Satyavathi nedendla (25 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Extraction de règles d'association à partir d'un ensemble de données incrémentielles | Exploitation minière incrémentale | Satyavathi Nedendla (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2022 | Editions Notre Savoir | EAN 9786205009673 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Estrazione di regole di associazione da set di dati incrementali | Estrazione incrementale | Satyavathi Nedendla (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2022 | Edizioni Sapienza | EAN 9786205009680 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. Regras da Associação Mineira do Conjunto de Dados Incrementais | Mineração Incremental | Satyavathi Nedendla (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2022 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786205009697 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Association Rule Mining (ARM) in data mining provides quality association rules based on measures such as support and confidence. These rules are interpreted by domain experts for making well-informed decisions. However, there is an issue with ARM when the dataset is subjected to changes from time to time. Discovering rules by reinventing wheel, scanning entire dataset every time in other words, consumes more memory, processing power and time. This is still an open problem due to proliferation of different data structures being used for extracting frequent item sets. An algorithm is proposed for update of mined association rules when dataset changes occur. The proposed algorithm outperforms the traditional approach as it mines association rules incrementally and dynamically updates mined association rules. 68 pp. Englisch.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La minería de reglas de asociación (ARM) en la minería de datos proporciona reglas de asociación de calidad basadas en medidas como el apoyo y la confianza. Estas reglas son interpretadas por los expertos del dominio para tomar decisiones bien informadas. Sin embargo, hay un problema con ARM cuando el conjunto de datos está sujeto a cambios de vez en cuando. Descubrir reglas reinventando la rueda, escaneando todo el conjunto de datos cada vez, en otras palabras, consume más memoria, capacidad de procesamiento y tiempo. Este es todavía un problema abierto debido a la proliferación de diferentes estructuras de datos que se utilizan para extraer conjuntos de elementos frecuentes. Se propone un algoritmo para actualizar las reglas de asociación extraídas cuando se producen cambios en el conjunto de datos. El algoritmo propuesto supera el enfoque tradicional, ya que extrae las reglas de asociación de forma incremental y actualiza dinámicamente las reglas de asociación extraídas. 76 pp. Spanisch.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Association Rule Mining (ARM) in data mining provides quality association rules based on measures such as support and confidence. These rules are interpreted by domain experts for making well-informed decisions. However, there is an issue with ARM when the .…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'extraction de règles d'association (ARM) dans l'exploration de données fournit des règles d'association de qualité basées sur des mesures telles que le soutien et la confiance. Ces règles sont interprétées par des experts du domaine pour prendre des décisions bien informées. Cependant, l'ARM pose un problème lorsque l'ensemble de données est soumis à des changements de temps en temps. La découverte de règles en réinventant la roue, en analysant l'ensemble des données à chaque fois, autrement dit, consomme plus de mémoire, de puissance de traitement et de temps. Ce problème reste ouvert en raison de la prolifération de différentes structures de données utilisées pour extraire des ensembles d'éléments fréquents. Un algorithme est proposé pour la mise à jour des règles d'association extraites lorsque des modifications sont apportées au jeu de données. L'algorithme proposé surpasse l'approche traditionnelle car il extrait les règles d'association de manière incrémentielle et met à jour dynamiquement les règles d'association extraites. 76 pp. Französisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Association Rule Mining (ARM) in data mining provides quality association rules based on measures such as support and confidence. These rules are interpreted by domain experts for making well-informed decisions. However, there is an issue with ARM when the dataset is subjected to changes from time to time. Discovering rules by reinventing wheel, scanning entire dataset every time in other words, consumes more memory, processing power and time. This is still an open problem due to proliferation of different data structures being used for extracting frequent item sets. An algorithm is proposed for update of mined association rules when dataset changes occur. The proposed algorithm outperforms the traditional approach as it mines association rules incrementally and dynamically updates mined association rules.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 68 pp. Englisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La minería de reglas de asociación (ARM) en la minería de datos proporciona reglas de asociación de calidad basadas en medidas como el apoyo y la confianza. Estas reglas son interpretadas por los expertos del dominio para tomar decisiones bien informadas. Sin embargo, hay un problema con ARM cuando el conjunto de datos está sujeto a cambios de vez en cuando. Descubrir reglas reinventando la rueda, escaneando todo el conjunto de datos cada vez, en otras palabras, consume más memoria, capacidad de procesamiento y tiempo. Este es todavía un problema abierto debido a la proliferación de diferentes estructuras de datos que se utilizan para extraer conjuntos de elementos frecuentes. Se propone un algoritmo para actualizar las reglas de asociación extraídas cuando se producen cambios en el conjunto de datos. El algoritmo propuesto supera el enfoque tradicional, ya que extrae las reglas de asociación de forma incremental y actualiza dinámicamente las reglas de asociación extraídas.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 76 pp. Spanisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A Association Rule Mining (ARM) em mineração de dados fornece regras de associação de qualidade baseadas em medidas tais como apoio e confiança. Estas regras são interpretadas por peritos de domínio para a tomada de decisões bem informadas. Contudo, existe um problema com a ARM quando o conjunto de dados é sujeito a alterações de tempos a tempos. A descoberta de regras através da reinvenção da roda, a digitalização de todo o conjunto de dados cada vez, por outras palavras, consome mais memória, poder de processamento e tempo. Este é ainda um problema em aberto devido à proliferação de diferentes estruturas de dados que estão a ser utilizadas para extrair conjuntos de itens frequentes. É proposto um algoritmo para a actualização das regras de associação minada quando ocorrem alterações no conjunto de dados. O algoritmo proposto supera a abordagem tradicional, uma vez que actualiza as regras de associação de minas de forma incremental e dinâmica. 76 pp. Portugiesisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Association Rule Mining (ARM) im Data Mining liefert qualitativ hochwertige Assoziationsregeln auf der Grundlage von Maßstäben wie Unterstützung und Vertrauen. Diese Regeln werden von Fachleuten interpretiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch ein Problem mit ARM, wenn der Datensatz von Zeit zu Zeit Änderungen unterworfen ist. Die Entdeckung von Regeln, indem das Rad neu erfunden wird und der gesamte Datenbestand jedes Mal gescannt wird, verbraucht mehr Speicher, Rechenleistung und Zeit. Dies ist immer noch ein offenes Problem aufgrund der Verbreitung verschiedener Datenstrukturen, die für die Extraktion von häufigen Elementmengen verwendet werden. Es wird ein Algorithmus zur Aktualisierung der ermittelten Assoziationsregeln bei Änderungen des Datensatzes vorgeschlagen. Der vorgeschlagene Algorithmus übertrifft den traditionellen Ansatz, da er die Assoziationsregeln inkrementell ermittelt und die ermittelten Assoziationsregeln dynamisch aktualisiert. 80 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -L'Association Rule Mining (ARM) nel data mining fornisce regole di associazione di qualità basate su misure come il supporto e la confidenza. Queste regole vengono interpretate dagli esperti del dominio per prendere decisioni ben informate. Tuttavia, l'ARM presenta un problema quando il set di dati è soggetto a modifiche periodiche. Scoprire le regole reinventando la ruota, scansionando ogni volta l'intero set di dati, in altre parole, consuma più memoria, potenza di elaborazione e tempo. Si tratta di un problema ancora aperto a causa della proliferazione di diverse strutture di dati utilizzate per l'estrazione di insiemi di elementi frequenti. Viene proposto un algoritmo per aggiornare le regole di associazione estratte quando si verificano cambiamenti nel dataset. L'algoritmo proposto supera l'approccio tradizionale in quanto estrae le regole di associazione in modo incrementale e aggiorna dinamicamente le regole di associazione estratte. 72 pp. Italienisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'extraction de règles d'association (ARM) dans l'exploration de données fournit des règles d'association de qualité basées sur des mesures telles que le soutien et la confiance. Ces règles sont interprétées par des experts du domaine pour prendre des décisions bien informées. Cependant, l'ARM pose un problème lorsque l'ensemble de données est soumis à des changements de temps en temps. La découverte de règles en réinventant la roue, en analysant l'ensemble des données à chaque fois, autrement dit, consomme plus de mémoire, de puissance de traitement et de temps. Ce problème reste ouvert en raison de la prolifération de différentes structures de données utilisées pour extraire des ensembles d'éléments fréquents. Un algorithme est proposé pour la mise à jour des règles d'association extraites lorsque des modifications sont apportées au jeu de données. L'algorithme proposé surpasse l'approche traditionnelle car il extrait les règles d'association de manière incrémentielle et met à jour dynamiquement les règles d'association extraites.