Technique améliorée pour trouver des caractéristiques en utilisant la pertinence du domaine [French]

by Chandani Lachake

Les syst mes classiques d'exploration de donn es trouvent leurs origines bien avant Internet. Ces syst mes taient principalement utilis s pour la reconnaissance de formes ou la d couverte de connaissances dans de grandes bases de donn es dans des entrep ts de donn es. Les bases de donn es conservent les donn es de mani re structur e, o les informations sont stock es dans de petits l ments significatifs charg s de construire une certaine connaissance sur un domaine sp cifique. Historiquement, l'exploration de donn es s'adresse sp cifiquement aux bases de donn es, mais r cemment, le domaine a volu pour r pondre aux besoins d'Internet. Le nom Web Data Mining ou simplement Web Mining a t utilis r cemment pour faire r f rence l'utilisation de techniques d'exploration de donn es dans le contexte Internet. Le Web Mining pr sente quelques diff rences importantes par rapport au data mining classique, notamment en ce qui concerne la collecte de donn es. En data mining, on suppose souvent que les donn es sont d j collect es et stock es dans la base de donn es. Dans le Web Mining, des m canismes sp ciaux import s de l'IR et de l'IE doivent tre utilis s pour collecter les donn es et les pr parer avant qu'elles ne puissent tre exploit es.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 620702124X
• ISBN13: 9786207021246
• Release Date: January 2024
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 64 Pages
• Weight: 0.23 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"