Data Mining. Concepts and Techniques, 3rd Edition

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 641

#9

Bibliography

641

[CWL

+

08]

G. Cong, L. Wang, C.-Y. Lin, Y.-I. Song, and Y. Sun. Finding question-answer pairs

from online forums. In Proc. 2008 Int. ACM SIGIR Conf. Research and Development

in Information Retrieval (SIGIR’08), pp. 467–474, Singapore, July 2008.

[CYHH07]

H. Cheng, X. Yan, J. Han, and C.-W. Hsu. Discriminative frequent pattern analysis for

effective classification. In Proc. 2007 Int. Conf. Data Engineering (ICDE’07), pp. 716–725,

Istanbul, Turkey, Apr. 2007.

[CYHY08]

H. Cheng, X. Yan, J. Han, and P. S. Yu. Direct discriminative pattern mining for effective

classification. In Proc. 2008 Int. Conf. Data Engineering (ICDE’08), pp. 169–178, Cancun,

Mexico, Apr. 2008.

[CYZ

+

08]

C. Chen, X. Yan, F. Zhu, J. Han, and P. S. Yu. Graph OLAP: Towards online analytical

processing on graphs. In Proc. 2008 Int. Conf. Data Mining (ICDM’08), pp. 103–112,

Pisa, Italy, Dec. 2008.

[Dar10]

A. Darwiche. Bayesian networks. Communications of the ACM, 53:80–90, 2010.

[Das91]

B. V. Dasarathy. Nearest Neighbor (NN) Norms: NN Pattern Classification Techniques.

IEEE Computer Society Press, 1991.

[Dau92]

I. Daubechies. Ten Lectures on Wavelets. Capital City Press, 1992.

[DB95]

T. G. Dietterich and G. Bakiri. Solving multiclass learning problems via error-correcting

output codes. J. Artificial Intelligence Research, 2:263–286, 1995.

[DBK

+

97]

H. Drucker, C. J. C. Burges, L. Kaufman, A. Smola, and V. N. Vapnik. Support vec-

tor regression machines. In M. Mozer, M. Jordan, and T. Petsche (eds.), Advances in

Neural Information Processing Systems 9, pp. 155–161. Cambridge, MA: MIT Press,

1997.

[DE84]

W. H. E. Day and H. Edelsbrunner. Efficient algorithms for agglomerative hierarchical

clustering methods. J. Classification, 1:7–24, 1984.

[De01]

S. Dzeroski and N. Lavrac (eds.). Relational Data Mining. New York: Springer, 2001.

[DEKM98]

R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison. Biological Sequence Analysis: Probability

Models of Proteins and Nucleic Acids. Cambridge University Press, 1998.

[Dev95]

J. L. Devore. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (4th ed.). Duxbury

Press, 1995.

[Dev03]

J. L. Devore. Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (6th ed.). Duxbury

Press, 2003.

[DH73]

W. E. Donath and A. J. Hoffman. Lower bounds for the partitioning of graphs. IBM J.

Research and Development, 17:420–425, 1973.

[DH00]

P. Domingos and G. Hulten. Mining high-speed data streams. In Proc. 2000 ACM

SIGKDD Int. Conf. Knowledge Discovery in Databases (KDD’00), pp. 71–80, Boston, MA,

Aug. 2000.

[DHL

+

01]

G. Dong, J. Han, J. Lam, J. Pei, and K. Wang. Mining multi-dimensional constrained

gradients in data cubes. In Proc. 2001 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’01),

pp. 321–330, Rome, Italy, Sept. 2001.

[DHL

+

04]

G. Dong, J. Han, J. Lam, J. Pei, K. Wang, and W. Zou. Mining constrained gradients in

multi-dimensional databases. IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering, 16:922–938,

2004.

[DHS01]

R. O. Duda, P. E. Hart, and D. G. Stork. Pattern Classification (2nd ed.). John Wiley &

Sons, 2001.

---

HAN

21-bib-633-672-9780123814791

2011/6/1

3:27

Page 642

#10

642

Bibliography

[DJ03]

T. Dasu and T. Johnson. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. John Wiley &

Sons, 2003.

[DJMS02]

T. Dasu, T. Johnson, S. Muthukrishnan, and V. Shkapenyuk. Mining database struc-

ture; or how to build a data quality browser. In Proc. 2002 ACM-SIGMOD Int. Conf.

Management of Data (SIGMOD’02), pp. 240–251, Madison, WI, June 2002.

[DL97]

M. Dash and H. Liu. Feature selection methods for classification. Intelligent Data

Analysis, 1:131–156, 1997.

[DL99]

G. Dong and J. Li. Efficient mining of emerging patterns: Discovering trends and dif-

ferences. In Proc. 1999 Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’99),

pp. 43–52, San Diego, CA, Aug. 1999.

[DLR77]

A. P. Dempster, N. M. Laird, and D. B. Rubin. Maximum likelihood from incomplete

data via the EM algorithm. J. Royal Statistical Society, Series B, 39:1–38, 1977.

[DLY97]

M. Dash, H. Liu, and J. Yao. Dimensionality reduction of unsupervised data. In Proc.

1997 IEEE Int. Conf. Tools with AI (ICTAI’97), pp. 532–539, Newport Beach, CA, IEEE

Computer Society, 1997.

[DM02]

D. Dasgupta and N. S. Majumdar. Anomaly detection in multidimensional data using

negative selection algorithm. In Proc. 2002 Congress on Evolutionary Computation

(CEC’02), Chapter 12, pp. 1039–1044, Washington, DC, 2002.

[DNR

+

97]

P. Deshpande, J. Naughton, K. Ramasamy, A. Shukla, K. Tufte, and Y. Zhao. Cubing

algorithms, storage estimation, and storage and processing alternatives for OLAP. Bull.

Technical Committee on Data Engineering, 20:3–11, 1997.

[Dob90]

A. J. Dobson. An Introduction to Generalized Linear Models. Chapman & Hall, 1990.

[Dob01]

A. J. Dobson. An Introduction to Generalized Linear Models (2nd ed.). Chapman & Hall,

2001.

[Dom94]

P. Domingos. The RISE system: Conquering without separating. In Proc. 1994 IEEE

Int. Conf. Tools with Artificial Intelligence (TAI’94), pp. 704–707, New Orleans, LA,

1994.

[Dom99]

P. Domingos. The role of Occam’s razor in knowledge discovery. Data Mining and

Knowledge Discovery, 3:409–425, 1999.

[DP96]

P. Domingos and M. Pazzani. Beyond independence: Conditions for the optimality

of the simple Bayesian classifier. In Proc. 1996 Int. Conf. Machine Learning (ML’96),

pp. 105–112, Bari, Italy, July 1996.

[DP97]

J. Devore and R. Peck. Statistics: The Exploration and Analysis of Data. Duxbury Press,

1997.

[DP07]

G. Dong and J. Pei. Sequence Data Mining. New York: Springer, 2007.

[DR99]

D. Donjerkovic and R. Ramakrishnan. Probabilistic optimization of top N queries. In

Proc. 1999 Int. Conf. Very Large Data Bases (VLDB’99), pp. 411–422, Edinburgh, UK,

Sept. 1999.

[DR05]

I. Davidson and S. S. Ravi. Clustering with constraints: Feasibility issues and the

k-means algorithm. In Proc. 2005 SIAM Int. Conf. Data Mining (SDM’05), Newport

Beach, CA, Apr. 2005.

[DT93]

V. Dhar and A. Tuzhilin. Abstract-driven pattern discovery in databases. IEEE Trans.

Knowledge and Data Engineering, 5:926–938, 1993.

---