Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen
Autor Martin Ester, Jörg Sanderde Limba Germană Paperback – 27 sep 2000
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Specificații
ISBN-13: 9783540673286
ISBN-10: 3540673288
Pagini: 294
Ilustrații: VIII, 282 S. 42 Abb.
Dimensiuni: 155 x 235 x 22 mm
Greutate: 0.41 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3540673288
Pagini: 294
Ilustrații: VIII, 282 S. 42 Abb.
Dimensiuni: 155 x 235 x 22 mm
Greutate: 0.41 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
Public țintă
ResearchCuprins
1.1 Grundbegriffe des Knowledge Discovery in Databases.- 1.2 Typische KDD-Anwendungen.- 1.3 Inhalt und Aufbau dieses Buches.- 1.4 Literatur.- Grundlagen.- 2.1 Datenbanksysteme.- 2.2 Statistik.- 2.3 Literatur.- Clustering.- 3.1 Einleitung.- 3.2 Partitionierende Verfahren.- 3.3 Hierarchische Verfahren.- 3.4 Datenbanktechniken zur Leistungssteigerung.- 3.5 Besondere Anforderungen und Verfahren.- 3.6 Zusammenfassung.- 3.7 Literatur.- Klassifikation.- 4.1 Einleitung.- 4.2 Bayes-Klassifikatoren.- 4.3 Nächste-Nachbarn-Klassifikatoren.- 4.4 Entscheidungsbaum-Klassifikatoren.- 4.5 Skalierung für große Datenbanken.- 4.6 Zusammenfassung.- 4.7 Literatur.- Assoziationsregeln.- 5.1 Einleitung.- 5.2 Einfache Assoziationsregeln: Der Apriori-Algorithmus.- 5.3 Hierarchische Assoziationsregeln bezüglich Item-Taxonomien.- 5.4 Quantitative Assoziationsregeln.- 5.5 Zusammenfassung.- 5.6 Literatur.- Generalisierung.- 6.1 Einleitung.- 6.2 Data Cubes.- 6.3 Effiziente Anfragebearbeitung in Data Cubes.- 6.4 Attributorientierte Induktion.- 6.5 Inkrementelle attributorientierte Induktion.- 6.6 Zusammenfassung.- 6.7 Literatur.- Besondere Datentypen und Anwendungen.- 7.1 Temporal Data Mining.- 7.2 Spatial Data Mining.- 7.3 Text-und Web-Mining.- 7.4 Literatur.- Andere Paradigmen.- 8.1 Induktive Logik-Programmierung.- 8.2 Genetische Algorithmen.- 8.3 Neuronale Netze.- 8.4 Selbstorganisierende Karten (Kohonen Maps).- 8.5 Literatur.
Textul de pe ultima copertă
Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.
Caracteristici
Motivierende, fundierte Darstellung Erstes Lehrbuch zu diesem Gebiet Instruktive Abbildungen, präzise Algorithmen Webseite mit Kursmaterialien Includes supplementary material: sn.pub/extras