Outlier Detection for Temporal Data (Record no. 386845)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 05115nam a22004455i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 386845
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230129133944.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220601s2014 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031019050
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01905-0
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA276
Número de documento/Ítem 2014 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Gupta, Manish
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Outlier Detection for Temporal Data
Mención de responsabilidad, etc. by Manish Gupta, Jing Gao, Charu Aggarwal, Jiawei Han
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2014
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2014
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XVIII, 110 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2151-0075
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Acknowledgments -- Figure Credits -- Introduction and Challenges -- Outlier Detection for Time Series and Data Sequences -- Outlier Detection for Data Streams -- Outlier Detection for Distributed Data Streams -- Outlier Detection for Spatio-Temporal Data -- Outlier Detection for Temporal Network Data -- Applications of Outlier Detection for Temporal Data -- Conclusions and Research Directions -- Bibliography -- Authors' Biographies .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Outlier (or anomaly) detection is a very broad field which has been studied in the context of a large number of research areas like statistics, data mining, sensor networks, environmental science, distributed systems, spatio-temporal mining, etc. Initial research in outlier detection focused on time series-based outliers (in statistics). Since then, outlier detection has been studied on a large variety of data types including high-dimensional data, uncertain data, stream data, network data, time series data, spatial data, and spatio-temporal data. While there have been many tutorials and surveys for general outlier detection, we focus on outlier detection for temporal data in this book. A large number of applications generate temporal datasets. For example, in our everyday life, various kinds of records like credit, personnel, financial, judicial, medical, etc., are all temporal. This stresses the need for an organized and detailed study of outliers with respect to such temporal data. In the past decade, there has been a lot of research on various forms of temporal data including consecutive data snapshots, series of data snapshots and data streams. Besides the initial work on time series, researchers have focused on rich forms of data including multiple data streams, spatio-temporal data, network data, community distribution data, etc. Compared to general outlier detection, techniques for temporal outlier detection are very different. In this book, we will present an organized picture of both recent and past research in temporal outlier detection. We start with the basics and then ramp up the reader to the main ideas in state-of-the-art outlier detection techniques. We motivate the importance of temporal outlier detection and brief the challenges beyond usual outlier detection. Then, we list down a taxonomy of proposed techniques for temporal outlier detection. Such techniques broadly include statistical techniques (like AR models, Markov models, histograms, neural networks), distance- and density-based approaches, grouping-based approaches (clustering, community detection), network-based approaches, and spatio-temporal outlier detection approaches. We summarize by presenting a wide collection of applications where temporal outlier detection techniques have been applied to discover interesting outliers. Table of Contents: Preface / Acknowledgments / Figure Credits / Introduction and Challenges / Outlier Detection for Time Series and Data Sequences / Outlier Detection for Data Streams / Outlier Detection for Distributed Data Streams / Outlier Detection for Spatio-Temporal Data / Outlier Detection for Temporal Network Data / Applications of Outlier Detection for Temporal Data / Conclusions and Research Directions / Bibliography / Authors' Biographies.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2014
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 138936
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Estadística matemática
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 138966
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Bases de datos
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Gao, Jing
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Aggarwal, Charu
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Han, Jiawei
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031007774
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031030338
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01905-0
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 01/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Susana Carmen Delgado Sanz
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   QA276 2014 EB eBook.01112044 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO