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Beschreibung
The amount and the complexity of the data gathered by current enterprises are increasing at an exponential rate. Consequently, the analysis of Big Data is nowadays a central challenge in Computer Science, especially for complex data. For example, given a satellite image database containing tens of Terabytes, how can we find regions aiming at identifying native rainforests, deforestation or reforestation? Can it be made automatically? Based on the work discussed in this book, the answers to both questions are a sound “yes”, and the results can be obtained in just minutes. In fact, results that used to require days or weeks of hard work from human specialists can now be obtained in minutes with high precision. Data Mining in Large Sets of Complex Data discusses new algorithms that take steps forward from traditional data mining (especially for clustering) by considering large, complex datasets. Usually, other works focus in one aspect, either data size or complexity. This work considers both: it enables mining complex data from high impact applications, such as breast cancer diagnosis, region classification in satellite images, assistance to climate change forecast, recommendation systems for the Web and social networks; the data are large in the Terabyte-scale, not in Giga as usual; and very accurate results are found in just minutes. Thus, it provides a crucial and well timed contribution for allowing the creation of real time applications that deal with Big Data of high complexity in which mining on the fly can make an immeasurable difference, such as supporting cancer diagnosis or detecting deforestation.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
11.01.2013
Sprache
Englisch
EAN
9781447148890
Herausgeber
Springer London
Serien- oder Bandtitel
SpringerBriefs in Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Robson Leonardo Ferreira Cordeiro, Christos Faloutsos, Caetano Traina Júnior
Seitenanzahl
116
Einbandart
Taschenbuch
Schlagwörter
Analysis of Breast Cancer Data, Analysis of Large Graphs from Social Networks, Analysis of Satellite Imagery, Big Data, Correlation Clustering, Data Analysis with MapReduce, Data Mining, Linear or Quasi-linear Complexity, Low-labor Labeling, Summarization and Attention Routing
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

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

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