tag :: data mining detection knowledge

закладки (спрятать)
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

Нет подходящих.

&lang;&lang;
⟨
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)13
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

4Big Data Analytics for Proactive Industrial Decision Support: Approaches & First Experiences in the Context of the FEE Project
M. Atzmueller, B. Kloepper, H. Mawla, B. Jäschke, M. Hollender, M. Graube, D. Arnu, A. Schmidt, S. Heinze, L. Schorer и 3 other автор(ы). atp edition, (2016)
6 лет назад , @stumme
2016
4.0
analytics
anomaly
big
data
detection
discovery
feepub
industrial
industry
itegpub
knowledge
mining
myown
prediction
preprocessing
process
20164.0analyticsanomalybigdatadetectiondiscoveryfeepubindustrialindustryitegpubknowledgeminingmyownpredictionpreprocessingprocess
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Big Data Analytics Using Local Exceptionality Detection
M. Atzmueller, D. Mollenhauer, и A. Schmidt. Enterprise Big Data Engineering, Analytics, and Management, IGI Global, Hershey, PA, USA, (2016)
6 лет назад , @kde-alumni
2016
analytics
big
data
detection
discovery
exceptional
exceptionality
feepub
itegpub
knowledge
local
mining
model
myown
subgroup
2016analyticsbigdatadetectiondiscoveryexceptionalexceptionalityfeepubitegpubknowledgelocalminingmodelmyownsubgroup
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Data Preparation for Big Data Analytics: Methods & Experiences
A. Schmidt, M. Atzmueller, и M. Hollender. Enterprise Big Data Engineering, Analytics, and Management, IGI Global, Hershey, PA, USA, (2016)
6 лет назад , @kde-alumni
2016
analytics
big
data
detection
discovery
exceptional
exceptionality
extraction
feepub
information
itegpub
knowledge
local
mining
model
myown
nlp
preparation
preprocessing
subgroup
text
2016analyticsbigdatadetectiondiscoveryexceptionalexceptionalityextractionfeepubinformationitegpubknowledgelocalminingmodelmyownnlppreparationpreprocessingsubgrouptext
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Big Data Analytics for Proactive Industrial Decision Support: Approaches & First Experiences in the Context of the FEE Project
M. Atzmueller, B. Kloepper, H. Mawla, B. Jäschke, M. Hollender, M. Graube, D. Arnu, A. Schmidt, S. Heinze, L. Schorer и 3 other автор(ы). atp edition, (2016)
6 лет назад , @kde-alumni
2016
4.0
analytics
anomaly
big
data
detection
discovery
feepub
industrial
industry
itegpub
knowledge
mining
myown
prediction
preprocessing
process
20164.0analyticsanomalybigdatadetectiondiscoveryfeepubindustrialindustryitegpubknowledgeminingmyownpredictionpreprocessingprocess
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Towards Mining Descriptive Community Patterns
M. Atzmueller, и F. Mitzlaff. Lorentz Workshop on Mining Patterns and Subgroups, Lorentz Center, Leiden, The Netherlands. Awarded with the Best Discovery Award, (2010)
6 лет назад , @kde-alumni
2010
award
community
data
detection
discovery
itegpub
knowledge
mining
myown
sna
social
2010awardcommunitydatadetectiondiscoveryitegpubknowledgeminingmyownsnasocial
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Big Data Analytics for Proactive Industrial Decision Support: Approaches & First Experiences in the Context of the FEE Project
M. Atzmueller, B. Kloepper, H. Mawla, B. Jäschke, M. Hollender, M. Graube, D. Arnu, A. Schmidt, S. Heinze, L. Schorer и 3 other автор(ы). atp edition, (2016)
8 лет назад , @atzmueller
2016
4.0
analytics
anomaly
big
data
detection
discovery
feepub
industrial
industry
itegpub
knowledge
mining
myown
prediction
preprocessing
process
20164.0analyticsanomalybigdatadetectiondiscoveryfeepubindustrialindustryitegpubknowledgeminingmyownpredictionpreprocessingprocess
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Data Preparation for Big Data Analytics: Methods & Experiences
A. Schmidt, M. Atzmueller, и M. Hollender. Enterprise Big Data Engineering, Analytics, and Management, IGI Global, Hershey, PA, USA, (2016)
9 лет назад , @atzmueller
2016
analytics
big
data
detection
discovery
exceptional
exceptionality
extraction
feepub
information
itegpub
knowledge
local
mining
model
myown
nlp
preparation
preprocessing
