Emerging Technologies in Knowledge Discovery and Data Mining
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Dez 2007, 2007
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -PAKDD Industrial Track and Workshops 2007.- PAKDD 2007 Industrial Track Workshop.- A Survey of Open Source Data Mining Systems.- Predicting the Short-Term Market Reaction to Asset Specific News: Is Time Against Us .- Frequency-Weighted Fuzzy Time-Series Based on Fibonacci Sequence for TAIEX Forecasting.- Probabilistic Techniques for Corporate Blog Mining.- Mining Chat Conversations for Sex Identification.- Mining High Impact Exceptional Behavior Patterns.- Practical Issues on Privacy-Preserving Health Data Mining.- Data Mining for Intelligent Structure Form Selection Based on Association Rules from a High Rise Case Base.- CommonKADS Methodology for Developing Power Grid Switching Orders Systems.- Discovering Prediction Model for Environmental Distribution Maps.- Workshop BioDM'07-An Overview.- Extracting Features from Gene Ontology for the Identification of Protein Subcellular Location by Semantic Similarity Measurement.- Detecting Community Structure in Complex Networks by Optimal Rearrangement Clustering.- The HIV Data Mining Tool for Government Decision-Making Support.- Negative Localized Relationship Among p70S6 with Smad1, 2, 3 and p38 in Three Treated Human Cancer Cell Lines.- Cancer Identification Based on DNA Microarray Data.- Incorporating Dictionary Features into Conditional Random Fields for Gene/Protein Named Entity Recognition.- Translation and Rotation Invariant Mining of Frequent Trajectories: Application to Protein Unfolding Pathways.- Genetic-Annealing Algorithm for 3D Off-lattice Protein Folding Model.- Biclustering of Microarray Data Based on Singular Value Decomposition.- On the Number of Partial Least Squares Components in Dimension Reduction for Tumor Classification.- Mining Biosignal Data: Coronary Artery Disease Diagnosis Using Linear andNonlinear Features of HRV.- High Performance Data Mining and Applications Overview.- Approximately Mining Recently Representative Patterns on Data Streams.- Finding Frequent Items in Data Streams Using ESBF.- A New Decision Tree Classification Method for Mining High-Speed Data Streams Based on Threaded Binary Search Trees.- Progressive Subspace Skyline Clusters Mining on High Dimensional Data.- Efficient Privacy Preserving Distributed Clustering Based on Secret Sharing.- SePMa: An Algorithm That Mining Sequential Processes from Hybrid Log.- Evaluate Structure Similarity in XML Documents with Merge-Edit-Distance.- Ensemble Learning Based Distributed Clustering.- Deploying Mobile Agents in Distributed Data Mining.- ODDC: Outlier Detection Using Distance Distribution Clustering.- Spatial Clustering with Obstacles Constraints Using Ant Colony and Particle Swarm Optimization.- A High Performance Hierarchical Cubing Algorithm and Efficient OLAP in High-Dimensional Data Warehouse.- Grid-Based Clustering Algorithm Based on Intersecting Partition and Density Estimation.- Depth First Generation of Frequent Patterns Without Candidate Generation.- Efficient Time Series Data Classification and Compression in Distributed Monitoring.- Best-Match Method Used in Co-training Algorithm.- A General Method of Mining Chinese Web Documents Based on GA&SA and Position-Factors.- Data Management Services in ChinaGrid for Data Mining Applications.- Two-Phase Algorithms for a Novel Utility-Frequent Mining Model.- Top-Down and Bottom-Up Strategies for Incremental Maintenance of Frequent Patterns.- GC-Tree: A Fast Online Algorithm for Mining Frequent Closed Itemsets.- Integration of Distributed Biological Data Using Modified K-Means Algorithm.- A Parallel Algorithm for Enumerating All the Maximal k-Plexes.- A Multi-dependency Language Modeling Approach to Information Retrieval.- Factoid Mining Based Content Trust Model for Information Retrieval.- Service, Security and Its Data Management for Ubiquitous Computing - Overview.- Study on Trust Inference and Emergence of Economical Small-World Phenomena in P2P Environment.- A Secure Time Sy. …
N° de réf. du vendeur 9783540770169
- Titre
- Emerging Technologies in Knowledge Discovery and Data Mining
- Auteur
- Takashi Washio
- Éditeur
- Springer, Springer Dez 2007
- Année de publication
- 2007
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 354077016X
- ISBN à 13 chiffres
- 9783540770169
- Poids de l'article
- 1 031 grammes
- Dimensions
- 235x155x37 mm
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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