Compression Schemes for Mining Large Datasets : (Registro nro. 287015)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 03754nam a22003975i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 287015 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20170705134214.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2013 xxk| o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9781447156079 |
| -- | 9781447156079 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/9781447156079 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000340146 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030842 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201404300411 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| -- | 201402061018 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | Q337.5 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Ravindra Babu, T. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 315988 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Compression Schemes for Mining Large Datasets : |
| Resto del título | A Machine Learning Perspective / |
| Mención de responsabilidad, etc. | by T. Ravindra Babu, M. Narasimha Murty, S.V. Subrahmanya. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | London : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer London : |
| -- | Imprint: Springer, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2013. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | xvI, 197 páginas 62 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 2191-6586 |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | Introduction -- Data Mining Paradigms -- Run-Length Encoded Compression Scheme -- Dimensionality Reduction by Subsequence Pruning -- Data Compaction through Simultaneous Selection of Prototypes and Features -- Domain Knowledge-Based Compaction -- Optimal Dimensionality Reduction -- Big Data Abstraction through Multiagent Systems -- Intrusion Detection Dataset: Binary Representation. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | As data mining algorithms are typically applied to sizable volumes of high-dimensional data, these can result in large storage requirements and inefficient computation times. This unique text/reference addresses the challenges of data abstraction generation using a least number of database scans, compressing data through novel lossy and non-lossy schemes, and carrying out clustering and classification directly in the compressed domain. Schemes are presented which are shown to be efficient both in terms of space and time, while simultaneously providing the same or better classification accuracy, as illustrated using high-dimensional handwritten digit data and a large intrusion detection dataset. Topics and features: Presents a concise introduction to data mining paradigms, data compression, and mining compressed data Describes a non-lossy compression scheme based on run-length encoding of patterns with binary valued features Proposes a lossy compression scheme that recognizes a pattern as a sequence of features and identifying subsequences Examines whether the identification of prototypes and features can be achieved simultaneously through lossy compression and efficient clustering Discusses ways to make use of domain knowledge in generating abstraction Reviews optimal prototype selection using genetic algorithms Suggests possible ways of dealing with big data problems using multiagent systems A must-read for all researchers involved in data mining and big data, the book proposes each algorithm within a discussion of the wider context, implementation details and experimental results. These are further supported by bibliographic notes and a glossary. |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Narasimha Murty, M. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 315989 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Subrahmanya, S.V. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 315990 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9781447156062 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5607-9">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-5607-9</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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