- سال انتشار: 2003
- صفحات: 524
- اندازه فایل: 6 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Springer-Verlag Berlin Heidelberg
- تعداد مشاهده: 1
- امتیاز کاربران: 4.0
-
شابک/ISBN:
3540200851
9783540200857
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreKnowledge Discovery in Databases: PKDD 2003: 7th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Cavtat-Dubrovnik, Croatia, September 22-26, 2003. Proceedings
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب: Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2003
کتاب Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2003 مجموعه مقالات و پژوهش‌هایی است که در هفتمین کنفرانس European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD 2003) که در Cavtat-Dubrovnik، کشور کرواسی در تاریخ ۲۲ تا ۲۶ سپتامبر ۲۰۰۳ برگزار شد، ارائه شده‌اند. این کتاب شامل ترکیبی از پژوهش‌های نوآورانه، تکنیک‌های مدرن داده‌کاوی، و پیشرفت‌های علمی قابل توجه در حوزه Knowledge Discovery in Databases (KDD) است.
خلاصه‌ای از کتاب
متون و مقالات گردآوری شده در این کتاب بازتاب دهنده آخرین یافته‌ها و پیشرفت‌ها در زمینه دانش‌کاوی و داده‌کاوی در سال ۲۰۰۳ هستند. کتاب بر روی موضوعات اصلی مانند machine learning، data mining، classification، clustering، و الگوریتم‌های rule-based تمرکز دارد. این موضوعات با هدف بهبود پروسه استخراج اطلاعات از مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده، مورد بحث و بررسی قرار گرفته‌اند.
کتاب در چهار بخش کلی تنظیم شده است: ارائه الگوریتم‌های نوین، بررسی مطالعات موردی و کاربردی، مسائل تئوری مرتبط با تحلیل داده‌ها، و ارزیابی روش‌های موجود در کشف دانش. هر فصل به صورت مستقل و با ساختاری علمی، پیشرفت‌های اخیر و چالش‌های بالقوه را توضیح می‌دهد.
نکات کلیدی قابل توجه
- معرفی الگوریتم‌های جدیدی مانند decision trees که توانایی پردازش داده‌ها با سرعت و دقت بالا را دارند.
- تمرکز بر تکنیک‌های clustering هوشمند و بهبود یافته برای تحلیل داده‌های غیرساختاریافته.
- پژوهش‌های جامع در زمینه کاربرد داده‌کاوی در حوزه‌هایی مانند bioinformatics و e-commerce.
- نگرشی جامع به چگونگی مدیریت و دیداری‌سازی داده‌های پیچیده.
- بررسی آینده داده‌کاوی و تاثیر آن بر علوم مختلف در طول زمان.
نقل قول‌های معروف از کتاب
"Data mining is not just a process; it is a journey of unveiling the unseen patterns within complex datasets."
"The intersection of machine learning, statistics, and domain knowledge is where the real breakthroughs in knowledge discovery occur."
"As datasets grow larger and more complex, our tools for analysis must evolve to meet the demands of this new data-driven era."
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
کتاب PKDD 2003 به عنوان مرجعی ارزشمند و قابل اعتماد برای پژوهشگران، متخصصان علوم داده، و دانشجویان مطرح است. این کتاب علاوه بر معرفی دستاوردهای جدید در زمینه تکنولوژی‌های داده‌کاوی، بستری برای آشنایی با چالش‌های پیش رو و منابع لازم برای مطالعات آینده فراهم می‌کند. محتوای ارائه شده در کتاب به ترازی میان تئوری و کاربرد عملی آن در دنیای واقعی دست یافته است که این امر کتاب را به منبعی حیاتی برای توسعه دانش در این حوزه تبدیل کرده است.
با توجه به افزایش مداوم حجم داده‌ها در حوزه‌های مختلف، یادگیری از این کنفرانس به متخصصان امکان می‌دهد که ابزارها و روش‌های بهینه‌تر و دقیق‌تری برای تحلیل و مدیریت داده‌ها توسعه دهند. علاوه بر این، هیچ حوزه‌ای از دانش یا صنعت نمی‌تواند بدون بهره‌گیری از مزایای داده‌کاوی و کشف دانش فراتر از داده‌ها، به پیشرفت‌های مهیج دست یابد.
Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2003
7th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Cavtat-Dubrovnik, Croatia, September 22–26, 2003
Detailed Summary of the Book
The book "Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2003" comprises the proceedings of the 7th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Held in the scenic town of Cavtat-Dubrovnik, Croatia, in September 2003, this gathering symbolized the rapid progression of data science, machine learning, and database technologies at the turn of the 21st century.
At its core, the book is a testament to the fusion of theoretical research and applied methodologies in data mining and knowledge discovery. It brings together over 40 carefully curated contributions by prominent researchers and practitioners from around the globe. Each paper presented in this volume underwent rigorous peer review to ensure the highest standards of quality, innovation, and relevance to the field of knowledge discovery in databases (KDD).
The covered topics are diverse and span multiple key areas, such as association rule mining, clustering, classification, text mining, web mining, and privacy-preserving data analysis. The volume also highlights emerging trends like relational data mining, graph-structured data analysis, and predictive modeling for dynamic systems. These contributions underline the multi-disciplinary nature of KDD, bridging mathematics, computer science, and domain-specific applications.
The inclusion of keynote addresses and invited talks from leading thinkers further enriches the book’s value. These contributions frame the state-of-the-art and provide insights into the future trajectories in KDD research. Whether you are an academic researcher, a data scientist, or an industry practitioner, this volume serves as a rich resource that captures the intricate interplay between theoretical advancements and practical implementations in the field.
Key Takeaways
- A comprehensive resource documenting advancements in data mining methodologies, such as clustering, classification, and association rule learning.
- Insights into real-world applications of knowledge discovery, including bioinformatics, web analysis, and social networks.
- An emphasis on privacy and security, specifically through research on privacy-preserving data mining techniques.
- Emerging trends like graph-structured data mining, relational learning, and scalable algorithms for large datasets.
- Collaborative international perspectives from researchers and practitioners, facilitating cross-domain knowledge sharing.
Famous Quotes from the Book
"Data is not just numbers – it is the story you uncover behind the patterns."
"Knowledge discovery is not just about algorithms; it is about asking the right questions."
"In the age of big data, making sense of information is the cornerstone of competitive advantage."
Why This Book Matters
In a world increasingly driven by data, the ability to extract meaningful and actionable insights has become a critical skill. This book goes beyond the surface-level understanding of knowledge discovery techniques, delving deep into the theoretical frameworks and innovative algorithms that power modern data science. It provides not just a snapshot of the state-of-the-art in 2003 but serves as a foundational text that continues to resonate with researchers, developers, and practitioners today.
Its focus on diverse applications – from bioinformatics to web-based data – underscores the interdisciplinary nature of knowledge discovery. Moreover, the book places significant emphasis on ethical concerns like privacy preservation, which are even more relevant in today's data-driven landscapes. By bridging theoretical rigor with practical utility, this volume stands as a cornerstone in the evolution of KDD, making it an indispensable resource for anyone looking to deepen their understanding of the field.
With the collective wisdom of world-renowned experts and detailed, peer-reviewed contributions, "Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2003" remains a valuable addition to the ever-evolving discourse on knowledge discovery and data mining. By addressing both foundational concepts and cutting-edge advancements, the book continues to inspire and guide future research and applications in the domain.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
