Zobrazeno 1 - 10
of 11 169
pro vyhledávání: '"Frequent Pattern Mining"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
The emerging Web 3.0 paradigm aims to decentralize existing web services, enabling desirable properties such as transparency, incentives, and privacy preservation. However, current Web 3.0 applications supported by blockchain infrastructure still can
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.09736
Publikováno v:
High-Speed Railway, Vol 2, Iss 2, Pp 101-109 (2024)
It is of great significance to improve the efficiency of railway production and operation by realizing the fault knowledge association through the efficient data mining algorithm. However, high utility quantitative frequent pattern mining algorithms
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b92690a540944664a51c5b9943c7bcf6
Topic detection is a complex process and depends on language because it somehow needs to analyze text. There have been few studies on topic detection in Persian, and the existing algorithms are not remarkable. Therefore, we aimed to study topic detec
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.10237
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, Vol 13, Iss 1, Pp 1-19 (2024)
Abstract The detection of different types of concept drift has wide applications in the fields of cloud computing and security information detection. Concept drift detection can indeed assist in promptly identifying instances where model performance
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3861bf675e2642b49bc2910ac268d0c6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 13678-13698 (2024)
Recommender systems (RS) are substantial for online shopping or digital content services. However, due to some data characteristics or insufficient historical data, may encounter considerable difficulties impacting the quality of their recommendation
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/054df975fd5c4dfd8076164857bbd560
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.