subgroup
text
2016analyticsbigdatadetectiondiscoveryexceptionalexceptionalityextractionfeepubinformationitegpubknowledgelocalminingmodelmyownnlppreparationpreprocessingsubgrouptext
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Big Data Analytics Using Local Exceptionality Detection
M. Atzmueller, D. Mollenhauer, и A. Schmidt. Enterprise Big Data Engineering, Analytics, and Management, IGI Global, Hershey, PA, USA, (2016)
9 лет назад , @atzmueller
2016
analytics
big
data
detection
discovery
exceptional
exceptionality
feepub
itegpub
knowledge
local
mining
model
myown
subgroup
2016analyticsbigdatadetectiondiscoveryexceptionalexceptionalityfeepubitegpubknowledgelocalminingmodelmyownsubgroup
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Towards Mining Descriptive Community Patterns
M. Atzmueller, и F. Mitzlaff. Lorentz Workshop on Mining Patterns and Subgroups, Lorentz Center, Leiden, The Netherlands. Awarded with the Best Discovery Award, (2010)
14 лет назад , @atzmueller
2010
award
community
data
detection
discovery
itegpub
knowledge
mining
myown
sna
social
2010awardcommunitydatadetectiondiscoveryitegpubknowledgeminingmyownsnasocial
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Benchmarks for testing community detection algorithms on directed and weighted graphs with overlapping communities
A. Lancichinetti, и S. Fortunato. Phys. Rev. E, 80 (1): 016118 (июля 2009)
14 лет назад , @atzmueller
benchmarks
data
detection
discovery
knowledge
mining
testing
benchmarksdatadetectiondiscoveryknowledgeminingtesting
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5Benchmark graphs for testing community detection algorithms
A. Lancichinetti, S. Fortunato, и F. Radicchi. Phys. Rev. E, 78 (4): 046110 (октября 2008)
14 лет назад , @atzmueller
benchmark
community
data
detection
discovery
graphs
knowledge
mining
testing
benchmarkcommunitydatadetectiondiscoverygraphsknowledgeminingtesting
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A game-theoretic framework to identify overlapping communities in social networks
W. Chen, Z. Liu, X. Sun, и Y. Wang. Data Min. Knowl. Discov., 21 (2): 224--240 (2010)
14 лет назад , @atzmueller
community
data
detection
discovery
knowledge
mining
sna
venus
communitydatadetectiondiscoveryknowledgeminingsnavenus
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8Empirical comparison of algorithms for network community detection
J. Leskovec, K. Lang, и M. Mahoney. WWW '10: Proceedings of the 19th international conference on World wide web, стр. 631--640. New York, NY, USA, ACM, (2010)
14 лет назад , @atzmueller
algorithms
community
data
detection
discovery
knowledge
mining
algorithmscommunitydatadetectiondiscoveryknowledgemining
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)13
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

4Big Data Analytics for Proactive Industrial Decision Support: Approaches & First Experiences in the Context of the FEE Project

4Big Data Analytics Using Local Exceptionality Detection

4Data Preparation for Big Data Analytics: Methods & Experiences

4Big Data Analytics for Proactive Industrial Decision Support: Approaches & First Experiences in the Context of the FEE Project

4Towards Mining Descriptive Community Patterns

4Big Data Analytics for Proactive Industrial Decision Support: Approaches & First Experiences in the Context of the FEE Project

4Data Preparation for Big Data Analytics: Methods & Experiences

4Big Data Analytics Using Local Exceptionality Detection

4Towards Mining Descriptive Community Patterns

3Benchmarks for testing community detection algorithms on directed and weighted graphs with overlapping communities

5Benchmark graphs for testing community detection algorithms

1A game-theoretic framework to identify overlapping communities in social networks

8Empirical comparison of algorithms for network community detection

просмотр

сходные по теме тэги

закладки (спрятать) показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)13 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

закладки (спрятать)
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)13
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...