de.mpg.escidoc.pubman.appbase.FacesBean
Deutsch
 
Hilfe Wegweiser Impressum Kontakt Einloggen
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Freigegeben

Konferenzbeitrag

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

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons101650

Dutta,  Sourav
Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
Es sind keine Externen Ressourcen verfügbar
Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

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.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-54B2-5
Zusammenfassung
Es ist keine Zusammenfassung verfügbar