Описание
Приемы проектирования алгоритмов для современных наборов данных, возникающих, например, в добыче данных, веб-аналитике, поисковых системах и социальных сетях. Темы могут включать локально-чувствительное хеширование, потоковую обработку данных, кластеризацию, рекомендательные системы, анализ связей, сокращение размерности, онлайн-алгоритмы, анализ социальных сетей, разбиение графа и рандомизированные алгоритмы.
Предварительные требования
- Предпосылка(и): COMP 2804 с минимальной оценкой B+ .
Условия и порядок
- Не допускается дополнительный зачет за Не допускается дополнительный зачет за COMP 3801 (больше не предлагается).
- Предпосылка(и): COMP 2804 с минимальной оценкой B+ .
- Лекции три часа в неделю.
Текст источника на языке оригинала
Algorithm design techniques for modern data sets arising in, for example, data mining, web analytics, search engines and social networks. Topics may include locality-sensitive hashing, data streaming, clustering, recommendation systems, link analysis, dimensionality reduction, online algorithms, social network analysis, graph partitioning, and randomized algorithms.
- Prerequisite(s): COMP 2804 with a minimum grade of B+ .
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for COMP 3801 (no longer offered).
- Lecture three hours a week.
Источники и ссылки
Даты и источники сохраняются, чтобы помочь вам проверить сведения. Переводы предлагаются для удобства чтения; официальным источником для условий и требований является оригинал.
Исходная ссылка : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/