Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories

Sprache: Englisch

Verlag: Birkh?user, 2018

3319998722 / 9783319998725

Serie: Buch 278 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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This SpringerBrief provides an overview within data mining of spatiotemporal frequent pattern mining from evolving regions to the perspective of relationship modeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern mining algorithms, and data access methodologies for mining algorithms. While the focus of this book is to provide readers insight into the mining algorithms from evolving regions, the authors also discuss data management for spatiotemporal trajectories, which has become increasingly important with the increasing volume of trajectories.This brief describes state-of-the-art knowledge discovery techniques to computer science graduate students who are interested in spatiotemporal data mining, as well as researchers/professionals, who deal with advanced spatiotemporal data analysis in their fields. These fields include GIS-experts, meteorologists, epidemiologists, neurologists, and solar physicists. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 195.

Titel
Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Autor
Berkay Aydin, Rafal. A Angryk
Verlag
Birkh?user
Erscheinungsjahr
2018
Zustand
Neu
Einband
Softcover/Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319998722
ISBN-13
9783319998725
Artikelgewicht
195 Gramm
Serie
Buch 278 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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