Ryan / New York University Courant Inst. Mathematical Sciences | High Performance Discovery In Time Series | Buch | 978-1-4419-1842-0 | sack.de

Buch, Englisch, 190 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 324 g

Reihe: Monographs in Computer Science

Ryan / New York University Courant Inst. Mathematical Sciences

High Performance Discovery In Time Series

Techniques and Case Studies
1. Auflage. Softcover version of original hardcover Auflage 2004
ISBN: 978-1-4419-1842-0
Verlag: Springer

Techniques and Case Studies

Buch, Englisch, 190 Seiten, Previously published in hardcover, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 324 g

Reihe: Monographs in Computer Science

ISBN: 978-1-4419-1842-0
Verlag: Springer


This book presents concepts and techniques for describing and analyzing large-scale time-series data streams, which, for example, is critical for complex real-world data in telecommunications, bioinformatics, and finance databases. The work aims at efficient discovery in time series, rather than at prediction, and presents rapid-discovery techniques for finding portions of time series with many events (i.e., gamma-ray scatterings) and finding closely related time series (i.e., highly correlated price histories or musical melodies). Database and online Web Services researchers and professionals will appreciate the book's algorithmic contributions, as well as its practical aspects and many case studies.  Graduate students studying databases or interested in massive time-series data will find the book an essential resource.

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Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


1 Time Series Preliminaries.- 2 Data Reduction and Transformation Techniques.- 3 Indexing Methods.- 4 Flexible Similarity Search.- 5 StatStream.- 6 Query by Humming.- 7 Elastic Burst Detection.- 8 A Call to Exploration.- A Answers to the Questions.- A.2 Chapter 2.- A.3 Chapter 3.- A.4 Chapter 4.- A.5 Chapter 5.- A.6 Chapter 6.- A.7 Chapter 7.- References.



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