Articles de revues sur le sujet « Approximate Mining »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Approximate Mining ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Livshits, Ester, Alireza Heidari, Ihab F. Ilyas et Benny Kimelfeld. « Approximate denial constraints ». Proceedings of the VLDB Endowment 13, no 10 (juin 2020) : 1682–95. http://dx.doi.org/10.14778/3401960.3401966.
Texte intégralYip, Kelly K., et David A. Nembhard. « Mining approximate sequential patterns with gaps ». International Journal of Data Mining, Modelling and Management 7, no 2 (2015) : 108. http://dx.doi.org/10.1504/ijdmmm.2015.069249.
Texte intégralCombi, Carlo, et Pietro Sala. « Mining approximate interval-based temporal dependencies ». Acta Informatica 53, no 6-8 (14 septembre 2015) : 547–85. http://dx.doi.org/10.1007/s00236-015-0246-x.
Texte intégralChen, Yan, et Aijun An. « Approximate Parallel High Utility Itemset Mining ». Big Data Research 6 (décembre 2016) : 26–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.bdr.2016.07.001.
Texte intégralSu, Na, Zhe Hui Wu, Ji Min Liu, Tai An Liu, Xin Jun An et Chang Qing Yan. « Mining Approximate Frequent Itemsets over Data Streams ». Applied Mechanics and Materials 685 (octobre 2014) : 536–39. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.685.536.
Texte intégralSilvestri, Claudio, et Salvatore Orlando. « Approximate mining of frequent patterns on streams ». Intelligent Data Analysis 11, no 1 (15 mars 2007) : 49–73. http://dx.doi.org/10.3233/ida-2007-11104.
Texte intégralMcCoy, Corren G., Michael L. Nelson et Michele C. Weigle. « Mining the Web to approximate university rankings ». Information Discovery and Delivery 46, no 3 (20 août 2018) : 173–83. http://dx.doi.org/10.1108/idd-05-2018-0014.
Texte intégralMazlack, Lawrence J. « Approximate reasoning applied to unsupervised database mining ». International Journal of Intelligent Systems 12, no 5 (mai 1997) : 391–414. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1098-111x(199705)12:5<391 ::aid-int3>3.0.co;2-i.
Texte intégralBashir, Shariq, et Daphne Teck Ching Lai. « Mining Approximate Frequent Itemsets Using Pattern Growth Approach ». Information Technology and Control 50, no 4 (16 décembre 2021) : 627–44. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.50.4.29060.
Texte intégralCHEN, Siyu, Ning WANG et Mengmeng ZHANG. « Mining Approximate Primary Functional Dependency on Web Tables ». IEICE Transactions on Information and Systems E102.D, no 3 (1 mars 2019) : 650–54. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.2018edl8130.
Texte intégralSuperfesky, Michael J. « ACHIEVING APPROXIMATE ORIGINAL CONTOUR IN MOUNTAIN TOP MINING ». Journal American Society of Mining and Reclamation 2000, no 1 (2000) : 487–92. http://dx.doi.org/10.21000/jasmr00010487.
Texte intégralYun, Unil, Keun Ho Ryu et Eunchul Yoon. « Weighted approximate sequential pattern mining within tolerance factors ». Intelligent Data Analysis 15, no 4 (23 juin 2011) : 551–69. http://dx.doi.org/10.3233/ida-2011-0482.
Texte intégralBaek, Yoonji, Unil Yun, Heonho Kim, Jongseong Kim, Bay Vo, Tin Truong et Zhi-Hong Deng. « Approximate high utility itemset mining in noisy environments ». Knowledge-Based Systems 212 (janvier 2021) : 106596. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106596.
Texte intégralGupta, Parul, Swati Agnihotri et Suman Saha. « Approximate Data Mining Using Sketches for Massive Data ». Procedia Technology 10 (2013) : 781–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.protcy.2013.12.422.
Texte intégralUppal, Veepu. « An Efficient Algorithm for Approximate Frequent Intemset Mining ». International Journal of Database Theory and Application 8, no 3 (30 juin 2015) : 279–88. http://dx.doi.org/10.14257/ijdta.2015.8.3.24.
Texte intégralNakamura, Atsuyoshi, Ichigaku Takigawa, Hisashi Tosaka, Mineichi Kudo et Hiroshi Mamitsuka. « Mining approximate patterns with frequent locally optimal occurrences ». Discrete Applied Mathematics 200 (février 2016) : 123–52. http://dx.doi.org/10.1016/j.dam.2015.07.002.
Texte intégralTang, Huijun, Le Wang, Yangguang Liu et Jiangbo Qian. « Discovering Approximate and Significant High-Utility Patterns from Transactional Datasets ». Journal of Mathematics 2022 (16 novembre 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6975130.
