Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIV : Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2023
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systemsfocuses on data management, knowledge discovery, and knowledge processing, which arecore and hot topics in computer science. Since the 1990s, the Internet has become the maindriving force behind application development in all domains. An increase in the demand forresource sharing across different sites connected through networks has led to an evolution ofdata- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systemsenabling large-scale distributed applications providing high scalability.This, the 54th issue of Transactions on Large-Scale Data and Knowledge-Centered Systems,contains three fully revised and extended papers and two additional extended keynotesselected from the 38th conference on Data Management - Principles, Technologies andApplications, BDA 2022. The topics cover a wide range of timely data management researchtopics on temporal graph management, tensor-based data mining, time-series prediction, healthcare analytics over knowledge graphs, and explanation of database query answers.…
Codice articolo 9783662680131
- Titolo
- Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LIV : Special Issue on Data Management - Principles, Technologies, and Applications
- Autore
- Omar Boucelma
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3662680130
- ISBN 13
- 9783662680131
- Peso dell'articolo
- 230 grammi
- Dimensioni
- 235x155x9 mm
The LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems focuses on data management, knowledge discovery, and knowledge processing, which are core and hot topics in computer science. Since the 1990s, the Internet has become the main driving force behind application development in all domains. An increase in the demand for resource sharing across different sites connected through networks has led to an evolution of data- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systems enabling large-scale distributed applications providing high scalability.
This, the 54th issue of Transactions on Large-Scale Data and Knowledge-Centered Systems, contains three fully revised and extended papers and two additional extended keynotes selected from the 38th conference on Data Management - Principles, Technologies and Applications, BDA 2022. The topics cover a wide range of timely data management research topics on temporal graph management, tensor-based data mining, time-series prediction, healthcare analytics over knowledge graphs, and explanation of database query answers.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
The LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-Centered Systems focuses on data management, knowledge discovery, and knowledge processing, which are core and hot topics in computer science. Since the 1990s, the Internet has become the main driving force behind application development in all domains. An increase in the demand for resource sharing across different sites connected through networks has led to an evolution of data- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systems enabling large-scale distributed applications providing high scalability.
This 54th issue of Transactions on Large-Scale Data and Knowledge-Centered Systems, contains three fully revised and extended papers and two additional extended keynotes selected from the 38th conference on Data Management - Principles, Technologies and Applications, BDA 2022. The topics cover a wide range of timely data management research topics on Temporal Graph Management, Tensor-based Data Mining, Time-Series Prediction, Healthcare Analytics over Knowledge Graphs, and Explanation of Database Query Answers.
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