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Graph-Theoretic Teachings for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: Riverby Books (DC Inventory), Fredericksburg, VA, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
hardcover. Condizione: Good. Hardcover with dust jacket. Dust jacket is front is sun faded and has a white sticker, but it is crisp and free of edge wear. Binding is tight and corners are square. 235 bright and clean pages. Overall, this book is in good condition. We ship every day from a real neighborhood bookstore. This description is written by an actual person, who is holding the book in front of them to make sure it?s properly described. Please contact us with questions or if you would like to see photographs.
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Pub Co Inc, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: Isaiah Thomas Books & Prints, Inc., Cotuit, MA, U.S.A.
Membro dell'associazione: ABAA ILAB SNEAB
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Hardcover. Condizione: Fine. Fine new copy in dj. Review slip from publisher laid in. sci; Series In Machine Perception And Artificial Intelligence; 9.0 X 6.2 X 0.9 inches; 235 pages.
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining (Machine Perception and Artificial Intelligence).
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company., 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Germania
Membro dell'associazione: GIAQ ILAB VDA
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 23,00
Spedizione EUR 30,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrello16 x 23 cm. 248 pages. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch.
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GRAPH-THEORETIC TECHNIQUES FOR WE.(V62)
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining (Machine Perception and Artificial Intelligence) (Series in Machine Perception and Artificial Intelligence)
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Pub Co Inc, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 169,08
Spedizione EUR 11,55
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. illustrated edition. 248 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 168,94
Spedizione EUR 17,32
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Graph-theoretic Techniques for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 175,00
Spedizione EUR 17,32
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New.
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GRAPH-THEORETIC TECHNIQUES FOR WEB CONTENT MINING (Machine Perception and Artificial Intelligence)
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 194,71
Spedizione EUR 13,83
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. In.
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Graph-theoretic Techniques For Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: WORLD SCIENTIFIC PUB CO INC, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
EUR 167,87
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloGebunden. Condizione: New. Describes opportunities for utilizing robust graph representations of data with machine learning algorithms. The authors have selected the domain of web content mining, which involves the clustering and classification of web documents based on their textual.
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Graph-Theoretic Techniques for Web Content Mining
Lingua: Inglese
Editore: World Scientific Publishing Company Mai 2005, 2005
ISBN 10: 9812563393 ISBN 13: 9789812563392
EUR 207,15
Spedizione EUR 62,44
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Neuware - This book describes exciting new opportunities for utilizing robust graph representations of data with common machine learning algorithms. Graphs can model additional information which is often not present in commonly used data representations, such as vectors. Through the use of graph distance -- a relatively new approach for determining graph similarity -- the authors show how well-known algorithms, such as k-means clustering and k-nearest neighbors classification, can be easily extended to work with graphs instead of vectors. This allows for the utilization of additional information found in graph representations, while at the same time employing well-known, proven algorithms. To demonstrate and investigate these novel techniques, the authors have selected the domain of web content mining, which involves the clustering and classification of web documents based on their textual substance. Several methods of representing web document content by graphs are introduced; an interesting feature of these representations is that they allow for a polynomial time distance computation, something which is typically an NP-complete problem when using graphs. Experimental results are reported for both clustering and classification in three web document collections using a variety of graph representations, distance measures, and algorithm parameters. In addition, this book describes several other related topics, many of which provide excellent starting points for researchers and students interested in exploring this new area of machine learning further. These topics include creating graph-based multiple classifier ensembles through random node selection and visualization of graph-based data usingmultidimensional scaling.
