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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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EUR 50,80
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 64,13
Spedizione EUR 17,39
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 120 pages. 9.25x6.10x0.28 inches. In Stock.
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing Okt 2018, 2018
ISBN 10: 3319998722 ISBN 13: 9783319998725
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This SpringerBrief provides an overview within data mining of spatiotemporal frequentpattern mining from evolving regions to the perspective of relationshipmodeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern miningalgorithms, and data access methodologies for mining algorithms. Whilethe focus of this book is to provide readers insight into the miningalgorithms from evolving regions, the authors also discuss datamanagement for spatiotemporal trajectories, which has becomeincreasingly important with the increasing volume of trajectories.This brief describes state-of-the-art knowledge discoverytechniques to computer science graduatestudents who are interested in spatiotemporal data mining, as well asresearchers/professionals, who deal with advanced spatiotemporal dataanalysis in their fields. These fields include GIS-experts, meteorologists,epidemiologists, neurologists, and solar physicists. 120 pp. Englisch.
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories (SpringerBriefs in Computer Science)
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories
Libro 278 di 322: SpringerBriefs in Computer ScienceLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319998722 ISBN 13: 9783319998725
EUR 48,37
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This SpringerBrief provides an overview within data mining of spatiotemporal frequent pattern mining from evolving regions to the perspective of relationship modeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern mining algorithms, an.
