oft unvollständig oder einfach nicht verfügbar. Deshalb ist es nützlich automatisch Meta-Informationen, wie ontologische Abhängigkeiten, Bereichs-und Domänendefinitionen und thematische Assoziationen von Ressourcen generieren zu können. Eine neue und vielversprechende Technik um solche Daten zu untersuchen basiert auf das entdecken von Assoziationsregeln, welche ursprünglich für Verkaufsanalysen in transaktionalen Datenbanken angewendet wurde. Wir haben eine Adaptierung dieser Technik auf RDF Daten entworfen und stellen das Konzept der Mining Konfigurationen vor, welches uns befähigt in RDF Daten auf unterschiedlichen Weisen Muster zu erkennen. Verschiedene Konfigurationen erlauben uns Schema- und Wertbeziehungen zu erkennen, die für interessante Anwendungen genutzt werden können. In dem Sinne, stellen wir assoziationsbasierte Verfahren für eine Prädikatvorschlagsverfahren, Datenvervollständigung, Ontologieverbesserung und Anfrageerleichterung vor. Das Vorschlagen von Prädikaten behandelt das Problem der inkonsistenten Verwendung von Ontologien, indem einem Benutzer, der einen neuen Fakt einem Rdf-Datensatz hinzufügen will, eine sortierte Liste von passenden Prädikaten vorgeschlagen wird. Eine Kombinierung von verschiedenen Konfigurationen erweitert dieses Verfahren sodass automatisch komplett neue Fakten für eine Wissensbank generiert werden. Hierbei stellen wir zwei Verfahren vor, einen nutzergesteuertenVerfahren, bei dem ein Nutzer die Entität aussucht die erweitert werden soll und einen datengesteuerten Ansatz, bei dem ein Algorithmus selbst die Entitäten aussucht, die mit fehlenden Fakten erweitert werden. Da Wissensbanken stetig wachsen und sich verändern, ist ein anderer Ansatz um die Verwendung von RDF Daten zu erleichtern die Verbesserung von Ontologien. Hierbei präsentieren wir ein Assoziationsregeln-basiertes Verfahren, der Daten und zugrundeliegende Ontologien zusammenführt. Durch die Verflechtung von unterschiedlichen Konfigurationen leiten wir einen neuen Algorithmus her, der gleichbedeutende Prädikate entdeckt. Diese Prädikate können benutzt werden um Ergebnisse einer Anfrage zu erweitern oder einen Nutzer während einer Anfrage zu unterstützen. Für jeden unserer vorgestellten Anwendungen präsentieren wir eine große Auswahl an Experimenten auf Realweltdatensätzen. Die Experimente und Evaluierungen zeigen den Mehrwert von Assoziationsregeln-Generierung für die Integration und Nutzbarkeit von RDF Daten und bestätigen die Angemessenheit unserer konfigurationsbasierten Methodologie um solche Regeln herzuleiten.
Liu, Tantan. "Data Mining over Hidden Data Sources". The Ohio State University, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1343313341.
Texto completoTaylor, Phillip. "Data mining of vehicle telemetry data". Thesis, University of Warwick, 2015. http://wrap.warwick.ac.uk/77645/.
Texto completoSherikar, Vishnu Vardhan Reddy. "I2MAPREDUCE: DATA MINING FOR BIG DATA". CSUSB ScholarWorks, 2017. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd/437.
Texto completoZhang, Nan. "Privacy-preserving data mining". [College Station, Tex. : Texas A&M University, 2006. http://hdl.handle.net/1969.1/ETD-TAMU-1080.
Texto completoHulten, Geoffrey. "Mining massive data streams /". Thesis, Connect to this title online; UW restricted, 2005. http://hdl.handle.net/1773/6937.
Texto completoBüchel, Nina. "Faktorenvorselektion im Data Mining /". Berlin : Logos, 2009. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=019006997&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.
Texto completoShao, Junming. "Synchronization Inspired Data Mining". Diss., lmu, 2011. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:19-137356.
Texto completoLibros sobre el tema "Data mining"
Xu, Yue, Rosalind Wang, Anton Lord, Yee Ling Boo, Richi Nayak, Yanchang Zhao y Graham Williams, eds. Data Mining. Singapore: Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8531-6.
Texto completoDulli, Susi, Sara Furini y Edmondo Peron. Data mining. Milano: Springer Milan, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-1163-2.
Texto completoStahlbock, Robert, Sven F. Crone y Stefan Lessmann, eds. Data Mining. Boston, MA: Springer US, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1280-0.
Texto completoIslam, Rafiqul, Yun Sing Koh, Yanchang Zhao, Graco Warwick, David Stirling, Chang-Tsun Li y Zahidul Islam, eds. Data Mining. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6661-1.
Texto completoBoo, Yee Ling, David Stirling, Lianhua Chi, Lin Liu, Kok-Leong Ong y Graham Williams, eds. Data Mining. Singapore: Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-0292-3.
Texto completoNakhaeizadeh, Gholamreza, ed. Data Mining. Heidelberg: Physica-Verlag HD, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-86094-2.
Texto completoAggarwal, Charu C. Data Mining. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14142-8.
Texto completoRunkler, Thomas A. Data Mining. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9353-6.
Texto completoKantardzic, Mehmed. Data Mining. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2011. http://dx.doi.org/10.1002/9781118029145.
Texto completoLe, Thuc D., Kok-Leong Ong, Yanchang Zhao, Warren H. Jin, Sebastien Wong, Lin Liu y Graham Williams, eds. Data Mining. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1699-3.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Data mining"
Freitas, Alex A. y Simon H. Lavington. "Data Mining". En Mining Very Large Databases with Parallel Processing, 41–50. Boston, MA: Springer US, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-5521-6_5.
Texto completoRahman, Mirza I. y Robbert P. van Manen. "Data Mining". En Principles and Practice of Pharmaceutical Medicine, 587–600. Oxford, UK: Wiley-Blackwell, 2010. http://dx.doi.org/10.1002/9781444325263.ch44.
Texto completoDu, Ke-Lin y M. N. S. Swamy. "Data Mining". En Neural Networks and Statistical Learning, 747–78. London: Springer London, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5571-3_25.
Texto completoChang, George, Marcus J. Healey, James A. M. McHugh y Jason T. L. Wang. "Data Mining". En Mining the World Wide Web, 67–80. Boston, MA: Springer US, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-1639-2_5.
Texto completoPappa, Gisele L. y Alex A. Freitas. "Data Mining". En Natural Computing Series, 17–46. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02541-9_2.
Texto completoDu, Ke-Lin y M. N. S. Swamy. "Data Mining". En Neural Networks and Statistical Learning, 871–903. London: Springer London, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-7452-3_30.
Texto completoLee, Raymond S. T. "Data Mining". En Artificial Intelligence in Daily Life, 71–118. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7695-9_4.
Texto completoMorzy, Tadeusz y Maciej Zakrzewicz. "Data Mining". En Handbook on Data Management in Information Systems, 487–565. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-24742-5_11.
Texto completovan der Aalst, Wil. "Data Mining". En Process Mining, 89–121. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4_4.
Texto completoMohan, Chilukuri Krishna. "Data Mining". En Frontiers of Expert Systems, 237–58. Boston, MA: Springer US, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-4509-5_9.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Data mining"
Song, Xiaoli, XiaoTong Wang y Xiaohua Hu. "Semantic pattern mining for text mining". En 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata.2016.7840600.
Texto completoAgarwal, Shivam. "Data Mining: Data Mining Concepts and Techniques". En 2013 International Conference on Machine Intelligence and Research Advancement (ICMIRA). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icmira.2013.45.
Texto completoEdelstein, Herb. "Data mining". En the seventh ACM SIGKDD international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1145/502512.502517.
Texto completo"Data mining". En 2015 International Symposium on Advanced Computing and Communication (ISACC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/isacc.2015.7377334.
Texto completoDeWaal, Mindy. "Data Mining". En the 46th ACM Technical Symposium. New York, New York, USA: ACM Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2676723.2693628.
Texto completoUrsyn, Anna. "Data mining". En ACM SIGGRAPH 2004 Art gallery. New York, New York, USA: ACM Press, 2004. http://dx.doi.org/10.1145/1185884.1186011.
Texto completoPeñafiel, Myriam, Stefanie Vásquez, Diego Vásquez, Juan Zaldumbide y Sergio Luján-Mora. "Data Mining and Opinion Mining". En the 2018 International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3274250.3274263.
Texto completoYang, Tie-li, Ping-Bai y Yu-Sheng Gong. "Spatial Data Mining Features between General Data Mining". En 2008 International Workshop on Geoscience and Remote Sensing (ETT and GRS). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ettandgrs.2008.167.
Texto completoAshok, Vikas y Ravi Mukkamala. "Data mining without data". En the 10th annual ACM workshop. New York, New York, USA: ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2046556.2046578.
Texto completo"Session C: Dynamic data mining & data stream mining". En 2016 IEEE First International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/dsmp.2016.7583553.
Texto completoInformes sobre el tema "Data mining"
Lee, K., H. Kargupta, B. G. Stafford, K. L. Buescher y B. Ravindran. Data mining. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), diciembre de 1998. http://dx.doi.org/10.2172/334314.
Texto completoKramer, Mitchell. Customer Data Mining. Boston, MA: Patricia Seybold Group, mayo de 2004. http://dx.doi.org/10.1571/psgp5-27-04cc.
Texto completoKramer, Mitchell. Data Mining at Work. Boston, MA: Patricia Seybold Group, junio de 2004. http://dx.doi.org/10.1571/psgp6-10-04cc.
Texto completoBrown, David A., John Hirdt y Michal Herman. Data mining the EXFOR database. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), diciembre de 2013. http://dx.doi.org/10.2172/1122776.
Texto completoLu, Xiaomeng, Robert Stambaugh y Yu Yuan. Anomalies Abroad: Beyond Data Mining. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, septiembre de 2017. http://dx.doi.org/10.3386/w23809.
Texto completoDavidson, George S., Jana Strasburg, David Stampf, Lev Neymotin, Carl Czajkowski, Eugene Shine, James Bollinger et al. Data mining for ontology development. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), junio de 2010. http://dx.doi.org/10.2172/992328.
Texto completoBerry, Jonathan W., Vitus Joseph Leung, Cynthia Ann Phillips, Ali Pinar, David Gerald Robinson, Tanya Berger-Wolf, Sanjukta Bhowmick et al. Statistically significant relational data mining :. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), febrero de 2014. http://dx.doi.org/10.2172/1204082.
Texto completoZdonik, Stanley B. Monitoring and Mining Data Streams. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, octubre de 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada431589.
Texto completoZdonik, Stan B. Monitoring and Mining Data Streams. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, octubre de 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada419707.
Texto completoZhan, Zhijun y LiWu Chang. Privacy-Preserving Collaborative Data Mining. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, enero de 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada464602.
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