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  MIST: Top-k Approximate Sub-String Mining using Triplet Statistical Significance

Dutta, S. (2015). MIST: Top-k Approximate Sub-String Mining using Triplet Statistical Significance. In A. Hanbury, G. Kazai, A. Rauber, & N. Fuhr (Eds.), Advances in Information Retrieval (pp. 284-290). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-319-16354-3_31.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-54B2-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0029-2176-9
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : {MIST}: Top-k Approximate Sub-String Mining using Triplet Statistical Significance

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Dutta, Sourav1, Autor           
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 201420152015
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: SouECIR2015
DOI: 10.1007/978-3-319-16354-3_31
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 37th European Conference on Information Retrieval
Veranstaltungsort: Vienna, Austria
Start-/Enddatum: 2015-03-29 - 2015-04-02

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Information Retrieval
  Kurztitel : ECIR 2015
  Untertitel : 37th European Conference on IR Research, ECIR 2015 ; Vienna, Austria, March 29 - April 2, 2015 ;Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Hanbury, Allan1, Herausgeber
Kazai, Gabriella1, Herausgeber
Rauber, Andreas1, Herausgeber
Fuhr, Norbert1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 284 - 290 Identifikator: ISBN: 978-3-319-16353-6

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
  Kurztitel : LNCS
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 9022 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -