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Studies in Big Data

High-Utility Pattern Mining

Theory, Algorithms and Applications

Herausgeber: Fournier-Viger, P., Lin, J.C.-W., Nkambou, R., Vo, B., Tseng, V.S. (Eds.)

Vorschau
  • Presents an overview of the theory and core methods used in utility mining
  • Covers recent advances in high-utility mining
  • Includes stream, incremental, sequence, and big data mining
  • Discusses important applications and open-source software
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Über dieses Buch

This book presents an overview of techniques for discovering high-utility patterns (patterns with a high importance) in data. It introduces the main types of high-utility patterns, as well as the theory and core algorithms for high-utility pattern mining, and describes recent advances, applications, open-source software, and research opportunities. It also discusses several types of discrete data, including customer transaction data and sequential data.

The book consists of twelve chapters, seven of which are surveys presenting the main subfields of high-utility pattern mining, including itemset mining, sequential pattern mining, big data pattern mining, metaheuristic-based approaches, privacy-preserving pattern mining, and pattern visualization. The remaining five chapters describe key techniques and applications, such as discovering concise representations and regular patterns.

 

Inhaltsverzeichnis (12 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
High-Utility Pattern Mining
Buchuntertitel
Theory, Algorithms and Applications
Herausgeber
  • Philippe Fournier-Viger
  • Jerry Chun-Wei Lin
  • Roger Nkambou
  • Bay Vo
  • Vincent S. Tseng
Titel der Buchreihe
Studies in Big Data
Buchreihen Band
51
Copyright
2019
Verlag
Springer International Publishing
Copyright Inhaber
Springer Nature Switzerland AG
eBook ISBN
978-3-030-04921-8
DOI
10.1007/978-3-030-04921-8
Hardcover ISBN
978-3-030-04920-1
Buchreihen ISSN
2197-6503
Auflage
1
Seitenzahl
VIII, 337
Anzahl der Bilder
44 schwarz-weiß Abbildungen, 79 Abbildungen in Farbe
Themen