課程說明
針對現代資料集（例如資料探勘、網路分析、搜尋引擎與社群網路）之演算法設計技術。主題可能包括局部敏感雜湊、資料串流、分群、推薦系統、連結分析、降維、線上演算法、社群網路分析、圖分割及隨機化演算法。
先修條件
- 先修科目：COMP 2804，且最低成績為 B+。
條件與方式
- 對 COMP 3801（已停開）不得重複取得學分。
- 先修科目：COMP 2804，且最低成績為 B+。
- 每週三小時授課。
原文參考文本
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.
來源與參考
保留日期與來源以協助你核實資料。為便於閱讀提供譯文；官方來源為條件與要求的參照。
來源參考 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/COMP/