Chronicles: Formalization of a Temporal Model
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer International Publishing Jul 2023, 2023
Série : Livre 36 sur 103 - SpringerBriefs in Computer Science
- Livre broché
- Neuf
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N° de réf. du vendeur 9783031336928
- Titre
- Chronicles: Formalization of a Temporal Model
- Auteur
- Thomas Guyet
- Éditeur
- Springer, Springer International Publishing Jul 2023
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031336925
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031336928
- Poids de l'article
- 224 grammes
- Dimensions
- 235x155x8 mm
- Série
- Livre 36 sur 103: SpringerBriefs in Computer Science
This book is intended as an introduction to a versatile model for temporal data. It exhibits an original lattice structure on the space of chronicles and proposes new counting approach for multiple occurrences of chronicle occurrences. This book also proposes a new approach for frequent temporal pattern mining using pattern structures. This book was initiated by the work of Ch. Dousson in the 1990’s. At that time, the prominent format was Temporal Constraint Networks for which the article by Richter, Meiri and Pearl is seminal.
Chronicles do not conflict with temporal constraint networks, they are closely related. Not only do they share a similar graphical representation, they also have in common a notion of constraints in the timed succession of events. However, chronicles are definitely oriented towards fairly specific tasks in handling temporal data, by making explicit certain aspects of temporal data such as repetitions of an event. The notion of chronicle has been applied both for situation recognition and temporal sequence abstraction. The first challenge benefits from the simple but expressive formalism to specify temporal behavior to match in a temporal sequence. The second challenge aims to abstract a collection of sequences by chronicles with the objective to extract characteristic behaviors.
This book targets researchers and students in computer science (from logic to data science). Engineers who would like to develop algorithms based on temporal models will also find this book useful.
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À propos de l’auteur
Thomas Guyet is researcher at Inria (Lyon, France). He received a PhD thesis in Computer Science in 2007 from National Polytechnic Institute of Grenoble (France). From 2007 to 2021, he was assistant professor at Institut Agro and was working in the IRISA laboratory in Rennes (France). In 2020, he joined Inria in Lyon as full researcher. His research domain is mainly spatial and temporal data analysis using various computer science paradigms ranging from artificial intelligence domain (logic programming, semantic web, machine learning) to algorithmic (sequential pattern mining, time series analysis). He applies his research mainly to lifescience challenges (medicine, environment and biology)
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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