Über das Werk
Advances in Web Intelligence and Data Mining (ISBN: 9783642070457) umfasst eine profunde Sammlung bahnbrechender Ansätze und Methoden, die Web Intelligence, Data Mining und damit verbundene intelligenter Systeme voranbringen. Seine historische Bedeutung liegt darin, eine Brücke zwischen theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen zu schlagen, indem aktuelle Forschungsfragen, Algorithmen und Evaluationsmetrikken vorgestellt werden. Der Band reflektiert den Wandel von klassischen analytischen Techniken hin zu datengetriebenen, adaptiven Modellen, die in Industrie, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung zunehmend eingesetzt werden.
Zusammenfassung
Der Sammelband bietet eine ganzheitliche Auseinandersetzung mit den Kernfeldern Web Intelligence und Data Mining und untersucht, wie große, verteilte Datenbestände aus dem Web-Umfeld gewonnen, interpretiert und sinnvoll eingesetzt werden können. Themenschwerpunkte umfassen semantische Analysen, Mustererkennung, maschinelles Lernen im Kontext des Web, Empfehlungs- und Personalisierungssysteme, auch unter Berücksichtigung von Sicherheit, Privatsphäre und Skalierbarkeit. Leserinnen und Leser erhalten Einblicke in theoretische Modelle, praxisnahe Algorithmen sowie Fallstudien, die von relevanten Anwendungsdomänen bis hin zu neuen Forschungsrichtungen reichen. Der Band betont die Interdisziplinarität der Feldstände und lädt dazu ein, bestehende Paradigmen kritisch zu hinterfragen und neue Lösungswege zu erkunden.
Über die Autoren
Herausgegeben wird das Werk von einem Expertenteam, dessen herausragender Akzent auf den führenden Köpfen der Disziplin liegt. Die Arbeiten spiegeln die Perspektiven mehrerer Vordenker wider, wobei die zentrale Gewichtung auf den bedeutendsten Autoren liegt, die maßgeblich zur Gestaltung der aktuellen Forschungslandschaft beitragen haben. Die Koordination durch die Herausgeber ermöglicht eine kohärente Einordnung unterschiedlicher Ansätze und eine klare Orientierung für den Leser.
Kurz gefasst
Advances in Web Intelligence and Data Mining bietet eine kompakte, zugleich tiefgehende Orientierung für alle, die sich mit der Schnittstelle von Web-basierten Intelligenzsystemen und datengetriebenen Erkenntnissen auseinandersetzen. Der Band vereint Theorie, Praxis und Zukunftsperspektiven und dient als verlässlicher Begleiter für Forscher, Studierende und Professionals, die den nächsten Schritt in der Entwicklung intelligenter Web-Anwendungen gehen möchten.

2010, ISBN: 9783642070457
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer / Springer Berlin Heidelberg / Springer, Berlin], [ED: Softcover], DE, Today, in the middle of the ?rst decade of the 21st century… Mehr…
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2017, ISBN: 9783642070457
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg], 235x155x20 mm, 356, [GW: 540g], [ED: Taschenbuch], DE, Neuware - Today, in the mid… Mehr…
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2006, ISBN: 9783642070457
Today, in the middle of the first decade of the 21st century, the Internet has become a major communication medium, where virtually any kind of content can be transferred instantly and re… Mehr…
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2006, ISBN: 9783642070457
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2010, ISBN: 9783642070457
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2017, ISBN: 9783642070457
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg], 235x155x20 mm, 356, [GW: 540g], [ED: Taschenbuch], DE, Neuware - Today, in the mid… Mehr…

2006
ISBN: 9783642070457
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2006, ISBN: 9783642070457
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Über das Werk
Advances in Web Intelligence and Data Mining (ISBN: 9783642070457) umfasst eine profunde Sammlung bahnbrechender Ansätze und Methoden, die Web Intelligence, Data Mining und damit verbundene intelligenter Systeme voranbringen. Seine historische Bedeutung liegt darin, eine Brücke zwischen theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen zu schlagen, indem aktuelle Forschungsfragen, Algorithmen und Evaluationsmetrikken vorgestellt werden. Der Band reflektiert den Wandel von klassischen analytischen Techniken hin zu datengetriebenen, adaptiven Modellen, die in Industrie, Wissenschaft und öffentlicher Verwaltung zunehmend eingesetzt werden.
Zusammenfassung
Der Sammelband bietet eine ganzheitliche Auseinandersetzung mit den Kernfeldern Web Intelligence und Data Mining und untersucht, wie große, verteilte Datenbestände aus dem Web-Umfeld gewonnen, interpretiert und sinnvoll eingesetzt werden können. Themenschwerpunkte umfassen semantische Analysen, Mustererkennung, maschinelles Lernen im Kontext des Web, Empfehlungs- und Personalisierungssysteme, auch unter Berücksichtigung von Sicherheit, Privatsphäre und Skalierbarkeit. Leserinnen und Leser erhalten Einblicke in theoretische Modelle, praxisnahe Algorithmen sowie Fallstudien, die von relevanten Anwendungsdomänen bis hin zu neuen Forschungsrichtungen reichen. Der Band betont die Interdisziplinarität der Feldstände und lädt dazu ein, bestehende Paradigmen kritisch zu hinterfragen und neue Lösungswege zu erkunden.
