Littérature scientifique sur le sujet « Data Mining and Knowledge DiscoveryID »
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Articles de revues sur le sujet "Data Mining and Knowledge DiscoveryID"
Bhojani, Shital Hitesh. « Geospatial Data Mining Techniques : Knowledge Discovery in Agricultural ». Indian Journal of Applied Research 3, no 1 (1 octobre 2011) : 22–24. http://dx.doi.org/10.15373/2249555x/jan2013/10.
Texte intégralAbdulkadium, Ahmed Mahdi, Raid Abd Alreda Shekan et Haitham Ali Hussain. « Application of Data Mining and Knowledge Discovery in Medical Databases ». Webology 19, no 1 (20 janvier 2022) : 4912–24. http://dx.doi.org/10.14704/web/v19i1/web19329.
Texte intégralKAWANO, Hiroyuki. « Knowledge Discovery and Data Mining ». Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Systems 9, no 6 (1997) : 851–60. http://dx.doi.org/10.3156/jfuzzy.9.6_851.
Texte intégralIWASAKI, Manabu. « Data Mining and Knowledge Discovery ». Kodo Keiryogaku (The Japanese Journal of Behaviormetrics) 26, no 1 (1999) : 46–58. http://dx.doi.org/10.2333/jbhmk.26.46.
Texte intégralChikalkar, Siddharth Nandakumar. « Knowledge Discovery and Data Mining ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 8, no 10 (31 octobre 2020) : 874–76. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2020.32045.
Texte intégralBrodley, Carla, Terran Lane et Timothy Stough. « Knowledge Discovery and Data Mining ». American Scientist 87, no 1 (1999) : 54. http://dx.doi.org/10.1511/1999.16.807.
Texte intégralLee, Hing-Yan, Hongjun Lu et Hiroshi Motoda. « Knowledge discovery and data mining ». Knowledge-Based Systems 10, no 7 (mai 1998) : 401–2. http://dx.doi.org/10.1016/s0950-7051(98)00033-1.
Texte intégralClancy, Thomas Roy, et Lillee Gelinas. « Knowledge Discovery and Data Mining ». JONA : The Journal of Nursing Administration 46, no 9 (septembre 2016) : 422–24. http://dx.doi.org/10.1097/nna.0000000000000369.
Texte intégralRuzgas, Tomas, Kristina Jakubėlienė et Aistė Buivytė. « Big Data Mining and Knowledge Discovery ». Journal of Communications Technology, Electronics and Computer Science 9 (27 décembre 2016) : 5. http://dx.doi.org/10.22385/jctecs.v9i0.134.
Texte intégralGupta, Aman. « Data Mining to Discovery of Knowledge ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 309–11. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43643.
Texte intégralThèses sur le sujet "Data Mining and Knowledge DiscoveryID"
Amado, Vanessa. « Knowledge discovery and data mining from freeway section traffic data ». Diss., Columbia, Mo. : University of Missouri-Columbia, 2008. http://hdl.handle.net/10355/5591.
Texte intégralThe entire dissertation/thesis text is included in the research.pdf file; the official abstract appears in the short.pdf file (which also appears in the research.pdf); a non-technical general description, or public abstract, appears in the public.pdf file. Title from title screen of research.pdf file (viewed on June 8, 2009) Vita. Includes bibliographical references.
Engels, Robert. « Component based user guidance in knowledge discovery and data mining / ». Sankt Augustin : Infix, 1999. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=008752552&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.
Texte intégralPonsan, Christiane. « Computing with words for data mining ». Thesis, University of Bristol, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.310744.
Texte intégralAbedjan, 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.
PaÌirceÌir, RoÌnaÌn. « Knowledge discovery from distributed aggregate data in data warehouses and statistical databases ». Thesis, University of Ulster, 2002. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.274398.
Texte intégralSharma, Sumana. « An Integrated Knowledge Discovery and Data Mining Process Model ». VCU Scholars Compass, 2008. http://scholarscompass.vcu.edu/etd/1615.
Texte intégralDharaniK et Kalpana Gudikandula. « Actionable Knowledge Discovery using Multi-Step Mining ». International Journal of Computer Science and Network (IJCSN), 2012. http://hdl.handle.net/10150/271493.
