Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 637

#5

Bibliography

637

[BGRS99]

K. S. Beyer, J. Goldstein, R. Ramakrishnan, and U. Shaft. When is “nearest neigh-

bor” meaningful? In Proc. 1999 Int. Conf. Database Theory (ICDT’99), pp. 217–235,

Jerusalem, Israel, Jan. 1999.

[BGV92]

B. Boser, I. Guyon, and V. N. Vapnik. A training algorithm for optimal margin classifiers.

In Proc. Fifth Annual Workshop on Computational Learning Theory, pp. 144–152, ACM

Press, San Mateo, CA, 1992.

[Bis95]

C. M. Bishop. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press,

1995.

[Bis06]

C. M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006.

[BJR08]

G. E. P. Box, G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel. Time Series Analysis: Forecasting and

Control (4th ed.). Prentice-Hall, 2008.

[BKNS00]

M. M. Breunig, H.-P. Kriegel, R. Ng, and J. Sander. LOF: Identifying density-based local

outliers. In Proc. 2000 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’00),

pp. 93–104, Dallas, TX, May 2000.

[BL99]

M. J. A. Berry and G. Linoff. Mastering Data Mining: The Art and Science of Customer

Relationship Management. John Wiley & Sons, 1999.

[BL04]

M. J. A. Berry and G. S. Linoff. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and

Customer Relationship Management. John Wiley & Sons, 2004.

[BL09]

D. Blei and J. Lafferty. Topic models. In A. Srivastava and M. Sahami (eds.), Text Mining:

Theory and Applications, Taylor and Francis, 2009.

[BLC

+

03]

D. Barbar´a, Y. Li, J. Couto, J.-L. Lin, and S. Jajodia. Bootstrapping a data mining intru-

sion detection system. In Proc. 2003 ACM Symp. on Applied Computing (SAC’03),

Melbourne, FL, March 2003.

[BM98]

A. Blum and T. Mitchell. Combining labeled and unlabeled data with co-training. In

Proc. 11th Conf. Computational Learning Theory (COLT’98), pp. 92–100, Madison, WI,

1998.

[BMAD06]

Z. A. Bakar, R. Mohemad, A. Ahmad, and M. M. Deris. A comparative study for outlier

detection techniques in data mining. In Proc. 2006 IEEE Conf. Cybernetics and Intelligent

Systems, pp. 1–6, Bangkok, Thailand, 2006.

[BMS97]

S. Brin, R. Motwani, and C. Silverstein. Beyond market basket: Generalizing associa-

tion rules to correlations. In Proc. 1997 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data

(SIGMOD’97), pp. 265–276, Tucson, AZ, May 1997.

[BMUT97]

S. Brin, R. Motwani, J. D. Ullman, and S. Tsur. Dynamic itemset counting and

implication rules for market basket analysis. In Proc. 1997 ACM-SIGMOD Int. Conf.

Management of Data (SIGMOD’97), pp. 255–264, Tucson, AZ, May 1997.

[BN92]

W. L. Buntine and T. Niblett. A further comparison of splitting rules for decision-tree

induction. Machine Learning, 8:75–85, 1992.

[BO04]

A. Baxevanis and B. F. F. Ouellette. Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of

Genes and Proteins (3rd ed.). John Wiley & Sons, 2004.

[BP92]

J. C. Bezdek and S. K. Pal. Fuzzy Models for Pattern Recognition: Methods That Search for

Structures in Data. IEEE Press, 1992.

[BP98]

S. Brin and L. Page. The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. In

Proc. 7th Int. World Wide Web Conf. (WWW’98), pp. 107–117, Brisbane, Australia, Apr.

1998.

---

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 638

#6

638

Bibliography

[BPT97]

E. Baralis, S. Paraboschi, and E. Teniente. Materialized view selection in a multidimen-

sional database. In Proc. 1997 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’97), pp. 98–12,

Athens, Greece, Aug. 1997.

[BPW88]

E. R. Bareiss, B. W. Porter, and C. C. Weir. Protos: An exemplar-based learning

apprentice. Int. J. Man-Machine Studies, 29:549–561, 1988.

[BR99]

K. Beyer and R. Ramakrishnan. Bottom-up computation of sparse and iceberg cubes. In

Proc. 1999 ACM-SIGMOD Int. Conf. Management of Data (SIGMOD’99), pp. 359–370,

Philadelphia, PA, June 1999.

[Bre96]

L. Breiman. Bagging predictors. Machine Learning, 24:123–140, 1996.

[Bre01]

L. Breiman. Random forests. Machine Learning, 45:5–32, 2001.

[BS97]

D. Barbar´a and M. Sullivan. Quasi-cubes: Exploiting approximation in multidimen-

sional databases. SIGMOD Record, 26:12–17, 1997.

[BS03]

S. D. Bay and M. Schwabacher. Mining distance-based outliers in near linear time with

randomization and a simple pruning rule. In Proc. 2003 ACM SIGKDD Int. Conf.

Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’03), pp. 29–38, Washington, DC, Aug.

2003.

[BST99]

A. Berson, S. J. Smith, and K. Thearling. Building Data Mining Applications for CRM.

McGraw-Hill, 1999.

[BT99]

D. P. Ballou and G. K. Tayi. Enhancing data quality in data warehouse environments.

Communications of the ACM, 42:73–78, 1999.

[BU95]

C. E. Brodley and P. E. Utgoff. Multivariate decision trees. Machine Learning, 19:45–77,

1995.

[Bun94]

W. L. Buntine. Operations for learning with graphical models. J. Artificial Intelligence

Research, 2:159–225, 1994.

[Bur98]

C. J. C. Burges. A tutorial on support vector machines for pattern recognition. Data

Mining and Knowledge Discovery, 2:121–168, 1998.

[BW00]

D. Barbar´a and X. Wu. Using loglinear models to compress datacubes. In Proc. 1st Int.

Conf. Web-Age Information Management (WAIM’00), pp. 311–322, Shanghai, China,

2000.

[BW01]

S. Babu and J. Widom. Continuous queries over data streams. SIGMOD Record, 30:

109–120, 2001.

[BYRN11]

R. A. Baeza-Yates and B. A. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval (2nd ed.).

Boston: Addison-Wesley, 2011.

[Cat91]

J. Catlett. Megainduction: Machine Learning on Very large Databases. Ph.D. Thesis,

University of Sydney, 1991.

[CBK09]

V. Chandola, A. Banerjee, and V. Kumar. Anomaly detection: A survey. ACM Computing

Surveys, 41:1–58, 2009.

[CC00]

Y. Cheng and G. Church. Biclustering of expression data. In Proc. 2000 Int. Conf.

Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB’00), pp. 93–103, La Jolla, CA, Aug.

2000.

[CCH91]

Y. Cai, N. Cercone, and J. Han. Attribute-oriented induction in relational databases.

In G. Piatetsky-Shapiro and W. J. Frawley (eds.), Knowledge Discovery in Databases,

pp. 213–228. AAAI/MIT Press, 1991.

[CCLR05]

B.-C. Chen, L. Chen, Y. Lin, and R. Ramakrishnan. Prediction cubes. In Proc. 2005 Int.

Conf. Very Large Data Bases (VLDB’05), pp. 982–993, Trondheim, Norway, Aug. 2005.

---