Big Data Mining and Analytics with Applications
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2026
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This Reprint contains all of the articles accepted and published in the Special Issue titled 'Big Data Mining and Analytics with Applications' in the journal Mathematics. It compiles 10 papers related to span predictive modeling for spatiotemporal data (e.g., traffic, air quality, crowd flow), data quality and repair, automated data understanding (e.g., table type prediction), advanced clustering and user segmentation, scalable statistical learning (e.g., Bayesian variable selection), and text mining applications (e.g., document classification, fake review detection). Together, they highlight a strong focus on efficient, robust, and interpretable methods for big data mining and analysis across domains. It is our hope that these contributions will serve as an inspiring source for researchers in the domains of big data analytics and machine learning.
Codice articolo 9783725863365
- Titolo
- Big Data Mining and Analytics with Applications
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725863369
- ISBN 13
- 9783725863365
- Peso dell'articolo
- 690 grammi
- Dimensioni
- 250x175x17 mm
This Reprint contains all of the articles accepted and published in the Special Issue titled "Big Data Mining and Analytics with Applications" in the journal Mathematics. It compiles 10 papers related to span predictive modeling for spatiotemporal data (e.g., traffic, air quality, crowd flow), data quality and repair, automated data understanding (e.g., table type prediction), advanced clustering and user segmentation, scalable statistical learning (e.g., Bayesian variable selection), and text mining applications (e.g., document classification, fake review detection). Together, they highlight a strong focus on efficient, robust, and interpretable methods for big data mining and analysis across domains. It is our hope that these contributions will serve as an inspiring source for researchers in the domains of big data analytics and machine learning.
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