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Originaltitel:
Modern SQL for Knowledge Discovery and Dataset Versioning
Übersetzter Titel:
Modernes SQL für Wissensentdeckung und Datensatzversionierung
Autor:
Schüle, Maximilian E.
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Kemper, Alfons (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Kemper, Alfons (Prof., Ph.D.); Neumann, Thomas (Prof. Dr.); Grust, Torsten (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 650
Kurzfassung:
For the integration of data analysis, we implement clustering, graph mining and association rule algorithms in SQL using scripting languages and recursive tables, which also allow to express gradient descent. For dataset versioning, we propose a layer on top of existing database systems using an additional table for version management, and within code-generating database systems, a data type and a table scan operator that incorporate versioning.
Übersetzte Kurzfassung:
Für die Integration der Datenanalysealgorithmen implementieren wir Clustering-, Graph-Mining- und Assoziationsregel-Algorithmen in SQL unter Verwendung von Skriptsprachen und rekursiver Tabellen, die auch erlauben, Gradientenabstieg auszudrücken. Für die Versionierung von Datensätzen schlagen wir eine Schicht über dem bestehenden Datenbanksystem vor und innerhalb von codegenerierenden Datenbanksystemen einen Datentyp und einen Tabellenscan-Operator, die Versionierung unterstützen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1636480
Eingereicht am:
13.12.2021
Mündliche Prüfung:
24.06.2022
Dateigröße:
1707057 bytes
Seiten:
140
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220624-1636480-1-7
Letzte Änderung:
04.07.2022
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