Wissensentdeckung in Datenbanken mit Assoziationsregeln


Verfahren zur effizienten Regelgenerierung und deren Integration in den Wissensentdeckungsprozess

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Autor/en:
J. Hipp
Umfang:
222
EAN/ISBN:
978-3-89838-485-8
Band:
85
Ausgabe:
softcover
Buchreihe:
Dissertationen zu Datenbanken und Informationssystemen
Kategorien:
Buch
Informatik
Informationstechnologie und Informationssysteme
Dissertationen zu Datenbanken und Informationssytemen
Deutsch
Gesamtverzeichnis AKA Verlag
Preis:
40,00 €
inkl. 7% MwSt.
Die Datenanalyse mittels Assoziationsregeln ist eines der am häufigsten eingesetzten Data Mining-Verfahren. In der vorliegenden Arbeit werden die bekannten Verfahren zur Generierung von Assoziationsregeln analysiert und systematisiert und darauf aufbauend neue Ansätze zur Generierung von Assoziationsregeln abgeleitet. Im Rahmen einer Evaluierung erreichen die neu entwickelten Algorithmen in vielen Experimenten wesentlich kürzere Laufzeiten und einen geringeren Speicherbedarf als die bisherigen Ansätze, insbesondere falls eine Taxonomie zu den Analysedaten zur Verfügung steht. Ein iterativer und interaktiver Prozess setzt kurze Antwortzeiten voraus, die von den Verfahren auf großen Datenmengen nicht immer erreicht werden können. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird daher ein Regelcache vorgeschlagen, der für viele Anfragen gültig bleibt, die Selektionen der zugrunde liegenden Datensätze beinhalten, und dadurch für solche Anfragen nicht neu initialisiert werden muss.