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Data Analysis and Pattern Recognition in Multiple Databases

Jhimli Adhikari (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire…  multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
18.12.2013
Sprache
Englisch
EAN
9783319034096
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Intelligent Systems Reference Library
Sonderedition
Nein
Autor
Jhimli Adhikari
Seitenanzahl
238
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Data Analysis, Intelligent Systems, Multiple Databases, Pattern Recognition
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYQP - Mustererkennung UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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