Texte intégralData mining is a process of obtaining trends or patterns in historical data. Such trends form business intelligence that in turn leads to taking well informed decisions. However, data mining with a single technique does not yield actionable knowledge. This is because enterprises have huge databases and heterogeneous in nature. They also have complex data and mining such data needs multi-step mining instead of single step mining. When multiple approaches are involved, they provide business intelligence in all aspects. That kind of information can lead to actionable knowledge. Recently data mining has got tremendous usage in the real world. The drawback of existing approaches is that insufficient business intelligence in case of huge enterprises. This paper presents the combination of existing works and algorithms. We work on multiple data sources, multiple methods and multiple features. The combined patterns thus obtained from complex business data provide actionable knowledge. A prototype application has been built to test the efficiency of the proposed framework which combines multiple data sources, multiple methods and multiple features in mining process. The empirical results revealed that the proposed approach is effective and can be used in the real world.
Atzmüller, Martin. « Knowledge-intensive subgroup mining : techniques for automatic and interactive discovery / ». Berlin : Aka, 2007. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?id=2928288&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm.
Texte intégralButler, Patrick Julian Carey. « Knowledge Discovery in Intelligence Analysis ». Diss., Virginia Tech, 2014. http://hdl.handle.net/10919/48422.
Texte intégralPh. D.
Atzmüller, Martin. « Knowledge-intensive subgroup mining techniques for automatic and interactive discovery ». Berlin Aka, 2006. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?id=2928288&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm.
Texte intégralLivres sur le sujet "Data Mining and Knowledge DiscoveryID"
Tan, Honghua, dir. Knowledge Discovery and Data Mining. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27708-5.
Texte intégralMaimon, Oded, et Mark Last. Knowledge Discovery and Data Mining. Boston, MA : Springer US, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3296-2.
Texte intégralTan, Honghua. Knowledge Discovery and Data Mining. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Trouver le texte intégral1948-, Bramer M. A., dir. Knowledge discovery and data mining. London : The Institution of Electrical Engineers, 1999.
Trouver le texte intégralDavid, Taniar, dir. Data mining and knowledge discovery technologies. Hershey : IGI Pub., 2008.
Trouver le texte intégralZ, Maimon Oded, et Rokach Lior, dir. Data mining and knowledge discovery handbook. New York : Springer, 2005.
Trouver le texte intégralJ, Miller Harvey, et Han Jiawei, dir. Geographic data mining and knowledge discovery. London : Taylor & Francis, 2001.
Trouver le texte intégralPetrushin, Valery A., et Latifur Khan, dir. Multimedia Data Mining and Knowledge Discovery. London : Springer London, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84628-799-2.
Texte intégralCios, Krzysztof J., Witold Pedrycz et Roman W. Swiniarski. Data Mining Methods for Knowledge Discovery. Boston, MA : Springer US, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-5589-6.
Texte intégralGaber, Mohamed Medhat, dir. Scientific Data Mining and Knowledge Discovery. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02788-8.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Data Mining and Knowledge DiscoveryID"
Kumar, Hanuma, Rohit Paravastu et Vikram Pudi. « Specialty Mining ». Dans Data Warehousing and Knowledge Discovery, 227–38. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-15105-7_18.
Texte intégralFayyad, Usama. « Knowledge Discovery in Databases : An Overview ». Dans Relational Data Mining, 28–47. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04599-2_2.
Texte intégralGaber, Mohamed Medhat, Arkady Zaslavsky et Shonali Krishnaswamy. « Data Stream Mining ». Dans Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 759–87. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09823-4_39.
Texte intégralShekhar, Shashi, Pusheng Zhang et Yan Huang. « Spatial Data Mining ». Dans Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 837–54. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09823-4_43.
Texte intégralDžeroski, Sašo. « Relational Data Mining ». Dans Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 887–911. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09823-4_46.
Texte intégralMoyle, Steve. « Collaborative Data Mining ». Dans Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 1029–39. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09823-4_54.
Texte intégralNemati, Hamid R., et Christopher D. Barko. « Organizational Data Mining ». Dans Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 1041–48. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09823-4_55.
Texte intégralZhang, Zhongfei (Mark), et Ruofei Zhang. « Multimedia Data Mining ». Dans Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 1081–109. Boston, MA : Springer US, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-09823-4_57.
Texte intégralPiatetsky-Shapiro, Gregory. « The Journey of Knowledge Discovery ». Dans Journeys to Data Mining, 173–96. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-28047-4_13.
