- AutorIn
- Magnus Kolweyh
- Ulrike Lechner
- Titel
- Data Mining in Peer-to-Peer-Systemen
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-204298
- Quellenangabe
- Klaus Meißner & Martin Engelien (Hrsg.), Workshop GeNeMe'04: Gemeinschaften in Neuen Medien, TU Dresden, 07./08.10.2004, Lohmar: Josef Eul Verl., ISBN: 3-89936-272-1, S. 103-114
- Quellenangabe
- GeNeMe ´04 - Virtuelle Organisation und Neue Medien 2004
- Erstveröffentlichung
- 2004
- Abstract (DE)
- Aus der Einleitung: "Neben „klassischen“ virtuellen Gemeinschaften, die einen gemeinsamen Netzort für die Interaktion benutzen und die auf technischer Ebene vornehmlich durch den Einsatz von Client-Server-Architekturen gekennzeichnet sind, lassen sich Gemeinschaftsformen identifizieren, deren Ursprung in vollkommen dezentralen Peer-to-Peer (P2P)-Netzen liegt. Diese P2P-Gemeinschaften haben in einigen Anwendungsgebieten wie dem Filesharing großen Erfolg [SF02]."
- Freie Schlagwörter (DE)
- Konferenz, GeNeMe 2004, Neue Medien, Data Mining, Peer-to-Peer
- Freie Schlagwörter (EN)
- conference, new media, community, Data Mining, Peer-to-Peer
- Klassifikation (DDC)
- 330
- Klassifikation (RVK)
- QR 760
- Verlag
- Josef Eul Verlag GmbH, Lohmar
- Publizierende Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-204298
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 29.07.2016
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis