Knowledge Discovery in Multiple Databases

ยท ยท
ยท Springer Science & Business Media
เบ›เบถเป‰เบกเบญเบตเบšเบธเบ
233
เปœเป‰เบฒ
เบšเปเปˆเป„เบ”เป‰เบขเบฑเป‰เบ‡เบขเบทเบ™เบเบฒเบ™เบˆเบฑเบ”เบญเบฑเบ™เบ”เบฑเบš เปเบฅเบฐ เบ„เบณเบ•เบดเบŠเบปเบก เบชเบถเบเบชเบฒเป€เบžเบตเปˆเบกเป€เบ•เบตเบก

เบเปˆเบฝเบงเบเบฑเบšเบ›เบถเป‰เบก e-book เบ™เบตเป‰

Many organizations have an urgent need of mining their multiple databases inherently distributed in branches (distributed data). In particular, as the Web is rapidly becoming an information flood, individuals and organizations can take into account low-cost information and knowledge on the Internet when making decisions. How to efficiently identify quality knowledge from different data sources has become a significant challenge. This challenge has attracted a great many researchers including the au thors who have developed a local pattern analysis, a new strategy for dis covering some kinds of potentially useful patterns that cannot be mined in traditional multi-database mining techniques. Local pattern analysis deliv ers high-performance pattern discovery from multiple databases. There has been considerable progress made on multi-database mining in such areas as hierarchical meta-learning, collective mining, database classification, and pe culiarity discovery. While these techniques continue to be future topics of interest concerning multi-database mining, this book focuses on these inter esting issues under the framework of local pattern analysis. The book is intended for researchers and students in data mining, dis tributed data analysis, machine learning, and anyone else who is interested in multi-database mining. It is also appropriate for use as a text supplement for broader courses that might also involve knowledge discovery in databases and data mining.

เปƒเบซเป‰เบ„เบฐเปเบ™เบ™ e-book เบ™เบตเป‰

เบšเบญเบเบžเบงเบเป€เบฎเบปเบฒเบงเปˆเบฒเบ—เปˆเบฒเบ™เบ„เบดเบ”เปเบ™เบงเปƒเบ”.

เบญเปˆเบฒเบ™โ€‹เบ‚เปเป‰โ€‹เบกเบนเบ™โ€‹เบ‚เปˆเบฒเบงโ€‹เบชเบฒเบ™

เบชเบฐเบกเบฒเบ”เป‚เบŸเบ™ เปเบฅเบฐ เปเบ—เบฑเบšเป€เบฅเบฑเบ”
เบ•เบดเบ”เบ•เบฑเป‰เบ‡ เปเบญเบฑเบš Google Play Books เบชเบณเบฅเบฑเบš Android เปเบฅเบฐ iPad/iPhone. เบกเบฑเบ™เบŠเบดเป‰เบ‡เบ‚เปเป‰เบกเบนเบ™เป‚เบ”เบเบญเบฑเบ”เบ•เบฐเป‚เบ™เบกเบฑเบ”เบเบฑเบšเบšเบฑเบ™เบŠเบตเบ‚เบญเบ‡เบ—เปˆเบฒเบ™ เปเบฅเบฐ เบญเบฐเบ™เบธเบเบฒเบ”เปƒเบซเป‰เบ—เปˆเบฒเบ™เบญเปˆเบฒเบ™เบ—เบฒเบ‡เบญเบญเบ™เบฅเบฒเบ เบซเบผเบท เปเบšเบšเบญเบญเบšเบฅเบฒเบเป„เบ”เป‰ เบšเปเปˆเบงเปˆเบฒเบ—เปˆเบฒเบ™เบˆเบฐเบขเบนเปˆเปƒเบช.
เปเบฅเบฑเบšเบ—เบฑเบญเบš เปเบฅเบฐ เบ„เบญเบกเบžเบดเบงเป€เบ•เบต
เบ—เปˆเบฒเบ™เบชเบฒเบกเบฒเบ”เบŸเบฑเบ‡เบ›เบถเป‰เบกเบชเบฝเบ‡เบ—เบตเปˆเบŠเบทเป‰เปƒเบ™ Google Play เป‚เบ”เบเปƒเบŠเป‰เป‚เบ›เบฃเปเบเบฃเบกเบ—เปˆเบญเบ‡เป€เบงเบฑเบšเบ‚เบญเบ‡เบ„เบญเบกเบžเบดเบงเป€เบ•เบตเบ‚เบญเบ‡เบ—เปˆเบฒเบ™เป„เบ”เป‰.
eReaders เปเบฅเบฐเบญเบธเบ›เบฐเบเบญเบ™เบญเบทเปˆเบ™เป†
เป€เบžเบทเปˆเบญเบญเปˆเบฒเบ™เปƒเบ™เบญเบธเบ›เบฐเบเบญเบ™ e-ink เป€เบŠเบฑเปˆเบ™: Kobo eReader, เบ—เปˆเบฒเบ™เบˆเบณเป€เบ›เบฑเบ™เบ•เป‰เบญเบ‡เบ”เบฒเบงเป‚เบซเบผเบ”เป„เบŸเบฅเปŒ เปเบฅเบฐ เป‚เบญเบ™เบเป‰เบฒเบเบกเบฑเบ™เป„เบ›เปƒเบชเปˆเบญเบธเบ›เบฐเบเบญเบ™เบ‚เบญเบ‡เบ—เปˆเบฒเบ™เบเปˆเบญเบ™. เบ›เบฐเบ•เบดเบšเบฑเบ”เบ•เบฒเบกเบ„เบณเปเบ™เบฐเบ™เบณเบฅเบฐเบญเบฝเบ”เบ‚เบญเบ‡ เบชเบนเบ™เบŠเปˆเบงเบเป€เบซเบผเบทเบญ เป€เบžเบทเปˆเบญเป‚เบญเบ™เบเป‰เบฒเบเป„เบŸเบฅเปŒเป„เปƒเบชเปˆ eReader เบ—เบตเปˆเบฎเบญเบ‡เบฎเบฑเบš.

เป€เบžเบตเปˆเบกเป€เบ•เบตเบกเบˆเบฒเบ Shichao Zhang

เบ›เบถเป‰เบกเบญเบตเบšเบธเบเบ—เบตเปˆเบ„เป‰เบฒเบเบ„เบทเบเบฑเบ™