Titolo: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, Part II: 14th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2010, Hyderabad, India, June 21-24, 2010, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, 6119)
Editore: Springer
Data di pubblicazione: 2010
Lingua: Inglese
ISBN 10: 3642136710
ISBN 13: 9783642136719
Rilegatura: Brossura
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

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Contenuti

Session 4B. Dimensionality Reduction/Parallelism.- Subclass-Oriented Dimension Reduction with Constraint Transformation and Manifold Regularization.- Distributed Knowledge Discovery with Non Linear Dimensionality Reduction.- DPSP: Distributed Progressive Sequential Pattern Mining on the Cloud.- An Approach for Fast Hierarchical Agglomerative Clustering Using Graphics Processors with CUDA.- Session 5A. Novel Applications.- Ontology-Based Mining of Brainwaves: A Sequence Similarity Technique for Mapping Alternative Features in Event-Related Potentials (ERP) Data.- Combining Support Vector Machines and the t-statistic for Gene Selection in DNA Microarray Data Analysis.- Satrap: Data and Network Heterogeneity Aware P2P Data-Mining.- Player Performance Prediction in Massively Multiplayer Online Role-Playing Games (MMORPGs).- Relevant Gene Selection Using Normalized Cut Clustering with Maximal Compression Similarity Measure.- Session 5B. Feature Selection/Visualization.- A Novel Prototype Reduction Method for the K-Nearest Neighbor Algorithm with K???1.- Generalized Two-Dimensional FLD Method for Feature Extraction: An Application to Face Recognition.- Learning Gradients with Gaussian Processes.- Analyzing the Role of Dimension Arrangement for Data Visualization in Radviz.- Session 6A. Graph Mining.- Subgraph Mining on Directed and Weighted Graphs.- Finding Itemset-Sharing Patterns in a Large Itemset-Associated Graph.- A Framework for SQL-Based Mining of Large Graphs on Relational Databases.- Fast Discovery of Reliable k-terminal Subgraphs.- GTRACE2: Improving Performance Using Labeled Union Graphs.- Session 6B. Clustering II.- Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-factorization for Semi-supervised Document Co-clustering.- Rule Synthesizing from Multiple Related Databases.- Fast Orthogonal Nonnegative Matrix Tri-Factorization for Simultaneous Clustering.- Hierarchical Web-Page Clustering via In-Page and Cross-Page Link Structures.- Mining Numbers in Text Using Suffix Arrays and Clustering Based on Dirichlet Process Mixture Models.- Session 7A. Opinion/Sentiment Mining.- Opinion-Based Imprecise Query Answering.- Blog Opinion Retrieval Based on Topic-Opinion Mixture Model.- Feature Subsumption for Sentiment Classification in Multiple Languages.- Decentralisation of ScoreFinder: A Framework for Credibility Management on User-Generated Contents.- Classification and Pattern Discovery of Mood in Weblogs.- Capture of Evidence for Summarization: An Application of Enhanced Subjective Logic.- Session 7B. Stream Mining.- Fast Perceptron Decision Tree Learning from Evolving Data Streams.- Classification and Novel Class Detection in Data Streams with Active Mining.- Bulk Loading Hierarchical Mixture Models for Efficient Stream Classification.- Summarizing Multidimensional Data Streams: A Hierarchy-Graph-Based Approach.- Efficient Trade-Off between Speed Processing and Accuracy in Summarizing Data Streams.- Subsequence Matching of Stream Synopses under the Time Warping Distance.- Session 8A. Similarity and Kernels.- Normalized Kernels as Similarity Indices.- Adaptive Matching Based Kernels for Labelled Graphs.- A New Framework for Dissimilarity and Similarity Learning.- Semantic-Distance Based Clustering for XML Keyword Search.- Session 8B. Graph Analysis.- oddball: Spotting Anomalies in Weighted Graphs.- Robust Outlier Detection Using Commute Time and Eigenspace Embedding.- EigenSpokes: Surprising Patterns and Scalable Community Chipping in Large Graphs.- BASSET: Scalable Gateway Finder in Large Graphs.- Session 8C. Classification II.- Ensemble Learning Based on Multi-Task Class Labels.- Supervised Learning with Minimal Effort.- Generating Diverse Ensembles to Counter the Problem of Class Imbalance.- Relationship between Diversity and Correlation in Multi-Classifier Systems.- Compact Margin Machine.

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Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN Building, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (Ria Christie Collections, Suite B; (inside) ARUN House; ARUN, Arundel Road; Uxbridge Ind Est, UB8 2RR, Uxbridge, United Kingdom, +44 7727654838)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

Ordinato il (*) /ricevuto il (*)

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