Zobrazeno 1 - 10
of 111
pro vyhledávání: '"Uncertain database"'
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 8, Pp 31813-31822 (2020)
High-utility itemset mining (HUIM) has become a key phase of the pattern mining process, which has wide applications, related to both quantities and profits of items. Many algorithms have been proposed to mine high-utility itemsets (HUIs). Since thes
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/443ce42ab9d442c78b41e170434225e6
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 97529-97539 (2020)
Event detection by discovering frequent itemsets is very popular in sensor network communities. However, the recorded data is often a probability rather than a determined value in a really productive environment as sensed data is often affected by no
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/45fe4178e27b4a949156870678b6ec19
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nguyen Hung Bui, Bay Vo, Tzung-Pei Hong, Loan T. T. Nguyen, Van-Nam Huynh, Trinh D. D. Nguyen
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 31813-31822 (2020)
High-utility itemset mining (HUIM) has become a key phase of the pattern mining process, which has wide applications, related to both quantities and profits of items. Many algorithms have been proposed to mine high-utility itemsets (HUIs). Since thes
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::08c064d7f009aa2647a0a8db7a309056
https://ieeexplore.ieee.org/document/8999562/
https://ieeexplore.ieee.org/document/8999562/
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Barcelo, Pablo, Calautti, Marco
LIPIcs, Volume 127, ICDT'19, Complete Volume
LIPIcs, Vol. 127, 22nd International Conference on Database Theory (ICDT 2019), pages 0-0
LIPIcs, Vol. 127, 22nd International Conference on Database Theory (ICDT 2019), pages 0-0
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1a187ef80217f0c5fb9b73fbcfc889a4
https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2019/10363/
https://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2019/10363/
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.