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Originaltitel:
Exploratory Knowledge-Mining from Complex Data Contexts in Linear Time 
Übersetzter Titel:
Exploratives "Knowledge-Mining" aus komplexen Daten in linearer Laufzeit 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Plant, Claudia (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Plant, Claudia (Prof. Dr.); Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
TU-Systematik:
DAT 650d 
Kurzfassung:
In the era of "data overload", many areas of society have begun to benefit from exploratory knowledge-mining techniques that are unsupervised, automated and scalable. The extraction processes are, however, often made difficult by a number of complexities: heterogeneous data types, missing information, clutter, prohibitive dimension-count and high bandwidths. In this thesis we focus on exploratory data-mining problems which exhibit these complexities. We present novel, linear-time methods to solv...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Im Zeitalter der "Datenflut" profitieren immer mehr Bereiche der Gesellschaft von unübewachten, automatisierten und skalierbaren Techniken zur Wissensgewinnung. Häufig bereitet dabei jedoch eine Reihe von komplexen Datenstrukturen Schwierigkeiten: heterogene Daten-Typen, fehlende Informationen, Stördaten, prohibitive Dimensionalitäten und hohe Bandbreiten. In dieser Dissertation legen wir den Fokus auf explorative Data-Mining-Probleme, die ebenjene Schwierigkeiten aufweisen. Wir stellen neuartig...    »
 
Mündliche Prüfung:
07.04.2017 
Dateigröße:
2388173 bytes 
Seiten:
117 
Letzte Änderung:
09.05.2017