'HALITE IND. DS': fast and scalable subspace clustering for multidimensional data streams (2016)
- Authors:
- Autor USP: CORDEIRO, ROBSON LEONARDO FERREIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1137/1.9781611974348.40
- Subjects: BANCO DE DADOS; MINERAÇÃO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; CLIMA
- Keywords: subspace clustering; moderate-to-high dimensional data streams; real time processing; climatic streams
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SIAM
- Publisher place: Philadelphia
- Date published: 2016
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- ISSN: 2167-0102
- Conference titles: SIAM International Conference on Data Mining - SDM
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
SILVA, Afonso E. da et al. 'HALITE IND. DS': fast and scalable subspace clustering for multidimensional data streams. 2016, Anais.. Philadelphia: SIAM, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1137/1.9781611974348.40. Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Silva, A. E. da, Sanches, L. L., Fraideinberze, A. C., & Cordeiro, R. L. F. (2016). 'HALITE IND. DS': fast and scalable subspace clustering for multidimensional data streams. In Proceedings. Philadelphia: SIAM. doi:10.1137/1.9781611974348.40 -
NLM
Silva AE da, Sanches LL, Fraideinberze AC, Cordeiro RLF. 'HALITE IND. DS': fast and scalable subspace clustering for multidimensional data streams [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1137/1.9781611974348.40 -
Vancouver
Silva AE da, Sanches LL, Fraideinberze AC, Cordeiro RLF. 'HALITE IND. DS': fast and scalable subspace clustering for multidimensional data streams [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1137/1.9781611974348.40 - 'HALITE IND.DS': agrupamento de dados em subespaços de séries temporais multidimensionais
- The similarity-aware relational division database operator
- Data mining in large sets of complex data
- A new division operator to handle complex objects in very large relational datasets
- Fast and scalable outlier detection with metric access methods
- The similarity-aware relational division database operator with case studies in agriculture and genetics
- D.MCA: outlier detection with explicit micro-cluster assignments
- Fast and scalable relational division on database systems
- On the support of the similarity-aware division operator in a commercial RDBMS
- Detecting influencers in very large social networks of games
Informações sobre o DOI: 10.1137/1.9781611974348.40 (Fonte: oaDOI API)
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