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Sinossi
While most data mining algorithms deal with static data, the seven papers in this collection address systems producing massive high-speed streams of ever-changing data generated by dynamic processes. The contributors report progress on finding the most efficient representation of streaming data, developing privacy-preserving methods for data stream mining, incremental pre-processing of continuous time series and data streams in parallel to the data mining process, handling delayed information, mining entity-related time series, and designing online monitoring systems. Annotation ©2018 Ringgold, Inc., Portland, OR (protoview.com)
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DATA MINING IN TIME SERIES AND STREAMING DATABASES (Machine Perception and Artificial Intelligence)
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DATA MINING IN TIME SERIES AND STREAMING DATABASES (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence, 83)
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