Texte intégralMaimon, Oded, et Mark Last. « Advanced data mining methods ». Dans Knowledge Discovery and Data Mining, 123–33. Boston, MA : Springer US, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-3296-2_8.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Data Mining and Knowledge DiscoveryID"
Caputo, G. M., V. M. Bastos, A. M. Cister et N. F. F. Ebecken. « Knowledge discovery for CRM improvement ». Dans DATA MINING 2008. Southampton, UK : WIT Press, 2008. http://dx.doi.org/10.2495/data080171.
Texte intégralMilne, R. « Knowledge guided data mining ». Dans IEE Colloquium on Knowledge Discovery in Databases. IEE, 1995. http://dx.doi.org/10.1049/ic:19950117.
Texte intégralPeyton, L., et J. Hu. « Knowledge discovery in a circle of trust ». Dans DATA MINING & INFORMATION ENGINEERING 2007. Southampton, UK : WIT Press, 2007. http://dx.doi.org/10.2495/data070221.
Texte intégralLuo, Qi. « Advancing Knowledge Discovery and Data Mining ». Dans First International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining (WKDD 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/wkdd.2008.153.
Texte intégralKhabaza, T. « Data mining with Clementine ». Dans IEE Colloquium on Knowledge Discovery in Databases. IEE, 1995. http://dx.doi.org/10.1049/ic:19950121.
Texte intégralScarfe, R. T. « Data mining applications in BT ». Dans IEE Colloquium on Knowledge Discovery in Databases. IEE, 1995. http://dx.doi.org/10.1049/ic:19950125.
Texte intégralHoreis, Timo, et Bernhard Sick. « Collaborative Knowledge Discovery & ; Data Mining : From Knowledge to Experience ». Dans 2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining. IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cidm.2007.368905.
Texte intégralKecahdi, M.-Tahar, et Ilias K. Savvas. « Cooperative Knowledge Discovery & ; Data Mining CKDD ». Dans 2010 19th IEEE International Workshops on Enabling Technologies : Infrastructures for Collaborative Enterprises. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/wetice.2010.21.
Texte intégralGilmore, John F., Michael A. Pagels et Justin Palk. « Asymmetric threat data mining and knowledge discovery ». Dans Aerospace/Defense Sensing, Simulation, and Controls, sous la direction de Belur V. Dasarathy. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.421076.
Texte intégralJANOSCOVA, RENATA. « COMPUTER AIDED KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING ». Dans QUALITY AND LEADING INNOVATION´2014. Gaudeamus Hradec Kralove, 2014. http://dx.doi.org/10.12776/qali.v1.10.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Data Mining and Knowledge DiscoveryID"
Phillips, Laurence R., Danyelle N. Jordan, Travis L. Bauer, Mark T. Elmore, Jim N. Treadwell, Rossitza A. Homan, Leon Darrel Chapman et Shannon V. Spires. Knowledge Discovery and Data Mining (KDDM) survey report. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), février 2005. http://dx.doi.org/10.2172/922750.
Texte intégralPou, Jose, Jeff Duffany et Alfredo Cruz. Terrorist Activity Evaluation and Pattern Detection (TAE&PD) in Afghanistan : A Knowledge Discovery and Data Mining (KDDM) Approach for Counter-Terrorism. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2012. http://dx.doi.org/10.21236/ada581564.
Texte intégralSwaminathan, Subramanyam. A System for Discovering Bioengineered Threats by Knowledge Base Driven Mining of Toxin Data. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada429799.
Texte intégralBond, W., Maria Seale et Jeffrey Hensley. A dynamic hyperbolic surface model for responsive data mining. Engineer Research and Development Center (U.S.), avril 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/43886.
Texte intégralVolkova, Nataliia P., Nina O. Rizun et Maryna V. Nehrey. Data science : opportunities to transform education. [б. в.], septembre 2019. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/3241.
Texte intégralNenci, Silvia, et Francesco Quatraro. Innovation and Competitiveness in Mining Value Chains in Latin America. Inter-American Development Bank, décembre 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003805.
Texte intégralde Kemp, E. A., H. A. J. Russell, B. Brodaric, D. B. Snyder, M. J. Hillier, M. St-Onge, C. Harrison et al. Initiating transformative geoscience practice at the Geological Survey of Canada : Canada in 3D. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2022. http://dx.doi.org/10.4095/331097.
Texte intégralRodriguez Muxica, Natalia. Open configuration options Bioinformatics for Researchers in Life Sciences : Tools and Learning Resources. Inter-American Development Bank, février 2022. http://dx.doi.org/10.18235/0003982.
Texte intégral