Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorKofod-Petersen, Andersnb_NO
dc.contributor.authorHe, Yunb_NO
dc.date.accessioned2014-12-19T13:40:07Z
dc.date.available2014-12-19T13:40:07Z
dc.date.created2013-10-12nb_NO
dc.date.issued2013nb_NO
dc.identifier655617nb_NO
dc.identifierntnudaim:9433nb_NO
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/253323
dc.description.abstractThis paper looks at the current state-of-the-art scalable real-time data miningsystems, and explores possible improvements to the automated knowledge discov-ery process through potential improvements in feature selection, use of clusteringalgorithms, and the information evaluation process, while still maintaining highscalability and real-time performance. A framework is designed and built to testthe system on real-world data.nb_NO
dc.languageengnb_NO
dc.publisherInstitutt for datateknikk og informasjonsvitenskapnb_NO
dc.titleKnowledge Discovery in Scalable Real-time Data Mining Systemsnb_NO
dc.typeMaster thesisnb_NO
dc.source.pagenumber65nb_NO
dc.contributor.departmentNorges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk, Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskapnb_NO


Tilhørende fil(er)

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel