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Herausgeber: 
  • Mohammed J. Zaki
  • Ching-Tien Ho
  • Large-Scale Parallel Data Mining 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Februar 2000  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    algorithmanalysisandproblemcomplexity / Algorithmen und Datenstrukturen / angewandte informatik / Classification / Data Mining (EDV) / Data Warehousing / datamining / distributedinformationsystems
    ISBN:  9783540671947 
    EAN-Code: 
    9783540671947 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 15 mm 
    Gewicht:  417 gr 
    Seiten:  272 
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    Inhalt:
    Large-Scale Parallel Data Mining.- Parallel and Distributed Data Mining: An Introduction.- Mining Frameworks.- The Integrated Delivery of Large-Scale Data Mining: The ACSys Data Mining Project.- A High Performance Implementation of the Data Space Transfer Protocol (DSTP).- Active Mining in a Distributed Setting.- Associations and Sequences.- Efficient Parallel Algorithms for Mining Associations.- Parallel Branch-and-Bound Graph Search for Correlated Association Rules.- Parallel Generalized Association Rule Mining on Large Scale PC Cluster.- Parallel Sequence Mining on Shared-Memory Machines.- Classification.- Parallel Predictor Generation.- Efficient Parallel Classification Using Dimensional Aggregates.- Learning Rules from Distributed Data.- Clustering.- Collective, Hierarchical Clustering from Distributed, Heterogeneous Data.- A Data-Clustering Algorithm on Distributed Memory Multiprocessors.

      



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