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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Scalable 2-Pass Data Mining Technique for Large Scale Spatio-temporal Datasets

verfasst von : Tahar Kechadi, Michela Bertolotto

Erschienen in: Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we present a system for mining very large spatio-temporal datasets. The system comprises two main layers: the mining layer and the visualization layer. The mining layer implements a new approach based on a 2-pass strategy to efficiently support the data-mining process, address the spatial and temporal dimensions of the dataset, and visualize and interpret results. In the first pass, the data objects are grouped according to their close similarity. In the second pass these groups are clustered to produce new models or patterns. The main reason for this 2-pass strategy is that the datasets are too large for traditional mining and cannot support the interactivity required by the visualization layer.

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Metadaten
Titel
Scalable 2-Pass Data Mining Technique for Large Scale Spatio-temporal Datasets
verfasst von
Tahar Kechadi
Michela Bertolotto
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-74827-4_99