Texte intégralHadi, Raghad M. « Best Approximate of Vector Space Model by Using SVD ». Al-Mustansiriyah Journal of Science 28, no 2 (11 avril 2018) : 143. http://dx.doi.org/10.23851/mjs.v28i2.509.
Texte intégralNasir, Muhammad Anis Uddin, Cigdem Aslay, Gianmarco De Francisci Morales et Matteo Riondato. « Approximate Mining of Frequent -Subgraph Patterns in Evolving Graphs ». ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15, no 3 (12 avril 2021) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3442590.
Texte intégralJiadong Ren, Yufeng Tian, Haitao He, Xiao Cui et Qian Wang. « Mining approximate Time-interval sequential pattern in data stream ». Journal of Convergence Information Technology 7, no 3 (29 février 2012) : 282–91. http://dx.doi.org/10.4156/jcit.vol7.issue3.33.
Texte intégralKum, Hye-Chung, et Joong-Hyuk Chang. « Mining Approximate Sequential Patterns in a Large Sequence Database ». KIPS Transactions:PartD 13D, no 2 (1 avril 2006) : 199–206. http://dx.doi.org/10.3745/kipstd.2006.13d.2.199.
Texte intégralLiao, Zhifang, Limin Liu, Xiaoping Fan, Yueshan Xie, Zhining Liao et Yan Zhang. « An outlier mining algorithm based on approximate outlier factor ». International Journal of Autonomous and Adaptive Communications Systems 8, no 2/3 (2015) : 243. http://dx.doi.org/10.1504/ijaacs.2015.069567.
Texte intégralChaudhuri, Surajit, Venkatesh Ganti et Dong Xin. « Mining document collections to facilitate accurate approximate entity matching ». Proceedings of the VLDB Endowment 2, no 1 (août 2009) : 395–406. http://dx.doi.org/10.14778/1687627.1687673.
Texte intégralLi, Haifeng, Yuejin Zhang, Ning Zhang et Hengyue Jia. « A Heuristic Rule Based Approximate Frequent Itemset Mining Algorithm ». Procedia Computer Science 91 (2016) : 324–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.087.
Texte intégralYun, Unil, et Keun Ho Ryu. « Approximate weighted frequent pattern mining with/without noisy environments ». Knowledge-Based Systems 24, no 1 (février 2011) : 73–82. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2010.07.007.
Texte intégralLiu, Yijun, Feiyue Ye, Jixue Liu et Sheng He. « Mining Approximate Keys based on Reasoning from XML Data ». Applied Mathematics & ; Information Sciences 8, no 4 (1 juillet 2014) : 2005–16. http://dx.doi.org/10.12785/amis/080459.
Texte intégralLiu, Shengxin, et Chung Keung Poon. « On mining approximate and exact fault-tolerant frequent itemsets ». Knowledge and Information Systems 55, no 2 (11 juillet 2017) : 361–91. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-017-1079-4.
Texte intégralAcosta-Mendoza, Niusvel, Jesús Ariel Carrasco-Ochoa, José Francisco Martínez-Trinidad, Andrés Gago-Alonso et José Eladio Medina-Pagola. « Mining clique frequent approximate subgraphs from multi-graph collections ». Applied Intelligence 50, no 3 (19 octobre 2019) : 878–92. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-019-01564-8.
Texte intégralYun, Unil, et Eunchul Yoon. « An Efficient Approach for Mining Weighted Approximate Closed Frequent Patterns Considering Noise Constraints ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 22, no 06 (décembre 2014) : 879–912. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488514500470.
Texte intégralAcosta-Mendoza, Niusvel, Andrés Gago-Alonso, Jesús Ariel Carrasco-Ochoa, José Fco Martínez-Trinidad et José E. Medina-Pagola. « Extension of Canonical Adjacency Matrices for Frequent Approximate Subgraph Mining on Multi-Graph Collections ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 31, no 08 (9 mai 2017) : 1750025. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001417500252.
Texte intégralValiullin, Timur, Zhexue Huang, Chenghao Wei, Jianfei Yin, Dingming Wu et Luliia Egorova. « A new approximate method for mining frequent itemsets from big data ». Computer Science and Information Systems, no 00 (2020) : 15. http://dx.doi.org/10.2298/csis200124015v.
Texte intégralHUANG, Chong-Zheng, Hai-Feng LI et Hong CHEN. « An Approximate Non-Derivable Itemset Mining Algorithm over Data Streams ». Chinese Journal of Computers 33, no 8 (1 décembre 2010) : 1427–36. http://dx.doi.org/10.3724/sp.j.1016.2010.01427.
Texte intégralAtoum, Jalal. « Approximate Functional Dependencies Mining Using Association Rules Specificity Interestingness Measure ». British Journal of Mathematics & ; Computer Science 15, no 5 (10 janvier 2016) : 1–10. http://dx.doi.org/10.9734/bjmcs/2016/25206.
