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Fallstudie zur multi-relationalen Aufbereitung für die Wissensentdeckung in Datenbanken

Title Fallstudie zur multi-relationalen Aufbereitung für die Wissensentdeckung in Datenbanken
Registered On Feb 12, 2006 12:00:00 PM
Finished On Aug 12, 2006 12:00:00 PM
Description Die Internet Movie Database ist eine öffentliche Datenbank, die für zahlreiche Filme deren Produzenten, Schauspieler und viele weitere Informationen enthält. Verschiedene Benutzer greifen auf dieselbe Datenbank mit unterschiedlichen Zielen zu: Schauspieler, Regisseure, Filmförderer, Beleuchter, Drehbuchautoren. Sie stellen Fragen wie: Was charakterisiert europäische Kassenschlager? Welche Beleuchter können mit Kerzenlicht umgehen? Welche Filme werden von Frauen hoch, von Männern niedrig bewertet? Welche Schauspieler kommen nur in schlecht bewerteten Filmen vor? Solche Fragen können nicht durch einfache Anfragen beantwortet werden, sondern erfordern maschinelles Lernen (z.B. zur Subgruppenentdeckung). Damit dies anwendbar wird, werden die Daten vorverarbeitet. Es ergibt sich eine Kette von Operatoren (Data Mining Kette). Ziel der Diplomarbeit ist es, effiziente und valide Data Mining Ketten für unterschiedliche Personengruppen zu entwickeln und festzustellen, welche Lernverfahren sich für welche Fragestellungen am besten eignen. Das MiningMart System steht als Modellierungstool zur Verfügung, es können aber auch eigene Komponenten entwickelt und Operatoren hinzugefügt werden.
Status Abgeschlossen
Topic Data Mining
Data Preprocessing
Publication
Flick/2006a Holger Flick. Fallstudie zur multi-relationalen Aufbereitung fur die Wissensentdeckung in Datenbanken. Universitat Dortmund, Lehrstuhl Informatik VIII, 2006.
flick_2006a.pdf [3859 KB]


Assigned To Flick, Holger
Second Tutor Scholz, Martin