• Produktbild: Agents and Data Mining Interaction
  • Produktbild: Agents and Data Mining Interaction

Agents and Data Mining Interaction 9th International Workshop, ADMI 2013, Saint Paul, MN, USA, May 6-7, 2013, Revised Selected Papers

39,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

21.05.2014

Abbildungen

IX, 45 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Longbing Cao + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

137

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/0,9 cm

Gewicht

236 g

Auflage

2014

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-55191-8

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

21.05.2014

Abbildungen

IX, 45 illus., schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

137

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/0,9 cm

Gewicht

236 g

Auflage

2014

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-55191-8

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Agents and Data Mining Interaction
  • Produktbild: Agents and Data Mining Interaction
  • Using Dynamic Bayesian Networks to Model User-Experience.- Multi-Agent Joint Learning from Argumentation.- Towards Mining Norms in Open Source Software Repositories.- The Recognition of Multiple Virtual Identities Association Based on Multi-Agent System.- Redundant Feature Selection for Telemetry Data.- Mining Emerging Patterns of PIU from Computer-Mediated Interaction Events.- Learning Heterogeneous Coupling Relationships between Non-IID Terms.- Learning the Hotness of Information Discussions with Multi-Dimensional Hawkes Processes.- A Spectral Clustering Algorithm Based on Hierarchical Method.- Transitive Identity Mapping using Force-Based Clustering.