McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets (2024)
- Authors:
- Autor USP: VINCES, BRAULIO VALENTIN SÁNCHEZ - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ICDE60146.2024.00116
- Subjects: BANCO DE DADOS; MINERAÇÃO DE DADOS; ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Keywords: microcluster detection; metric data; scalability
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2375-026X
- Conference titles: IEEE International Conference on Data Engineering - ICDE
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
VINCES, Braulio Valentin Sánchez e CORDEIRO, Robson Leonardo Ferreira e FALOUTSOS, Christos. McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets. Proceedings, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICDE60146.2024.00116. Acesso em: 25 fev. 2026. -
APA
Vinces, B. V. S., Cordeiro, R. L. F., & Faloutsos, C. (2024). McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets. Proceedings. doi:10.1109/ICDE60146.2024.00116 -
NLM
Vinces BVS, Cordeiro RLF, Faloutsos C. McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDE60146.2024.00116 -
Vancouver
Vinces BVS, Cordeiro RLF, Faloutsos C. McCatch: scalable microcluster detection in dimensional and nondimensional datasets [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDE60146.2024.00116 - Advancements in Microcluster and Outlier Detection: From Scalability Improvement by Capitalizing on Similarity Join Operations to a Comprehensive Evaluation of Clustering-Based Techniques
- A comparative evaluation of clustering-based outlier detection
- Efficient outlier detection in numerical and categorical data
- Experimental evaluation of accuracy of most common machine learning models using pulsar data set
Informações sobre o DOI: 10.1109/ICDE60146.2024.00116 (Fonte: oaDOI API)
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