توضیحات
Mining of Data with Complex Structures: – Clarifies the type and nature of data with complex structure including sequences, trees and graphs – Provides a detailed background of the state-of-the-art of sequence mining, tree mining and graph mining. -Defines the essential aspects of the tree mining problem: subtree types, support definitions, constraints. – Outlines the implementation issues one needs to consider when developing tree mining algorithms (enumeration strategies, data structures, etc.) – Details the Tree Model Guided (TMG) approach for tree mining and provides the mathematical model for the worst case estimate of complexity of mining ordered induced and embedded subtrees. – Explains the mechanism of the TMG framework for mining ordered/unordered induced/embedded and distance-constrained embedded subtrees. – Provides a detailed comparison of the different tree mining approaches highlighting the characteristics and benefits of each approach. – Overviews the implications and potential applications of tree mining in general knowledge management related tasks, and uses Web, health and bioinformatics related applications as case studies. – Details the extension of the TMG framework for sequence mining – Provides an overview of the future research direction with respect to technical extensions and application areas The primary audience is 3rd year, 4th year undergraduate students, Masters and PhD students and academics. The book can be used for both teaching and research. The secondary audiences are practitioners in industry, business, commerce, government and consortiums, alliances and partnerships to learn how to introduce and efficiently make use of the techniques for mining of data with complex structures into their applications. The scope of the book is both theoretical and practical and as such it will reach a broad market both within academia and industry. In addition, its subject matter is a rapidly emerging field that is critical for efficient analysis of knowledge stored in various domains.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
کاوی داده ها با ساختارهای پیچیده: – نوع و ماهیت داده ها با ساختار پیچیده از جمله توالی ها، درختان و نمودارها را روشن می کند – پیشینه دقیقی از آخرین هنرهای استخراج توالی، استخراج درخت و استخراج نمودار ارائه می دهد. – جنبه های اساسی مشکل استخراج درخت را تعریف می کند: انواع زیردرخت، تعاریف پشتیبانی، محدودیت ها. – تشریح مسائل اجرایی که باید در هنگام توسعه الگوریتمهای استخراج درخت در نظر گرفته شوند (استراتژیهای شمارش، ساختارهای داده، و غیره) – جزئیات رویکرد راهنمای مدل درختی (TMG) برای استخراج درخت و ارائه مدل ریاضی برای بدترین برآورد پیچیدگی استخراج زیردرخت های القایی و تعبیه شده را سفارش داد. – مکانیسم چارچوب TMG را برای استخراج زیردرختهای تعبیهشده القایی/جاسازیشده و با محدودیت فاصله سفارشداده/نامرتب توضیح میدهد. – مقایسه دقیقی از روش های مختلف استخراج درخت ارائه می دهد که ویژگی ها و مزایای هر رویکرد را برجسته می کند. – مروری بر مفاهیم و کاربردهای بالقوه استخراج درخت در وظایف مربوط به مدیریت دانش عمومی، و از برنامه های کاربردی مرتبط با وب، سلامت و بیوانفورماتیک به عنوان مطالعات موردی استفاده می کند. – جزئیات گسترش چارچوب TMG برای کاوی توالی – یک نمای کلی از جهت تحقیقات آینده را با توجه به توسعه های فنی و حوزه های کاربردی ارائه می دهد. مخاطبان اصلی دانشجویان سال سوم، سال چهارم کارشناسی، دانشجویان کارشناسی ا
tag : دانلود کتاب استخراج داده ها با ساختارهای پیچیده , Download استخراج داده ها با ساختارهای پیچیده , دانلود استخراج داده ها با ساختارهای پیچیده , Download Mining of data with complex structures Book , استخراج داده ها با ساختارهای پیچیده دانلود , buy استخراج داده ها با ساختارهای پیچیده , خرید کتاب استخراج داده ها با ساختارهای پیچیده , دانلود کتاب Mining of data with complex structures , کتاب Mining of data with complex structures , دانلود Mining of data with complex structures , خرید Mining of data with complex structures , خرید کتاب Mining of data with complex structures ,






نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.