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Aggregation häufiger Mengen in Datenströmen

Title Aggregation häufiger Mengen in Datenströmen
Registered On Feb 18, 2013 12:00:00 AM
Finished On Jun 18, 2013 1:00:00 AM
Description Die vorliegende Bachelorarbeit soll einen Überblick über die Aggregation von häufigen Mengen geben. Hierfür werden wichtige und interessante Forschungsergebnisse zu diesem Thema vom Anfang der Forschung bis heute zusammengefasst. Die wichtigsten Algorithmen werden zunächst für statische Datenbanken erläutert und untersucht. Daraufhin wird in Bezug auf Datenströme ein Überblick darüber gegeben, was bei der Behandlung von diesen zu beachten ist. Es werden Algorithmen aufgeführt, die versuchen, die zusätzlichen Anforderungen im Gegensatz zu statischen Datenbanken effizient zu behandeln. Schließlich wird der Algorithmus STREAM KRIMP untersucht. STREAM KRIMP ist ein Algorithmus, der viele Anforderungen in Bezug auf Datenströme erfüllt. Er wurde für diese Arbeit in einer abgeänderten Form in Java Implementiert, um zu prüfen, ob dadurch die Laufzeit verbessert werden kann ohne dabei an Qualität bei den Ergebnissen zu verlieren. Basierend auf den Ergebnissen könnten weiterführende Überlegungen zum Einsatz auf Datensätze von ViSTA-TV getätigt werden.
Status Abgeschlossen
Thesistype Bachelorthesis
Publication
Skirzynski/2013a Skirzynski, Adrian. Aggregation häufiger Mengen in Datenströmen. TU Dortmund, 2013.


Skirzynski/2012a Skirzynski, Marcin. Subspace-Clustering mit parallelen häufigen Mengen. TU Dortmund, LS 8, 2012.


Assigned To Skirzynski, Adrian
Second Tutor Bockermann, Christian