Über die Autoren
Herausgegeben wird das Werk von einem Expertenteam, dessen herausragender Akzent auf den führenden Köpfen der Disziplin liegt. Die Arbeiten spiegeln die Perspektiven mehrerer Vordenker wider, wobei die zentrale Gewichtung auf den bedeutendsten Autoren liegt, die maßgeblich zur Gestaltung der aktuellen Forschungslandschaft beitragen haben. Die Koordination durch die Herausgeber ermöglicht eine kohärente Einordnung unterschiedlicher Ansätze und eine klare Orientierung für den Leser.
Kurz gefasst
Advances in Web Intelligence and Data Mining bietet eine kompakte, zugleich tiefgehende Orientierung für alle, die sich mit der Schnittstelle von Web-basierten Intelligenzsystemen und datengetriebenen Erkenntnissen auseinandersetzen. Der Band vereint Theorie, Praxis und Zukunftsperspektiven und dient als verlässlicher Begleiter für Forscher, Studierende und Professionals, die den nächsten Schritt in der Entwicklung intelligenter Web-Anwendungen gehen möchten.
Detailangaben zum Buch - Advances in Web Intelligence and Data Mining Mark Last Editor
EAN (ISBN-13): 9783642070457
ISBN (ISBN-10): 3642070450
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg Core >1
356 Seiten
Gewicht: 0,538 kg
Sprache: eng/Englisch
Buch in der Datenbank seit 2011-06-18T16:54:56+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-06-26T21:07:52+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783642070457
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-07045-0, 978-3-642-07045-7
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: kandel, abraham, zeev, szczepaniak, last, pio, volkov, szczepan, ben gurion state israel
Titel des Buches: data mining, studies computational intelligence, web
Daten vom Verlag:
Autor/in: Mark Last; Piotr S. Szczepaniak; Zeev Volkovich; Abraham Kandel
Titel: Studies in Computational Intelligence; Advances in Web Intelligence and Data Mining
Verlag: Springer; Springer Berlin
340 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-11-17
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
POD
XVI, 340 p.
BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Theoretische Informatik; Verstehen; Web Intelligence; XML; algorithms; classification; communication; data analysis; data mining; information system; multimedia; ontology; operator; optimization; semantic web; stability; web mining; Theory of Computation; Mathematical and Computational Engineering Applications; Artificial Intelligence; Mathematik für Ingenieure; Künstliche Intelligenz; BB
1.- DataRover: An Automated System for Extracting Product Information From Online Catalogs.- A New Path Generalization Algorithm for HTML Wrapper Induction.- Trustworthiness Measurement Methodology for e-Business.- Routing Using Messengers in Sparse and Disconnected Mobile Sensor Networks.- Content Consistency Model for Pervasive Internet Access.- Content Description Model and Framework for Efficient Content Distribution.- Exploiting Wikipedia in Integrating Semantic Annotation with Information Retrieval.- Ontology based Query Rewriting on Integrated XML based Information Systems.- Visually Exploring Concept-Based Fuzzy Clusters in Web Search Results.- A Grid Scheduling Optimization Strategy Based on Fuzzy Multi-Attribute Group Decision-Making.- An Adaptive PC to Mobile Web Contents Transcoding System Based on MPEG-21 Multimedia Framework.- Recommendation Framework for Online Social Networks.- Packet Manipulating Based on Zipf’s Distribution to Protect from Attack in P2P Information Retrieval.- Investigation of the Fuzzy System for the Assessment of Cadastre Operators’ Work.- DLAIP: A Description Logic Based Approach for Dynamic Semantic Web Services Composition.- Adding Support to User Interaction in Egovernment Environment.- Using Consensus Methodology in Processing Inconsistency of Knowledge.- Creating Synthetic Temporal Document Collections for Web Archive Benchmarking.- Predicting Stock Trends with Time Series Data Mining and Web Content Mining.- CatS: A Classification-Powered Meta-Search Engine.- A Decision Tree Framework for Semi-Automatic Extraction of Product Attributes from the Web.- A Dynamic Generation Algorithm for Meta Process in Intelligent Platform of Virtual Travel Agency.- Linguistic Summaries of Standardized Documents.- A Web-knowledge-basedClustering Model for Gene Expression Data Analysis.- 2.- Estimations of Similarity in Formal Concept Analysis of Data with Graded Attributes.- Kernels for the Relevance Vector Machine - An Empirical Study.- A Decision-Tree Framework for Instance-space Decomposition.- On prokaryotes’ clustering based on curvature distribution.- Look-Ahead Mechanism Integration in Decision Tree Induction Models.- Feature Selection by Combining Multiple Methods.- Clustering and Classification of Textual Documents Based on Fuzzy Quantitative Similarity Measure — a Practical Evaluation.- Oriented k-windows: A PCA driven clustering method.- A cluster stability criteria based on the two-sample test concept.Recent advances in algorithmic techniques in data mining
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