Littérature scientifique sur le sujet « Data mining »
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Articles de revues sur le sujet "Data mining"
PYLYPIUK, Tetiana, et Viktor SHCHYRBA. « DATA MINING METHODS ». Collection of scientific papers Kamianets-Podilsky Ivan Ohienko National University Pedagogical series 29 (14 décembre 2023) : 7–10. http://dx.doi.org/10.32626/2307-4507.2023-29.7-10.
Texte intégralShah Neha K, Shah Neha K. « Introduction of Data mining and an Analysis of Data mining Techniques ». Indian Journal of Applied Research 3, no 5 (1 octobre 2011) : 137–39. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/may2013/41.
Texte intégralRakholiya, Kalpesh R., et Dr Dhaval Kathiriya. « Data Mining for Moving Object Data ». Indian Journal of Applied Research 2, no 3 (1 octobre 2011) : 111–13. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/dec2012/34.
Texte intégralChomboon, K., N. Kaoungku, K. Kerdprasop et N. Kerdprasop. « Data Mining in Semantic Web Data ». International Journal of Computer Theory and Engineering 6, no 6 (décembre 2014) : 472–75. http://dx.doi.org/10.7763/ijcte.2014.v6.912.
Texte intégralЗагороднюк, П. А. « Data mining in Go ». Vestnik of Russian New University. Series «Complex systems : models, analysis, management», no 4 (10 janvier 2022) : 161–66. http://dx.doi.org/10.18137/rnu.v9187.21.04.p.161.
Texte intégralAVeselý. « Neural networks in data mining ». Agricultural Economics (Zemědělská ekonomika) 49, No. 9 (2 mars 2012) : 427–31. http://dx.doi.org/10.17221/5427-agricecon.
Texte intégralM., Inbavalli. « An Intelligent Agent based Mining Techniques for Distributed Data Mining ». Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, SP4 (31 mars 2020) : 610–17. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12sp4/20201527.
Texte intégralRaval, Hitesh R., et Dr Vikram Kaushik. « Data Mining : Performance Tuning Of Temporal Data Mining Based On Frequent Inter-Transaction Itemsets Discovery ». International Journal of Scientific Research 3, no 2 (1 juin 2012) : 78–82. http://dx.doi.org/10.15373/22778179/feb2014/25.
Texte intégralStoffel, Kilian. « Web + Data Mining = Web Mining ». HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 46, no 4 (août 2009) : 6–20. http://dx.doi.org/10.1007/bf03340377.
Texte intégralTsuta, Mizuki. « Data Mining ». Nippon Shokuhin Kagaku Kogaku Kaishi 64, no 6 (2017) : 334–35. http://dx.doi.org/10.3136/nskkk.64.334.
Texte intégralThèses sur le sujet "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.
Texte intégralPayyappillil, Hemambika. « Data mining framework ». Morgantown, W. Va. : [West Virginia University Libraries], 2005. https://etd.wvu.edu/etd/controller.jsp?moduleName=documentdata&jsp%5FetdId=3807.
Texte intégralTitle 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/.
Texte intégralLinked 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.
Texte intégralTaylor, Phillip. « Data mining of vehicle telemetry data ». Thesis, University of Warwick, 2015. http://wrap.warwick.ac.uk/77645/.
Texte intégralSherikar, Vishnu Vardhan Reddy. « I2MAPREDUCE : DATA MINING FOR BIG DATA ». CSUSB ScholarWorks, 2017. https://scholarworks.lib.csusb.edu/etd/437.
Texte intégralZhang, Nan. « Privacy-preserving data mining ». [College Station, Tex. : Texas A&M University, 2006. http://hdl.handle.net/1969.1/ETD-TAMU-1080.
Texte intégralHulten, Geoffrey. « Mining massive data streams / ». Thesis, Connect to this title online ; UW restricted, 2005. http://hdl.handle.net/1773/6937.
Texte intégralBüchel, 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.
Texte intégralShao, Junming. « Synchronization Inspired Data Mining ». Diss., lmu, 2011. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:19-137356.
Texte intégralLivres sur le sujet "Data mining"
Xu, Yue, Rosalind Wang, Anton Lord, Yee Ling Boo, Richi Nayak, Yanchang Zhao et Graham Williams, dir. Data Mining. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8531-6.
Texte intégralDulli, Susi, Sara Furini et Edmondo Peron. Data mining. Milano : Springer Milan, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-1163-2.
Texte intégralStahlbock, Robert, Sven F. Crone et Stefan Lessmann, dir. Data Mining. Boston, MA : Springer US, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1280-0.
Texte intégralIslam, Rafiqul, Yun Sing Koh, Yanchang Zhao, Graco Warwick, David Stirling, Chang-Tsun Li et Zahidul Islam, dir. Data Mining. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-6661-1.
Texte intégralBoo, Yee Ling, David Stirling, Lianhua Chi, Lin Liu, Kok-Leong Ong et Graham Williams, dir. Data Mining. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-0292-3.
Texte intégralNakhaeizadeh, Gholamreza, dir. Data Mining. Heidelberg : Physica-Verlag HD, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-86094-2.
Texte intégralAggarwal, Charu C. Data Mining. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14142-8.
Texte intégralRunkler, Thomas A. Data Mining. Wiesbaden : Vieweg+Teubner, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-9353-6.
Texte intégralKantardzic, Mehmed. Data Mining. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc., 2011. http://dx.doi.org/10.1002/9781118029145.
