Relational Data Mining
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2001
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - As the first book devoted to relational data mining, this coherently written multi-author monograph provides a thorough introduction and systematic overview of the area. The first part introduces the reader to the basics and principles of classical knowledge discovery in databases and inductive logic programming; subsequent chapters by leading experts assess the techniques in relational data mining in a principled and comprehensive way; finally, three chapters deal with advanced applications in various fields and refer the reader to resources for relational data mining.This book will become a valuable source of reference for R&D professionals active in relational data mining. Students as well as IT professionals and ambitioned practitioners interested in learning about relational data mining will appreciate the book as a useful text and gentle introduction to this exciting new field.
Codice articolo 9783540422891
- Titolo
- Relational Data Mining
- Autore
- Nada Lavra¿
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Anno di pubblicazione
- 2001
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540422897
- ISBN 13
- 9783540422891
- Peso dell'articolo
- 741 grammi
- Dimensioni
- 241x160x28 mm
This book will become a valuable source of reference for R&D professionals active in relational data mining. Students as well as IT professionals and ambitioned practitioners interested in learning about relational data mining will appreciate the book as a useful text and gentle introduction to this exciting new field.
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Dalla quarta di copertina
The first part introduces the reader to the basics and principles of classical knowledge discovery in databases and inductive logic programming; subsequent chapters by leading experts assess the techniques in relational data mining in a principled and comprehensive way; finally, three chapters deal with advanced applications in various fields and refer the reader to resources for relational data mining.
This book will become a valuable source of reference for R&D professionals active in relational data mining. Students as well as IT professionals and ambitioned practitioners interested in learning about relational data mining will appreciate the book as a useful text and gentle introduction to this exciting new field.
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