This textbook explores the different aspects of data mining from the fundamentals to the complex data types and their applications, capturing the wide diversity of problem domains for data mining issues.
It goes beyond the traditional focus on data mining problems to introduce advanced data types such as text, time series, discrete sequences, spatial data, graph data, and social networks.
Until now, no single book has addressed all these topics in a comprehensive and integrated way.
The chapters of this book fall into one of three categories: Fundamental chapters: Data mining has four main problems, which correspond to clustering, classification, association pattern mining, and outlier analysis.
These chapters comprehensively discuss a wide variety of methods for these problems.
Domain chapters: These chapters discuss the specific methods used for different domains of data such as text data, time-series data, sequence data, graph data, and spatial data.
Application chapters: These chapters study important applications such as stream mining, Web mining, ranking, recommendations, social networks, and privacy preservation.
The domain chapters also have an applied flavor.
Appropriate for both introductory and advanced data mining courses, Data Mining: The Textbook balances mathematical details and intuition.
It contains the necessary mathematical details for professors and researchers, but it is presented in a simple and intuitive style to improve accessibility for students and industrial practitioners (including those with a limited mathematical background).
Numerous illustrations, examples, and exercises are included, with an emphasis on semantically interpretable examples.
Praise for Data Mining: The Textbook - As I read through this book, I have already decided to use it in my classes.
This is a book written by an outstanding researcher who has made fundamental contributions to data mining, in a way that is both accessible and up to date.
The book is complete with t.
| Categories | Fundamental chaptersdata mining has four main problems which correspond to clustering classification association pattern mining and outlier analysis |
|---|---|
| Domain chapters | These chapters discuss the specific methods used for different domains of data such as text data timeseries data sequence data graph data and spatial data |
| Application chapters | These chapters study important applications such as stream mining |
| Mining | The The |
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
Springer Data mining: the textbook, paperback/charu c. aggarwal
