Bis zu 50 % günstiger als neu
3 Jahre rebuy Garantie
Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy Xcover
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
Samyang
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
CanonAlle anzeigen
FujifilmAlle anzeigen
OlympusAlle anzeigen
PanasonicAlle anzeigen
SonyAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
GoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Deep Learning for Spatio-temporal Data Mining

Yanwei Yu, Yingjie Wang, Zhongying Zhao, Guanjie Zheng, Bin Wang, Junyu Dong (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Optischer Zustand
Beschreibung
Spatio-temporal data generated by traffic sensors, mobile devices, and Internet of Things (IoT) systems exhibits explosive growth in both volume and complexity. Due to its inherent spatio-temporal correlations and dynamic variations, this data poses unique challenges for extracting actionable insights. While traditional data mining methods often struggle to capture the complex spatial dependencies and dynamic temporal patterns embedded in such data, the rapid advancement of deep learning techniques has provided powerful tools for modeling these intricate features. This book fills a critical gap by systematically integrating spatio-temporal mining with deep learning. The content is organized into three closely integrated parts. The first part establishes a solid framework by introducing classical tasks such as multivariate time series forecasting, traffic volume inference, and outlier detection, utilizing advanced techniques like Dynamic Graph Learning and Mixture of Experts. The second part delves into trajectory representation learning and similarity modeling, covering self-supervised contrastive techniques, semantic alignment, and social relationship inference. The third part explores emerging applications, demonstrating how theoretical models, such as Transformer-based architectures and Diffusion networks, can be translated into real-world solutions for challenges like cross-platform mobility identity linkage and generative modeling of trajectories. Designed to balance academic rigor with accessibility, this volume features numerous real-world case studies that provide practical, actionable insights. Requiring only basic knowledge of deep learning and programming, this book serves as a valuable resource for researchers, practitioners, and postgraduate students in computer science and data science.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
16.11.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819256044
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Big Data Management
Sonderedition
Nein
Autor
Yanwei Yu, Yingjie Wang, Zhongying Zhao, Guanjie Zheng, Bin Wang, Junyu Dong
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Deep Learning, Spatio-temporal Data Mining, Time Series Forecasting, Trajectory Representation Learning, Location Recommendation, Spatio-temporal Anomaly Detection, Traffic Volume Forecasting, Social Relationship Inference, Trajectory-User Linking, Trajectory Similarity Computation, Trajectory Generation
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UN - Datenbanken UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!