Texte intégralLe, Thuc D., Kok-Leong Ong, Yanchang Zhao, Warren H. Jin, Sebastien Wong, Lin Liu et Graham Williams, dir. Data Mining. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-1699-3.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Data mining"
Freitas, Alex A., et Simon H. Lavington. « Data Mining ». Dans 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.
Texte intégralRahman, Mirza I., et Robbert P. van Manen. « Data Mining ». Dans Principles and Practice of Pharmaceutical Medicine, 587–600. Oxford, UK : Wiley-Blackwell, 2010. http://dx.doi.org/10.1002/9781444325263.ch44.
Texte intégralDu, Ke-Lin, et M. N. S. Swamy. « Data Mining ». Dans Neural Networks and Statistical Learning, 747–78. London : Springer London, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5571-3_25.
Texte intégralChang, George, Marcus J. Healey, James A. M. McHugh et Jason T. L. Wang. « Data Mining ». Dans Mining the World Wide Web, 67–80. Boston, MA : Springer US, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-1639-2_5.
Texte intégralPappa, Gisele L., et Alex A. Freitas. « Data Mining ». Dans Natural Computing Series, 17–46. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02541-9_2.
Texte intégralDu, Ke-Lin, et M. N. S. Swamy. « Data Mining ». Dans Neural Networks and Statistical Learning, 871–903. London : Springer London, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-7452-3_30.
Texte intégralLee, Raymond S. T. « Data Mining ». Dans Artificial Intelligence in Daily Life, 71–118. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7695-9_4.
Texte intégralMorzy, Tadeusz, et Maciej Zakrzewicz. « Data Mining ». Dans 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.
Texte intégralvan der Aalst, Wil. « Data Mining ». Dans Process Mining, 89–121. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4_4.
Texte intégralMohan, Chilukuri Krishna. « Data Mining ». Dans Frontiers of Expert Systems, 237–58. Boston, MA : Springer US, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-4509-5_9.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Data mining"
Song, Xiaoli, XiaoTong Wang et Xiaohua Hu. « Semantic pattern mining for text mining ». Dans 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/bigdata.2016.7840600.
Texte intégralAgarwal, Shivam. « Data Mining : Data Mining Concepts and Techniques ». Dans 2013 International Conference on Machine Intelligence and Research Advancement (ICMIRA). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icmira.2013.45.
Texte intégralEdelstein, Herb. « Data mining ». Dans the seventh ACM SIGKDD international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2001. http://dx.doi.org/10.1145/502512.502517.
Texte intégral« Data mining ». Dans 2015 International Symposium on Advanced Computing and Communication (ISACC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/isacc.2015.7377334.
Texte intégralDeWaal, Mindy. « Data Mining ». Dans the 46th ACM Technical Symposium. New York, New York, USA : ACM Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2676723.2693628.
Texte intégralUrsyn, Anna. « Data mining ». Dans ACM SIGGRAPH 2004 Art gallery. New York, New York, USA : ACM Press, 2004. http://dx.doi.org/10.1145/1185884.1186011.
Texte intégralPeñafiel, Myriam, Stefanie Vásquez, Diego Vásquez, Juan Zaldumbide et Sergio Luján-Mora. « Data Mining and Opinion Mining ». Dans the 2018 International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3274250.3274263.
Texte intégralYang, Tie-li, Ping-Bai et Yu-Sheng Gong. « Spatial Data Mining Features between General Data Mining ». Dans 2008 International Workshop on Geoscience and Remote Sensing (ETT and GRS). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ettandgrs.2008.167.
Texte intégralAshok, Vikas, et Ravi Mukkamala. « Data mining without data ». Dans the 10th annual ACM workshop. New York, New York, USA : ACM Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1145/2046556.2046578.
Texte intégral« Session C : Dynamic data mining & ; data stream mining ». Dans 2016 IEEE First International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/dsmp.2016.7583553.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Data mining"
Lee, K., H. Kargupta, B. G. Stafford, K. L. Buescher et B. Ravindran. Data mining. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), décembre 1998. http://dx.doi.org/10.2172/334314.
Texte intégralKramer, Mitchell. Customer Data Mining. Boston, MA : Patricia Seybold Group, mai 2004. http://dx.doi.org/10.1571/psgp5-27-04cc.
Texte intégralKramer, Mitchell. Data Mining at Work. Boston, MA : Patricia Seybold Group, juin 2004. http://dx.doi.org/10.1571/psgp6-10-04cc.
Texte intégralBrown, David A., John Hirdt et Michal Herman. Data mining the EXFOR database. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), décembre 2013. http://dx.doi.org/10.2172/1122776.
Texte intégralLu, Xiaomeng, Robert Stambaugh et Yu Yuan. Anomalies Abroad : Beyond Data Mining. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, septembre 2017. http://dx.doi.org/10.3386/w23809.
Texte intégralDavidson, 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), juin 2010. http://dx.doi.org/10.2172/992328.
Texte intégralBerry, 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), février 2014. http://dx.doi.org/10.2172/1204082.
Texte intégralZdonik, Stanley B. Monitoring and Mining Data Streams. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada431589.
Texte intégralZdonik, Stan B. Monitoring and Mining Data Streams. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, octobre 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada419707.
Texte intégralZhan, Zhijun, et LiWu Chang. Privacy-Preserving Collaborative Data Mining. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada464602.
Texte intégral