Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Agents and Data Mining Interaction: 6th International Workshop on Agents and Data Mining Interaction, ADMI 2010, Toronto, ON, Canada, May 11, 2010, Revised Selected Papers de Longbing Cao

Agents and Data Mining Interaction: 6th International Workshop on Agents and Data Mining Interaction, ADMI 2010, Toronto, ON, Canada, May 11, 2010, Revised Selected Papers: Lecture Notes in Computer Science, cartea 5980

Editat de Longbing Cao, Ana L.C. Bazzan, Vladimir Gorodetsky, Pericles A. Mitkas, Gerhard Weiss, Philip S. Yu
en Limba Engleză Paperback – sep 2010

Găsim în Agents and Data Mining Interaction o structură progresivă, riguros organizată pentru a facilita tranziția de la conceptele teoretice de integrare la implementări tehnice complexe. Volumul, parte din prestigioasa serie Lecture Notes in Artificial Intelligence, explorează sinergia dintre sistemele multi-agent (MAS) și tehnicile de extragere a cunoștințelor din date, abordând direct problema eterogenității platformelor software actuale.

Suntem de părere că valoarea acestui text rezidă în modul în care este segmentat conținutul. Prima parte se concentrează pe utilizarea agenților pentru a eficientiza procesele de Data Mining, incluzând fluxuri de lucru în sisteme distribuite. Următoarele secțiuni inversează perspectiva, analizând cum tehnicile de extragere a datelor pot identifica norme de obligație în societățile de agenți sau pot modela probabilistic traiectoriile agenților mobili. Un punct central al lucrării este prezentarea arhitecturii de referință din cadrul proiectului OASIS, care utilizează ontologii pentru a asigura conectivitatea fluidă între servicii web și aplicații destinate utilizatorilor finali.

Cititorul care a aplicat ideile din Data Mining and Multi-agent Integration de Longbing Cao va găsi aici o continuare necesară prin studii de caz aplicate, precum explorarea datelor complexe în mediul spitaliceț sau recunoașterea tiparelor în medii online. Față de Autonomous Intelligent Systems: Agents and Data Mining, acest volum pune un accent mai mare pe integrarea serviciilor web și pe latența redusă necesară în jocurile de strategie sau automatizarea industrială. Recomandăm acest volum pentru rigoarea cu care tratează sistemele autonome capabile de învățare și adaptare într-un ecosistem digital fragmentat.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Computer Science

Preț: 31628 lei

Preț vechi: 39535 lei
-20%

Puncte Express: 474

Carte disponibilă

Livrare economică 02-16 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783642154195
ISBN-10: 3642154190
Pagini: 192
Ilustrații: X, 192 p. 63 illus.
Dimensiuni: 4 x 93 x 15 mm
Greutate: 0.32 kg
Ediția:2010
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seriile Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Research

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor care doresc să depășească barierele interoperabilității în sistemele distribuite. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care agenții inteligenți pot automatiza extragerea datelor din servicii web eterogene. Este un instrument esențial pentru cei care proiectează soluții de asistență personalizată, oferind modele concrete de arhitecturi bazate pe ontologii și tehnici de monitorizare a performanței în timp real.

Cuprins

Agents for Data Mining.- Finding Useful Items and Links in Social and Agent Networks.- Integrating Workflow into Agent-Based Distributed Data Mining Systems.- Pilot Study: Agent-Based Exploration of Complex Data in a Hospital Environment.- Multi-agent Information Retrieval in Heterogeneous Industrial Automation Environments.- Data Mining for Agents.- A Data Mining Approach to Identify Obligation Norms in Agent Societies.- Probabilistic Modeling of Mobile Agents’ Trajectories.- Real-Time Sensory Pattern Mining for Autonomous Agents.- Data Mining in Agents.- Analyzing Agent-Based Simulations of Inter-organizational Networks.- Clustering in a Multi-Agent Data Mining Environment.- Time-Based Reward Shaping in Real-Time Strategy Games.- Wise Search Engine Based on LSI.- Pattern Recognition in Online Environment by Data Mining Approach.- Agent Mining Applications.- A Multiple System Performance Monitoring Model for Web Services.- Implementing an Open Reference Architecture Based on Web Service Mining for the Integration of Distributed Applications and Multi-Agent Systems.- Minority Game Data Mining for Stock Market Predictions.

Descriere

Currently a plethora of heterogeneous, standalone or web-enabled applications exist providing various functionalities that could be exploited in innumerable contexts for the developmentof personalized agent-basedsolutions for the end user. The integration of these applications in a standard and seamless way to enable content-rich services for the end-user is not generally feasible. The main reason for this is that these app- cations are by nature heterogeneous, developed for different development plat-forms, using different software developmenttechnologies. In this paper we present a reference architecture and support tools designed to address the problem of seamless integration ofheterogeneoussoftwareapplicationsthroughdata mining(DM) onweb service(WS) data ( web service mining ) in order to enhance personalization, pervasiveness and - ?ciency on behalf of agent-based end-user applications. 1 Work presented in this paper is part of a European funded project called OASIS, whose main objective is the implementation of an ontology-driven, open reference - chitecture, which will enable and facilitate interoperability, seamless connectivity and sharing of content between different services and ontologiesin application domains for the elderly and beyond. OASIS promotes new ways to integrate all supported appli- tions into a common environment that enables access to information and content from the existing applications through WS-based software interfaces and content delivery to end-user in a pervasive manner through multi-agent applications. The achievement of this objectiveforms the main motivationof our work that results in a WS mining fra- work for the delivery of personalizedservices to the elderly users througha multi-agent system (MAS)."