Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 635

#3

Bibliography

635

[AS94a]

R. Agrawal and R. Srikant. Fast algorithm for mining association rules in large databases.

In Research Report RJ 9839, IBM Almaden Research Center, San Jose, CA, June 1994.

[AS94b]

R. Agrawal and R. Srikant. Fast algorithms for mining association rules. In Proc. 1994

Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’94), pp. 487–499, Santiago, Chile, Sept. 1994.

[AS95]

R. Agrawal and R. Srikant. Mining sequential patterns. In Proc. 1995 Int. Conf. Data

Engineering (ICDE’95), pp. 3–14, Taipei, Taiwan, Mar. 1995.

[AS96]

R. Agrawal and J. C. Shafer. Parallel mining of association rules: Design, imple-

mentation, and experience. IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, 8:962–969,

1996.

[AS00]

R. Agrawal and R. Srikant. Privacy-preserving data mining. In Proc. 2000 ACM-

SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’00), pp. 439–450, Dallas, TX, May

2000.

[ASS00]

E. Allwein, R. Shapire, and Y. Singer. Reducing multiclass to binary: A unifying approach

for margin classifiers. Journal of Machine Learning Research, 1:113–141, 2000.

[AV07]

D. Arthur and S. Vassilvitskii. K-means++: The advantages of careful seeding. In

Proc. 2007 ACM-SIAM Symp. on Discrete Algorithms (SODA’07), pp. 1027–1035, Tokyo,

2007.

[Avn95]

S. Avner. Discovery of comprehensible symbolic rules in a neural network. In Proc. 1995

Int. Symp. Intelligence in Neural and Biological Systems, pp. 64–67, Washington, DC,

1995.

[AY99]

C. C. Aggarwal and P. S. Yu. A new framework for itemset generation. In Proc. 1998 ACM

Symp. Principles of Database Systems (PODS’98), pp. 18–24, Seattle, WA, June 1999.

[AY01]

C. C. Aggarwal and P. S. Yu. Outlier detection for high dimensional data. In Proc.

2001 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’01), pp. 37–46, Santa

Barbara, CA, May 2001.

[AY08]

C. C. Aggarwal and P. S. Yu. Privacy-Preserving Data Mining: Models and Algorithms.

New York: Springer, 2008.

[BA97]

L. A. Breslow and D. W. Aha. Simplifying decision trees: A survey. Knowledge Engineering

Rev., 12:1–40, 1997.

[Bay98]

R. J. Bayardo. Efficiently mining long patterns from databases. In Proc. 1998 ACM-

SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’98), pp. 85–93, Seattle, WA, June

1998.

[BB98]

A. Bagga and B. Baldwin. Entity-based cross-document coreferencing using the vector

space model. In Proc. 1998 Annual Meeting of the Association for Computational Lin-

guistics and Int. Conf. Computational Linguistics (COLING-ACL’98), Montreal, Quebec,

Canada, Aug. 1998.

[BB01]

P. Baldi and S. Brunak. Bioinformatics: The Machine Learning Approach (2nd ed.).

Cambridge, MA: MIT Press, 2001.

[BB02]

C. Borgelt and M. R. Berthold. Mining molecular fragments: Finding relevant sub-

structures of molecules. In Proc. 2002 Int. Conf. Data Mining (ICDM’02), pp. 211–218,

Maebashi, Japan, Dec. 2002.

[BBD

+

02]

B. Babcock, S. Babu, M. Datar, R. Motwani, and J. Widom. Models and issues in data

stream systems. In Proc. 2002 ACM Symp. Principles of Database Systems (PODS’02),

pp. 1–16, Madison, WI, June 2002.

[BC83]

R. J. Beckman and R. D. Cook. Outlier

...s. Technometrics, 25:119–149, 1983.

---

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 636

#4

636

Bibliography

[BCC10]

S. Buettcher, C. L. A. Clarke, and G. V. Cormack. Information Retrieval: Implementing

and Evaluating Search Engines. Cambridge, MA: MIT Press, 2010.

[BCG01]

D. Burdick, M. Calimlim, and J. Gehrke. MAFIA: A maximal frequent itemset algo-

rithm for transactional databases. In Proc. 2001 Int. Conf. Data Engineering (ICDE’01),

pp. 443–452, Heidelberg, Germany, Apr. 2001.

[BCP93]

D. E. Brown, V. Corruble, and C. L. Pittard. A comparison of decision tree classifiers

with backpropagation neural networks for multimodal classification problems. Pattern

Recognition, 26:953–961, 1993.

[BD01]

P. J. Bickel and K. A. Doksum. Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics,

Vol. 1. Prentice-Hall, 2001.

[BD02]

P. J. Brockwell and R. A. Davis. Introduction to Time Series and Forecasting (2nd ed.).

New York: Springer, 2002.

[BDF

+

97]

D. Barbar´a, W. DuMouchel, C. Faloutsos, P. J. Haas, J. H. Hellerstein, Y. Ioannidis,

H. V. Jagadish, T. Johnson, R. Ng, V. Poosala, K. A. Ross, and K. C. Servcik. The New

Jersey data reduction report. Bull. Technical Committee on Data Engineering, 20:3–45,

Dec. 1997.

[BDG96]

A. Bruce, D. Donoho, and H.-Y. Gao. Wavelet analysis. IEEE Spectrum, 33:26–35, Oct.

1996.

[BDJ

+

05]

D. Burdick, P. Deshpande, T. S. Jayram, R. Ramakrishnan, and S. Vaithyanathan. OLAP

over uncertain and imprecise data. In Proc. 2005 Int. Conf. Very Large Data Bases

(VLDB’05), pp. 970–981, Trondheim, Norway, Aug. 2005.

[Ben08]

S. Benninga. Financial Modeling (3rd. ed.). Cambridge, MA: MIT Press, 2008.

[Ber81]

J. Bertin. Graphics and Graphic Information Processing. Walter de Gruyter, Berlin, 1981.

[Ber03]

M. W. Berry. Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval. New York:

Springer, 2003.

[Bez81]

J. C. Bezdek. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum

Press, 1981.

[BFOS84]

L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and Regression Trees.

Wadsworth International Group, 1984.

[BFR98]

P. Bradley, U. Fayyad, and C. Reina. Scaling clustering algorithms to large databases.

In Proc. 1998 Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’98), pp. 9–15,

New York, Aug. 1998.

[BG04]

I. Bhattacharya and L. Getoor. Iterative record linkage for cleaning and integration.

In Proc. SIGMOD 2004 Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge

Discovery (DMKD’04), pp. 11–18, Paris, France, June 2004.

[B-G05]

I. Ben-Gal. Outlier detection. In O. Maimon and L. Rockach (eds.), Data Mining and

Knowledge Discovery Handbook: A Complete Guide for Practitioners and Researchers.

Kluwer Academic, 2005.

[BGKW03]

C. Bucila, J. Gehrke, D. Kifer, and W. White. DualMiner: A dual-pruning algorithm for

itemsets with constraints. Data Mining and Knowledge Discovery, 7:241–272, 2003.

[BGMP03]

F. Bonchi, F. Giannotti, A. Mazzanti, and D. Pedreschi. ExAnte: Anticipated data

reduction in constrained pattern mining. In Proc. 7th European Conf. Principles and

Pratice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD’03), Vol. 2838/2003, pp. 59–70,

Cavtat-Dubrovnik, Croatia, Sept. 2003.

---