Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction : Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics

Lingua: inglese

Editore: Springer, 2019

3030277488 / 9783030277482

Serie: Libro 370 di 538 - Studies in Computational Intelligence

Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This research monograph is highly contextual in the present era of spatial/spatio-temporal data explosion. The overall text contains many interesting results that are worth applying in practice, while it is also a source of intriguing and motivating questions for advanced research on spatial data science.The monograph is primarily prepared for graduate students of Computer Science, who wish to employ probabilistic graphical models, especially Bayesian networks (BNs), for applied research on spatial/spatio-temporal data. Students of any other discipline of engineering, science, and technology, will also find this monograph useful. Research students looking for a suitable problem for their MS or PhD thesis will also find this monograph beneficial. The open research problems as discussed with sufficient references in Chapter-8 and Chapter-9 can immensely help graduate researchers to identify topics of their own choice. The various illustrations and proofs presented throughout the monograph may help them to better understand the working principles of the models. The present monograph, containing sufficient description of the parameter learning and inference generation process for each enhanced BN model, can also serve as an algorithmic cookbook for the relevant system developers.…

Titolo
Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction : Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics
Autore
Soumya K. Ghosh
Editore
Springer
Anno di pubblicazione
2019
Condizione
Neu
Rilegatura
Buch
Lingua
inglese
ISBN 10
3030277488
ISBN 13
9783030277482
Peso dell'articolo
384 grammi
Dimensioni
241x160x16 mm
Serie
Libro 370 di 538: Studies in Computational Intelligence

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