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2024 conference-paper

Retracted: Finding Interesting Patterns in Massively Large Scale Data

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Résumé fourni par la source

Large scale records has emerge as the norm in companies, and the potential to identify styles and traits within this statistics has come to be increasingly necessary for ensuring a success operations. This paper examines the usage of various records mining techniques to perceive meaningful styles in massive datasets that can be used to inform strategic decisions. It starts off evolved via discussing the function of data mining in figuring out styles and trends, and the way it’s far used to draw conclusions from statistics. It then outlines a ramification of facts mining strategies together with clustering, class, affiliation evaluation, and anomaly detection, and presents particular examples of ways they’re used. The paper additionally gives a top level view of numerous datasets usually used for locating charming patterns and explains how those datasets are represented and analyzed. In the end, it concludes with realistic tips for running with massive statistics units and highlights the challenges related to large records.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Retracted: Finding Interesting Patterns in Massively Large Scale Data
Date Crossref
24/06/2024
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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Sujets associés

Data Mining Algorithms and Applications

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