2025-02-23T13:16:34-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-108560%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T13:16:34-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22journaliasakpiua-article-108560%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T13:16:34-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T13:16:34-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining

Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining

The difference in implementation of the Data Mining methods for data processing and the classic statistical methods of analysis and OLAP systems is considered. Hidden links and laws discovered by Data Mining are reviewed for various problems (association, classification, sequence, clusterization, pr...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Petrenko, A. I.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2008
Online Access:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108560
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id journaliasakpiua-article-108560
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-1085602018-04-11T11:14:25Z Grid and Data Mining for intellectual data processing Grid и интеллектуальная обработка данных Data Mining Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining Petrenko, A. I. The difference in implementation of the Data Mining methods for data processing and the classic statistical methods of analysis and OLAP systems is considered. Hidden links and laws discovered by Data Mining are reviewed for various problems (association, classification, sequence, clusterization, prognostication). The Data Mining application fields and an example of the ADaM system, working in the Grid environment and processing scientific data remotely, are described. Обсуждаются отличия применения методов Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем. Рассматриваются типы закономерностей, которые обнаруживаются этими методами в процессе решения различных задач (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описываются области применения Data Mining. Приводится пример системы ADaM, работающей в среде Grid и дистанционно обрабатывающей научные данные. Обговорюються відмінності застосувань методів Data Mining від класичних статистичних методів аналізу і OLAP-систем. Розглядаються типи закономірностей, які виявляються цими методами у процесі розв’язання різноманітних задач (асоціація, класифікація, послідовність, кластеризація, прогнозування). Описуються сфери застосування Data Mining. Наводиться приклад системи АDaM, що працює в середовищі Grid і дистанційно обробляє наукові дані. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2008-12-15 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108560 System research and information technologies; No. 4 (2008); 97-110 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2008); 97-110 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2008); 97-110 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108560/103504 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
institution System research and information technologies
collection OJS
language Ukrainian
format Article
author Petrenko, A. I.
spellingShingle Petrenko, A. I.
Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining
author_facet Petrenko, A. I.
author_sort Petrenko, A. I.
title Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining
title_short Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining
title_full Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining
title_fullStr Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining
title_full_unstemmed Grid та інтелектуальна обробка даних Data Mining
title_sort grid та інтелектуальна обробка даних data mining
title_alt Grid and Data Mining for intellectual data processing
Grid и интеллектуальная обработка данных Data Mining
description The difference in implementation of the Data Mining methods for data processing and the classic statistical methods of analysis and OLAP systems is considered. Hidden links and laws discovered by Data Mining are reviewed for various problems (association, classification, sequence, clusterization, prognostication). The Data Mining application fields and an example of the ADaM system, working in the Grid environment and processing scientific data remotely, are described.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2008
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108560
work_keys_str_mv AT petrenkoai gridanddataminingforintellectualdataprocessing
AT petrenkoai gridiintellektualʹnaâobrabotkadannyhdatamining
AT petrenkoai gridtaíntelektualʹnaobrobkadanihdatamining
first_indexed 2024-04-08T15:05:46Z
last_indexed 2024-04-08T15:05:46Z
_version_ 1795779457690107904

Similar Items