Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Sprache: Englisch
Verlag: Birkh?user, 2018
Serie: Buch 278 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
- Softcover
- Neu

Anbieter: Home-set, Mannheim, DeutschlandHome-set
Verkäufer:in bei ZVAB seit 13. April 2026
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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.
Bestandsnummer des Verkäufers IB-8439460
- 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
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.
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