Data Mining for Business Applications (eBook)

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2008 | 2009
XX, 302 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-79420-4 (ISBN)

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Data Mining for Business Applications -
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Data Mining for Business Applications presents the state-of-the-art research and development outcomes on methodologies, techniques, approaches and successful applications in the area. The contributions mark a paradigm shift from 'data-centered pattern mining' to 'domain driven actionable knowledge discovery' for next-generation KDD research and applications. The contents identify how KDD techniques can better contribute to critical domain problems in theory and practice, and strengthen business intelligence in complex enterprise applications. The volume also explores challenges and directions for future research and development in the dialogue between academia and business.


Data Mining for Business Applications presents the state-of-the-art research and development outcomes on methodologies, techniques, approaches and successful applications in the area. The contributions mark a paradigm shift from "e;data-centered pattern mining"e; to "e;domain driven actionable knowledge discovery"e; for next-generation KDD research and applications. The contents identify how KDD techniques can better contribute to critical domain problems in theory and practice, and strengthen business intelligence in complex enterprise applications. The volume also explores challenges and directions for future research and development in the dialogue between academia and business.

Domain Driven KDD Methodology.- to Domain Driven Data Mining.- Post-processing Data Mining Models for Actionability.- On Mining Maximal Pattern-Based Clusters.- Role of Human Intelligence in Domain Driven Data Mining.- Ontology Mining for Personalized Search.- Novel KDD Domains & Techniques.- Data Mining Applications in Social Security.- Security Data Mining: A Survey Introducing Tamper-Resistance.- A Domain Driven Mining Algorithm on Gene Sequence Clustering.- Domain Driven Tree Mining of Semi-structured Mental Health Information.- Text Mining for Real-time Ontology Evolution.- Microarray Data Mining: Selecting Trustworthy Genes with Gene Feature Ranking.- Blog Data Mining for Cyber Security Threats.- Blog Data Mining: The Predictive Power of Sentiments.- Web Mining: Extracting Knowledge from the World Wide Web.- DAG Mining for Code Compaction.- A Framework for Context-Aware Trajectory.- Census Data Mining for Land Use Classification.- Visual Data Mining for Developing Competitive Strategies in Higher Education.- Data Mining For Robust Flight Scheduling.- Data Mining for Algorithmic Asset Management.

Erscheint lt. Verlag 3.10.2008
Zusatzinfo XX, 302 p.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Informatik Office Programme Outlook
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Informatik Web / Internet
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Unternehmensführung / Management
Schlagworte Business Decision Making • Business Intelligence • classification • Clustering • Data Mining • Domain Driven Data Mining • Domain Knowledge and Intelligence • Enterprise Data Mining • Knowledge Actionability • Knowledge Discovery • Text Mining • Web mining
ISBN-10 0-387-79420-4 / 0387794204
ISBN-13 978-0-387-79420-4 / 9780387794204
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