Spatiotemporal Frequent Pattern Mining from Evolving Region Trajectories

106 Seiten, Taschenbuch
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Reihe SpringerBriefs in Computer Science
ISBN 9783319998725
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 18.10.2018
Genre Informatik, EDV/Datenkommunikation, Netzwerke
Verlag Springer International Publishing
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Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3 | DE-69115 Heidelberg
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Kurzbeschreibung des Verlags


This SpringerBrief provides an overview within data mining of spatiotemporal frequent pattern mining from evolving regions to the perspective of relationship modeling among the spatiotemporal objects, frequent pattern mining algorithms, and data access methodologies for mining algorithms. While the focus of this book is to provide readers insight into the mining algorithms from evolving regions, the authors also discuss data management for spatiotemporal trajectories, which has become increasingly important with the increasing volume of trajectories.


This brief describes state-of-the-art knowledge discovery techniques to computer science graduate students who are interested in spatiotemporal data mining, as well as researchers/professionals, who deal with advanced spatiotemporal data analysis in their fields. These fields include GIS-experts, meteorologists, epidemiologists, neurologists, and solar physicists.



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