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Relational Data Clustering: Models, Algorithms, and Applications - Rilegato

 
9781420072617: Relational Data Clustering: Models, Algorithms, and Applications

Sinossi

A culmination of the authors’ years of extensive research on this topic, Relational Data Clustering: Models, Algorithms, and Applications addresses the fundamentals and applications of relational data clustering. It describes theoretic models and algorithms and, through examples, shows how to apply these models and algorithms to solve real-world problems.

After defining the field, the book introduces different types of model formulations for relational data clustering, presents various algorithms for the corresponding models, and demonstrates applications of the models and algorithms through extensive experimental results. The authors cover six topics of relational data clustering:



  1. Clustering on bi-type heterogeneous relational data


  2. Multi-type heterogeneous relational data


  3. Homogeneous relational data clustering


  4. Clustering on the most general case of relational data


  5. Individual relational clustering framework


  6. Recent research on evolutionary clustering


This book focuses on both practical algorithm derivation and theoretical framework construction for relational data clustering. It provides a complete, self-contained introduction to advances in the field.

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Informazioni sull?autore

Bo Long is a scientist at Yahoo! Labs in Sunnyvale, California.

Zhongfei Zhang is an associate professor in the computer science department at the State University of New York in Binghamton.

Philip S. Yu is a professor in the computer science department and the Wexler Chair in Information Technology at the University of Illinois in Chicago.

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  • EditoreChapman and Hall/CRC
  • Data di pubblicazione2010
  • ISBN 10 1420072617
  • ISBN 13 9781420072617
  • RilegaturaCopertina rigida
  • LinguaInglese
  • Numero edizione1
  • Numero di pagine212

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ISBN 10:  0367384051 ISBN 13:  9780367384050
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Long, B. et al
Editore: CRC Press, 2010
ISBN 10: 1420072617 ISBN 13: 9781420072617
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