Download e-book for iPad: Data Mining: Theoretische Aspekte und Anwendungen by Gholamreza Nakhaeizadeh

By Gholamreza Nakhaeizadeh

ISBN-10: 364286094X

ISBN-13: 9783642860942

ISBN-10: 3790810533

ISBN-13: 9783790810530

Die Extraktion von verwertbarem Wissen aus Daten ist ein Thema, das angesichts der Menge des zur Zeit verfügbaren Datenmaterials mehr und mehr an Aktualität gewinnt. Dieses Buch befaßt sich mit theoretischen und Anwendungsaspekten des facts Mining. information Mining ist die Anwendung geeigneter Verfahren zur Wissensentdeckung in großen Datenbeständen und Kern eines Prozesses, der in der Literatur als "Knowledge Discovery in Databases" (KDD) beschrieben wird. Datei Mining und KDD haben sowohl interessante Forschungs- als auch Anwendungsaspekte. Sie bringen einerseits als interdisziplinäre Wissenschaft neue Herausforderungen für die Forschung auf Gebieten wie Statistik, maschinelles Lernen und Datenbanken. Andererseits sind sie für verschiedene praktische Anwendungen wie etwa advertising and marketing, Logistik, Risikometrie, Qualitätssicherung, Konstruktion und Produktionsmanagement von großer Bedeutung. Die Beiträge dieses Buches sprechen diese beiden Aspekte an.

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3 Konstruktion neuer Information Je nach Fragestellung einer Anwendung enthalten die Daten möglicherweise nicht ausreichende Infonnationen, um das vorgegebene Ziel der WED zu erreichen. In solchen Situationen müssen entweder neue zusätzliche Informationen erhoben oder (automatisch) erzeugt werden. Die Erhebung ist in der Praxis meist nicht praktikabel, weil sie sehr aufwendig oder überhaupt nicht möglich ist. B. B. Weiss & Kulikowski, 1991) zur Verfügung. Beispielsweise können einfache statistische Auswertungen oder Berechnungen eingesetzt werden, um zusätzliche Informationen zu erzeugen.

Auch Fayyad, 1997): • Datenmengen im Bereich Giga und Terabyte sind heutzutage nicht selten. Die meisten Data Mining Methoden und Systeme sind nicht oder nur mit Mühe in der Lage, direkt auf diesen Datenmengen zu lernen. Es gibt eine Reihe von vielversprechenden Forschungsrichtungen zu diesem Problemfeld. Zum einen kann man WED auf einer repräsentativen Teilmenge der Datenbank durchführen (vgl. Reinartz, 1997) und in einem zweiten Schritt die Ergebnisse auf der Gesamtmenge der Daten verifizieren.

In: Proceedings of the Tenth International Conference on Machine Learning, June, 27-29, University ofMassachusetts, Amberst. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann Publishers, pp. 236-243. Reich, Y. (1994). Macro and Micro Perspectives ofMultistrategy Learning. in: Michalski, R. & Tecuci, G. ) Machine Learning: A Multistrategy Approach, Vol. IV, San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, pp. 379-401. 33 Reinartz, T. (1997). More Intelligent Sampling Jor Data Mining. zur Veröffentlichung eingereicht. Reinartz, T.

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by Joseph
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