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 76 pp. Französisch.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Nedendla SatyavathiDr.N.Satyavathi lavora come capo del dipartimento CSE in una prestigiosa istituzione. Ha 17 anni di esperienza nell insegnamento. Ha pubblicato diversi articoli di ricerca in varie riviste Scopus e conferenze inter.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Nedendla SatyavathiDr. N. Satyavathi arbeitet als Leiterin der Abteilung CSE in einer renommierten Einrichtung. Sie hat 17 Jahre Erfahrung in der Lehre. Veroeffentlichte verschiedene Forschungsarbeiten in verschiedenen Scopus-Zeitschr.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A Association Rule Mining (ARM) em mineração de dados fornece regras de associação de qualidade baseadas em medidas tais como apoio e confiança. Estas regras são interpretadas por peritos de domínio para a tomada de decisões bem informadas. Contudo, existe um problema com a ARM quando o conjunto de dados é sujeito a alterações de tempos a tempos. A descoberta de regras através da reinvenção da roda, a digitalização de todo o conjunto de dados cada vez, por outras palavras, consome mais memória, poder de processamento e tempo. Este é ainda um problema em aberto devido à proliferação de diferentes estruturas de dados que estão a ser utilizadas para extrair conjuntos de itens frequentes. É proposto um algoritmo para a actualização das regras de associação minada quando ocorrem alterações no conjunto de dados. O algoritmo proposto supera a abordagem tradicional, uma vez que actualiza as regras de associação de minas de forma incremental e dinâmica.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 76 pp. Portugiesisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Association Rule Mining (ARM) im Data Mining liefert qualitativ hochwertige Assoziationsregeln auf der Grundlage von Maßstäben wie Unterstützung und Vertrauen. Diese Regeln werden von Fachleuten interpretiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch ein Problem mit ARM, wenn der Datensatz von Zeit zu Zeit Änderungen unterworfen ist. Die Entdeckung von Regeln, indem das Rad neu erfunden wird und der gesamte Datenbestand jedes Mal gescannt wird, verbraucht mehr Speicher, Rechenleistung und Zeit. Dies ist immer noch ein offenes Problem aufgrund der Verbreitung verschiedener Datenstrukturen, die für die Extraktion von häufigen Elementmengen verwendet werden. Es wird ein Algorithmus zur Aktualisierung der ermittelten Assoziationsregeln bei Änderungen des Datensatzes vorgeschlagen. Der vorgeschlagene Algorithmus übertrifft den traditionellen Ansatz, da er die Assoziationsregeln inkrementell ermittelt und die ermittelten Assoziationsregeln dynamisch aktualisiert.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 80 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'Association Rule Mining (ARM) nel data mining fornisce regole di associazione di qualità basate su misure come il supporto e la confidenza. Queste regole vengono interpretate dagli esperti del dominio per prendere decisioni ben informate. Tuttavia, l'ARM presenta un problema quando il set di dati è soggetto a modifiche periodiche. Scoprire le regole reinventando la ruota, scansionando ogni volta l'intero set di dati, in altre parole, consuma più memoria, potenza di elaborazione e tempo. Si tratta di un problema ancora aperto a causa della proliferazione di diverse strutture di dati utilizzate per l'estrazione di insiemi di elementi frequenti. Viene proposto un algoritmo per aggiornare le regole di associazione estratte quando si verificano cambiamenti nel dataset. L'algoritmo proposto supera l'approccio tradizionale in quanto estrae le regole di associazione in modo incrementale e aggiorna dinamicamente le regole di associazione estratte.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Italienisch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Association Rule Mining (ARM) im Data Mining liefert qualitativ hochwertige Assoziationsregeln auf der Grundlage von Maßstäben wie Unterstützung und Vertrauen. Diese Regeln werden von Fachleuten interpretiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es gibt jedoch ein Problem mit ARM, wenn der Datensatz von Zeit zu Zeit Änderungen unterworfen ist. Die Entdeckung von Regeln, indem das Rad neu erfunden wird und der gesamte Datenbestand jedes Mal gescannt wird, verbraucht mehr Speicher, Rechenleistung und Zeit. Dies ist immer noch ein offenes Problem aufgrund der Verbreitung verschiedener Datenstrukturen, die für die Extraktion von häufigen Elementmengen verwendet werden. Es wird ein Algorithmus zur Aktualisierung der ermittelten Assoziationsregeln bei Änderungen des Datensatzes vorgeschlagen. Der vorgeschlagene Algorithmus übertrifft den traditionellen Ansatz, da er die Assoziationsregeln inkrementell ermittelt und die ermittelten Assoziationsregeln dynamisch aktualisiert.…