![](/images/graphics-bg.png)
Unsupervised Topographic Learning for Spatiotemporal Data Mining
المؤلفون المشاركون
Cabanes, Guénaël
Bennani, Younès
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2010-11-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
In recent years, the size and complexity of datasets have shown an exponential growth.
In many application areas, huge amounts of data are generated, explicitly or implicitly containing spatial or spatiotemporal information.
However, the ability to analyze these data remains inadequate, and the need for adapted data mining tools becomes a major challenge.
In this paper, we propose a new unsupervised algorithm, suitable for the analysis of noisy spatiotemporal Radio Frequency IDentification (RFID) data.
Two real applications show that this algorithm is an efficient data-mining tool for behavioral studies based on RFID technology.
It allows discovering and comparing stable patterns in an RFID signal and is suitable for continuous learning.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cabanes, Guénaël& Bennani, Younès. 2010. Unsupervised Topographic Learning for Spatiotemporal Data Mining. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501759
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cabanes, Guénaël& Bennani, Younès. Unsupervised Topographic Learning for Spatiotemporal Data Mining. Advances in Artificial Intelligence No. 2010 (2010), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501759
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cabanes, Guénaël& Bennani, Younès. Unsupervised Topographic Learning for Spatiotemporal Data Mining. Advances in Artificial Intelligence. 2010. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501759
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-501759
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)