Texte intégralLucchese, Claudio, Salvatore Orlando et Raffaele Perego. « A Unifying Framework for Mining Approximate Top- $k$ Binary Patterns ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 26, no 12 (décembre 2014) : 2900–2913. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2013.181.
Texte intégralGuo, Lichao, Hongye Su et Yu Qu. « Approximate mining of global closed frequent itemsets over data streams ». Journal of the Franklin Institute 348, no 6 (août 2011) : 1052–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2011.04.006.
Texte intégralYu, Xiaomei, Hong Wang et Xiangwei Zheng. « Mining top-k approximate closed patterns in an imprecise database ». International Journal of Grid and Utility Computing 9, no 2 (2018) : 97. http://dx.doi.org/10.1504/ijguc.2018.091696.
Texte intégralZheng, Xiangwei, Xiaomei Yu et Hong Wang. « Mining top-k approximate closed patterns in an imprecise database ». International Journal of Grid and Utility Computing 9, no 2 (2018) : 97. http://dx.doi.org/10.1504/ijguc.2018.10012791.
Texte intégralHe, Dan, Xingquan Zhu et Xindong Wu. « MINING APPROXIMATE REPEATING PATTERNS FROM SEQUENCE DATA WITH GAP CONSTRAINTS ». Computational Intelligence 27, no 3 (août 2011) : 336–62. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-8640.2011.00383.x.
Texte intégralWu, Youxi, Bojing Jian, Yan Li, He Jiang et Xindong Wu. « NetNDP : Nonoverlapping (delta, gamma)-approximate pattern matching ». Intelligent Data Analysis 26, no 6 (12 novembre 2022) : 1661–82. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216325.
Texte intégralChang, Chia-Yo, Jason T. L. Wang et Roger K. Chang. « Scientific Data Mining : A Case Study ». International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 08, no 01 (mars 1998) : 77–96. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194098000078.
Texte intégralKuzniar, Krystyna, Krystyna Stec et Tadeusz Tatara. « Approximate classification of mining tremors harmfulness based on free-field and building foundation vibrations ». E3S Web of Conferences 36 (2018) : 01006. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/20183601006.
Texte intégralJiadong Ren, Yufeng Tian et Haitao He. « Bitmap-based Algorithm of Mining Approximate Sequential Pattern in Data Stream ». INTERNATIONAL JOURNAL ON Advances in Information Sciences and Service Sciences 3, no 9 (31 octobre 2011) : 132–39. http://dx.doi.org/10.4156/aiss.vol3.issue9.18.
Texte intégralPyun, Gwangbum, et Unil Yun. « Performance evaluation of approximate frequent pattern mining based on probabilistic technique ». Journal of Korean Society for Internet Information 14, no 1 (28 février 2013) : 63–69. http://dx.doi.org/10.7472/jksii.2013.14.63.
Texte intégralWANG, Wei-Ping. « An Efficient Algorithm for Mining Approximate Frequent Item over Data Streams ». Journal of Software 18, no 4 (2007) : 884. http://dx.doi.org/10.1360/jos180884.
Texte intégralLee, Gangin, Unil Yun, Heungmo Ryang et Donggyu Kim. « Approximate Maximal Frequent Pattern Mining with Weight Conditions and Error Tolerance ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, no 06 (9 mai 2016) : 1650012. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001416500129.
Texte intégralLiu, Haibin, Lawrence Hunter, Vlado Kešelj et Karin Verspoor. « Approximate Subgraph Matching-Based Literature Mining for Biomedical Events and Relations ». PLoS ONE 8, no 4 (17 avril 2013) : e60954. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0060954.
Texte intégralAcosta-Mendoza, Niusvel, Andrés Gago-Alonso, Jesús Ariel Carrasco-Ochoa, José Francisco Martínez-Trinidad et José Eladio Medina-Pagola. « A new algorithm for approximate pattern mining in multi-graph collections ». Knowledge-Based Systems 109 (octobre 2016) : 198–207. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2016.07.003.
Texte intégralYu, Xiaomei, Jun Zhao, Hong Wang, Xiangwei Zheng et Xiaoyan Yan. « A model of mining approximate frequent itemsets using rough set theory ». International Journal of Computational Science and Engineering 19, no 1 (2019) : 71. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2019.099640.
Texte intégralYan, Xiaoyan, Jun Zhao, Hong Wang, Xiangwei Zheng et Xiaomei Yu. « A model of mining approximate frequent itemsets using rough set theory ». International Journal of Computational Science and Engineering 19, no 1 (2019) : 71. http://dx.doi.org/10.1504/ijcse.2019.10020958.
Texte intégralAridhi, Sabeur, Laurent d'Orazio, Mondher Maddouri et Engelbert Mephu Nguifo. « Density-based data partitioning strategy to approximate large-scale subgraph mining ». Information Systems 48 (mars 2015) : 213–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.is.2013.08.005.
Texte intégral