Online-Data-Mining auf Datenströmen
Methoden zur Clusteranalyse und Klassifikation
Durch neue technische Entwicklungen, wie Sensoren und Minicomputern, werden immer größere Datenmengen zeitnah erzeugt und erfasst. Um eine möglichst ebensozeitnahe und effektive Verarbeitung solcher Daten zu ermöglichen, werden Online-Verfahren benötigt,...
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Produktinformationen zu „Online-Data-Mining auf Datenströmen “
Klappentext zu „Online-Data-Mining auf Datenströmen “
Durch neue technische Entwicklungen, wie Sensoren und Minicomputern, werden immer größere Datenmengen zeitnah erzeugt und erfasst. Um eine möglichst ebensozeitnahe und effektive Verarbeitung solcher Daten zu ermöglichen, werden Online-Verfahren benötigt, die derartige Datenströme ohne externe Zwischenspeicherung verarbeiten.Es werden die Rahmenbedingungen und einige allgemeine Ansätze zur Verarbeitung von Datenströmen vorgestellt, sowie grundsätzliche Anforderungen für Data-Mining-Verfahren auf Datenströmen erläutert. Außerdem werden ausgewählte Problemstellungen für Data-Mining auf Datenströmen vorgestellt und bereits existierende Verfahren skizziert und diskutiert. Zwei allgemeine Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Clustering und der Klassifikation werden anschließend genauer untersucht. Zur Lösung dieser Aufgaben werden neue Verfahren entwickelt und evaluiert.
Autoren-Porträt von Jürgen Beringer
Beringer, JürgenJürgen Beringer hat nach seinem Informatikstudium zwischen 2002 und 2007 an den Universitäten Marburg und Magdeburg unter Prof. Dr. Eyke Hüllermeier an dem Thema "Data-Mining auf Datenströmen" gearbeitet und die vorliegende Dissertation verfasst.
Bibliographische Angaben
- Autor: Jürgen Beringer
- 2008, 204 Seiten, Maße: 15 x 22 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: VDM Verlag Dr. Müller e.K.
- ISBN-10: 3639004973
- ISBN-13: 9783639004977
- Erscheinungsdatum: 17.10.2013
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