Knowledge Discovery from Data Streams

┬╖ CRC Press
рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
255
рдкреЗрдЬ
рдкрд╛рддреНрд░
рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рдЖрдгрд┐ рдкрд░реАрдХреНрд╖рдгреЗ рдпрд╛рдВрдЪреА рдкрдбрддрд╛рд│рдгреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдирд╛рд╣реА ┬ардЕрдзрд┐рдХ рдЬрд╛рдгреВрди рдШреНрдпрд╛

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд╛рд╡рд┐рд╖рдпреА

Since the beginning of the Internet age and the increased use of ubiquitous computing devices, the large volume and continuous flow of distributed data have imposed new constraints on the design of learning algorithms. Exploring how to extract knowledge structures from evolving and time-changing data, Knowledge Discovery from Data Streams presents a coherent overview of state-of-the-art research in learning from data streams.

The book covers the fundamentals that are imperative to understanding data streams and describes important applications, such as TCP/IP traffic, GPS data, sensor networks, and customer click streams. It also addresses several challenges of data mining in the future, when stream mining will be at the core of many applications. These challenges involve designing useful and efficient data mining solutions applicable to real-world problems. In the appendix, the author includes examples of publicly available software and online data sets.

This practical, up-to-date book focuses on the new requirements of the next generation of data mining. Although the concepts presented in the text are mainly about data streams, they also are valid for different areas of machine learning and data mining.

рд▓реЗрдЦрдХрд╛рд╡рд┐рд╖рдпреА

Joao Gama is an associate professor and senior researcher in the Laboratory of Artificial Intelligence and Decision Support (LIAAD) at the University of Porto in Portugal.

рдпрд╛ рдИ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд▓рд╛ рд░реЗрдЯрд┐рдВрдЧ рджреНрдпрд╛

рддреБрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдХрд╛рдп рд╡рд╛рдЯрддреЗ рддреЗ рдЖрдореНрд╣рд╛рд▓рд╛ рд╕рд╛рдВрдЧрд╛.

рд╡рд╛рдЪрди рдорд╛рд╣рд┐рддреА

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рдЖрдгрд┐ рдЯреЕрдмрд▓реЗрдЯ
Android рдЖрдгрд┐ iPad/iPhone рд╕рд╛рдареА Google Play рдмреБрдХ рдЕтАНреЕрдк рдЗрдВрд╕реНтАНрдЯреЙрд▓ рдХрд░рд╛. рд╣реЗ рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдЦрд╛рддреНтАНрдпрд╛рдиреЗ рдЖрдкреЛрдЖрдк рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реЛрддреЗ рдЖрдгрд┐ рддреБрдореНтАНрд╣реА рдЬреЗрдереЗ рдХреБрдареЗ рдЕрд╕рд╛рд▓ рддреЗрдереВрди рддреБрдореНтАНрд╣рд╛рд▓рд╛ рдСрдирд▓рд╛рдЗрди рдХрд┐рдВрд╡рд╛ рдСрдлрд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рдЪреА рдЕрдиреБрдорддреА рджреЗрддреЗ.
рд▓реЕрдкрдЯреЙрдк рдЖрдгрд┐ рдХреЙрдВрдкреНрдпреБрдЯрд░
рддреБрдореНрд╣реА рддреБрдордЪреНрдпрд╛ рдХрд╛рдБрдкреНрдпреБрдЯрд░рдЪрд╛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЭрд░ рд╡рд╛рдкрд░реВрди Google Play рд╡рд░ рдЦрд░реЗрджреА рдХреЗрд▓реЗрд▓реА рдСрдбрд┐рдУрдмреБрдХ рдРрдХреВ рд╢рдХрддрд╛.
рдИрд╡рд╛рдЪрдХ рдЖрдгрд┐ рдЗрддрд░ рдбрд┐рд╡реНрд╣рд╛рдЗрд╕реЗрд╕
Kobo eReaders рд╕рд╛рд░рдЦреНрдпрд╛ рдИ-рдЗрдВрдХ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рд╡рд╛рдЪрдгреНтАНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рддреБрдореНрд╣реА рдПрдЦрд╛рджреА рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдХрд░реВрди рддреА рддреБрдордЪреНтАНрдпрд╛ рдбрд┐рд╡реНтАНрд╣рд╛рдЗрд╕рд╡рд░ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреЗ рдЖрд╡рд╢реНрдпрдХ рдЖрд╣реЗ. рд╕рдкреЛрд░реНрдЯ рдЕрд╕рд▓реЗрд▓реНрдпрд╛ eReaders рд╡рд░ рдлрд╛рдЗрд▓ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕рдлрд░ рдХрд░рдгреНрдпрд╛рд╕рд╛рдареА, рдорджрдд рдХреЗрдВрджреНрд░ рдордзреАрд▓ рддрдкрд╢реАрд▓рд╡рд╛рд░ рд╕реВрдЪрдирд╛ рдлреЙрд▓реЛ рдХрд░рд╛.

Joao Gama рдХрдбреАрд▓ рдЖрдгрдЦреА

рдпрд╛рдВрд╕рд╛рд░рдЦреА рдИ-рдкреБрд╕реНтАНрддрдХреЗ