Quality Measures in Data Mining

┬╖
┬╖ Springer
рел.реж
рез рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛
рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХ
314
рдкреГрд╖реНрдард╣рд░реВ
рд░реЗрдЯрд┐рдЩ рд░ рд░рд┐рднреНрдпреВрд╣рд░реВрдХреЛ рдкреБрд╖реНрдЯрд┐ рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рд╣реБрдБрджреИрди ┬ардердк рдЬрд╛рдиреНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХрд╛ рдмрд╛рд░реЗрдорд╛

Data mining analyzes large amounts of data to discover knowledge relevant to decision making. Typically, numerous pieces of knowledge are extracted by a data mining system and presented to a human user, who may be a decision-maker or a data-analyst. The user is confronted with the task of selecting the pieces of knowledge that are of the highest quality or interest according to his or her preferences. Since this selection is sometimes a daunting task, designing quality and interestingness measures has become an important challenge for data mining researchers in the last decade.

This volume presents the state of the art concerning quality and interestingness measures for data mining. The book summarizes recent developments and presents original research on this topic. The chapters include surveys, comparative studies of existing measures, proposals of new measures, simulations, and case studies. Both theoretical and applied chapters are included. Papers for this book were selected and reviewed for correctness and completeness by an international review committee.

рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рд░ рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛рд╣рд░реВ

рел.реж
рез рд╕рдореАрдХреНрд╖рд╛

рдпреЛ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрдХреЛ рдореВрд▓реНрдпрд╛рдЩреНрдХрди рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реН

рд╣рд╛рдореАрд▓рд╛рдИ рдЖрдлреНрдиреЛ рдзрд╛рд░рдгрд╛ рдмрддрд╛рдЙрдиреБрд╣реЛрд╕реНред

рдЬрд╛рдирдХрд╛рд░реА рдкрдвреНрджреИ

рд╕реНрдорд╛рд░реНрдЯрдлреЛрди рддрдерд╛ рдЯреНрдпрд╛рдмрд▓реЗрдЯрд╣рд░реВ
Android рд░ iPad/iPhone рдХрд╛ рд▓рд╛рдЧрд┐┬аGoogle Play рдХрд┐рддрд╛рдм рдПрдк рдХреЛ рдЗрдиреНрд╕реНрдЯрд▓ рдЧрд░реНрдиреБрд╣реЛрд╕реНред рдпреЛ рддрдкрд╛рдИрдВрдХреЛ рдЦрд╛рддрд╛рд╕реЕрдВрдЧ рд╕реНрд╡рддрдГ рд╕рд┐рдВрдХ рд╣реБрдиреНрдЫ рд░ рддрдкрд╛рдИрдВ рдЕрдирд▓рд╛рдЗрди рд╡рд╛ рдЕрдлрд▓рд╛рдЗрди рдЬрд╣рд╛рдБ рднрдП рдкрдирд┐┬ардЕрдзреНрдпрдпрди рдЧрд░реНрди рджрд┐рдиреНрдЫред
рд▓реНрдпрд╛рдкрдЯрдк рддрдерд╛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рд╣рд░реВ
рддрдкрд╛рдИрдВ Google Play рдорд╛ рдЦрд░рд┐рдж рдЧрд░рд┐рдПрдХреЛ рдЕрдбрд┐рдпреЛрдмреБрдХ рдЖрдлреНрдиреЛ рдХрдореНрдкреНрдпреБрдЯрд░рдХреЛ рд╡реЗрдм рдмреНрд░рд╛рдЙрдЬрд░ рдкреНрд░рдпреЛрдЧ рдЧрд░реЗрд░ рд╕реБрдиреНрди рд╕рдХреНрдиреБрд╣реБрдиреНрдЫред
eReaders рд░ рдЕрдиреНрдп рдЙрдкрдХрд░рдгрд╣рд░реВ
Kobo eReaders рдЬрд╕реНрддрд╛ e-ink рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рд╣рд░реВрдорд╛ рдлрд╛рдЗрд▓ рдкрдвреНрди рддрдкрд╛рдИрдВрд▓реЗ рдлрд╛рдЗрд▓ рдбрд╛рдЙрдирд▓реЛрдб рдЧрд░реЗрд░ рдЙрдХреНрдд рдлрд╛рдЗрд▓ рдЖрдлреНрдиреЛ рдбрд┐рднрд╛рдЗрд╕рдорд╛ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреБ рдкрд░реНрдиреЗ рд╣реБрдиреНрдЫред рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдкрдвреНрди рдорд┐рд▓реНрдиреЗ рдЗрдмреБрдХ рд░рд┐рдбрд░рд╣рд░реВрдорд╛ рддреА рдлрд╛рдЗрд▓рд╣рд░реВ рдЯреНрд░рд╛рдиреНрд╕реНрдлрд░ рдЧрд░реНрдиреЗрд╕рдореНрдмрдиреНрдзреА рд╡рд┐рд╕реНрддреГрдд рдирд┐рд░реНрджреЗрд╢рдирд╣рд░реВ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рдЧрд░реНрди рдорджреНрджрдд рдХреЗрдиреНрджреНрд░ рдорд╛ рдЬрд╛рдиреБрд╣реЛрд╕реНред

Fabrice Guillet рджреНрд╡рд░рд╛ рдердк

рдЙрд╕реНрддреИ рдЗ-рдкреБрд╕реНрддрдХрд╣рд░реВ