Granular-Relational Data Mining : How to Mine Relational Data in the Paradigm of Granular Computing?

Piotr Honko

ISBN 10: 3319527509 ISBN 13: 9783319527505

Verlag: Springer-Verlag GmbH, 2017

Sprache: Englisch

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Zustand: Sehr gut | Seiten: 123 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher.

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Bibliografische Details

Titel

Granular-Relational Data Mining : How to Mine Relational Data in the Paradigm of Granular Computing?

Verlag

Springer-Verlag GmbH

Erscheinungsjahr

2017

Sprache

Englisch

ISBN-10

3319527509

ISBN-13

9783319527505

Einband

Hardcover

Zustand

Sehr gut

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�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This book provides two general granular computing approaches to mining relational data, the first of which uses abstract descriptions of relational objects to build their granular representation, while the second extends existing granular data mining solutions to a relational case.

Both approaches make it possible to perform and improve popular data mining tasks such as classification, clustering, and association discovery. How can different relational data mining tasks best be unified? How can the construction process of relational patterns be simplified? How can richer knowledge from relational data be discovered? All these questions can be answered in the same way: by mining relational data in the paradigm of granular computing!

This book will allow readers with previous experience in the field of relational data mining to discover the many benefits of its granular perspective. In turn, those readers familiar with the paradigm of granular computing will find valuable insights on its application to mining relational data. Lastly, the book offers all readers interested in computational intelligence in the broader sense the opportunity to deepen their understanding of the newly emerging field granular-relational data mining.

Von der hinteren Coverseite

This book provides two general granular computing approaches to mining relational data, the first of which uses abstract descriptions of relational objects to build their granular representation, while the second extends existing granular data mining solutions to a relational case.

Both approaches make it possible to perform and improve popular data mining tasks such as classification, clustering, and association discovery. How can different relational data mining tasks best be unified? How can the construction process of relational patterns be simplified? How can richer knowledge from relational data be discovered? All these questions can be answered in the same way: by mining relational data in the paradigm of granular computing!

This book will allow readers with previous experience in the field of relational data mining to discover the many benefits of its granular perspective. In turn, those readers familiar with the paradigm of granular computing will find valuable insights on its application to mining relational data. Lastly, the book offers all readers interested in computational intelligence in the broader sense the opportunity to deepen their understanding of the newly emerging field granular-relational data mining.

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