Search (3 results, page 1 of 1)

  • × theme_ss:"Data Mining"
  • × year_i:[2020 TO 2030}
  1. Mandl, T.: Text Mining und Data Mining (2023) 0.00 
    0.0045860778 = product of:
  0.02293039 = sum of:
    0.02293039 = weight(_text_:den in 774) [ClassicSimilarity], result of:
      0.02293039 = score(doc=774,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.2216712 = fieldWeight in 774, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.0546875 = fieldNorm(doc=774)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Text und Data Mining sind ein Bündel von Technologien, die eng mit den Themenfeldern Statistik, Maschinelles Lernen und dem Erkennen von Mustern verbunden sind. Die üblichen Definitionen beziehen eine Vielzahl von verschiedenen Verfahren mit ein, ohne eine exakte Grenze zu ziehen. Data Mining bezeichnet die Suche nach Mustern, Regelmäßigkeiten oder Auffälligkeiten in stark strukturierten und vor allem numerischen Daten. "Any algorithm that enumerates patterns from, or fits models to, data is a data mining algorithm." Numerische Daten und Datenbankinhalte werden als strukturierte Daten bezeichnet. Dagegen gelten Textdokumente in natürlicher Sprache als unstrukturierte Daten.
  2. Datentracking in der Wissenschaft : Aggregation und Verwendung bzw. Verkauf von Nutzungsdaten durch Wissenschaftsverlage. Ein Informationspapier des Ausschusses für Wissenschaftliche Bibliotheken und Informationssysteme der Deutschen Forschungsgemeinschaft (2021) 0.00 
    0.003930924 = product of:
  0.01965462 = sum of:
    0.01965462 = weight(_text_:den in 248) [ClassicSimilarity], result of:
      0.01965462 = score(doc=248,freq=2.0), product of:
        0.10344325 = queryWeight, product of:
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.036090754 = queryNorm
        0.19000389 = fieldWeight in 248, product of:
          1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
            2.0 = termFreq=2.0
          2.866198 = idf(docFreq=6840, maxDocs=44218)
          0.046875 = fieldNorm(doc=248)
  0.2 = coord(1/5)
    Abstract
    Das Informationspapier beschreibt die digitale Nachverfolgung von wissenschaftlichen Aktivitäten. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nutzen täglich eine Vielzahl von digitalen Informationsressourcen wie zum Beispiel Literatur- und Volltextdatenbanken. Häufig fallen dabei Nutzungsspuren an, die Aufschluss geben über gesuchte und genutzte Inhalte, Verweildauern und andere Arten der wissenschaftlichen Aktivität. Diese Nutzungsspuren können von den Anbietenden der Informationsressourcen festgehalten, aggregiert und weiterverwendet oder verkauft werden. Das Informationspapier legt die Transformation von Wissenschaftsverlagen hin zu Data Analytics Businesses dar, verweist auf die Konsequenzen daraus für die Wissenschaft und deren Einrichtungen und benennt die zum Einsatz kommenden Typen der Datengewinnung. Damit dient es vor allem der Darstellung gegenwärtiger Praktiken und soll zu Diskussionen über deren Konsequenzen für die Wissenschaft anregen. Es richtet sich an alle Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie alle Akteure in der Wissenschaftslandschaft.
  3. Wiegmann, S.: Hättest du die Titanic überlebt? : Eine kurze Einführung in das Data Mining mit freier Software (2023) 0.00 
    0.0023026196 = product of:
  0.011513098 = sum of:
    0.011513098 = product of:
      0.034539293 = sum of:
        0.034539293 = weight(_text_:29 in 876) [ClassicSimilarity], result of:
          0.034539293 = score(doc=876,freq=2.0), product of:
            0.12695599 = queryWeight, product of:
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.036090754 = queryNorm
            0.27205724 = fieldWeight in 876, product of:
              1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                2.0 = termFreq=2.0
              3.5176873 = idf(docFreq=3565, maxDocs=44218)
              0.0546875 = fieldNorm(doc=876)
      0.33333334 = coord(1/3)
  0.2 = coord(1/5)
    Date
    28. 1.2022 11:05:29

Authors

Types