Questa tesi propone due metodologie per la sintesi e lo studio dell'evoluzione nel tempo di data stream. I data stream sono flussi di dati che vengono prodotti ad alta frequenza e continuamente nel tempo. Per queste caratteristiche, necessitano di tecniche di analisi specifiche ed in particolare, on-line, con tempi di elaborazione ridotti e a limitata memoria.
Knowledge discovery methods for data streams (Methodological contributions and applications)
2013
Abstract
Questa tesi propone due metodologie per la sintesi e lo studio dell'evoluzione nel tempo di data stream. I data stream sono flussi di dati che vengono prodotti ad alta frequenza e continuamente nel tempo. Per queste caratteristiche, necessitano di tecniche di analisi specifiche ed in particolare, on-line, con tempi di elaborazione ridotti e a limitata memoria.File in questo prodotto:
| File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
Rivoli_Lidia_XXV.pdf
accesso solo da BNCF e BNCR
Tipologia:
Altro materiale allegato
Licenza:
Tutti i diritti riservati
Dimensione
2.67 MB
Formato
Adobe PDF
|
2.67 MB | Adobe PDF |
I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
https://hdl.handle.net/20.500.14242/326092
Il codice NBN di questa tesi è
URN:NBN:IT:BNCF-326092