Fuzzy-Datenanalyse durch kontextbasierte Datenbankanfragen:
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
DUV, Dt. Univ.-Verl.
1998
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| Schriftenreihe: | DUV : Wirtschaftsinformatik
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1. Einleitung 1
1.1. Motivation und Zielsetzung 1
1.2. Stand der Forschung und Einordnung der Arbeit 10
2. Unscharfe Erweiterungen des relationalen Datenmodells 21
2.1. Grundlagen des relationalen Datenmodells 21
2.1.1. Relationenmodell 21
2.1.2. Relationenalgebra 24
2.2. Grundlagen unscharfer Mengen (Fuzzy Sets) 32
2.3. Flexible Anfragen an relationale Datenbanken 39
2.4. Ähnlichkeitsbasiertes fuzzy relationales Datenmodell 45
2.5. Ähnlichkeitsbasiertes fuzzy relationales Datenmodell zur
Datenstrukturierung 56
3. Methodische Grundlagen und Durchführung einer Datenanalyse 65
3.1. Aufgabenstellung und Terminologie der Datenanalyse 65
3.2. Formen der Unsicherheit bei einer Datenanalyse 67
3.3. Allgemeine Beschreibung einer Klassifikation 69
3.4. Methodenunabhängiger Prozeß zur Datenanalyse 72
3.4.1. Phasenkonzept für die Durchführung einer Klassifikation 72
3.4.2. Problemanalyse und Methodenklassen 73
3.4.3. Merkmalsauswahl 75
3.4.4. Entwurf des Klassifizierers (Klassenbildung) 76
3.4.5. Klassifizierung 79
4. Fuzzy relationales Datenmodell mit Kontexten 81
4.1. Kontexte als Partitionen von Wertebereichen 81
4.2. Wertebereiche und kontextbasierte Integrität 85
4.3. Kontextbasierte Äquivalenz 88
4.4. Kontextbasierte Datenbankrelationen 90
4.5. Kontextbasierte Relationenalgebra 96
4.5.1. Definition und Implementierung von Anfragekontexten 96
4.5.2. Projektion und kontextredundante Tupel 99
4.5.3. Selektion auf der Basis von Äquivalenzen 102
4.5.4. Umbenennung 106
4.5.5. Natürlicher Verbund und Äquivalenz von Tupelkomponenten 106
4.5.6. Vereinigung und äquivalente Tupel 112
4.5.7. Differenz und äquivalente Tupel 114
4.6. Relationenmodell als Spezialfall des Kontextmodells 116
4.7. Anfragesprache MIQUEL als kontextbasierte SQL Erweiterung 119
5. Klassifikation im fuzzy relationalen Datenmodell mit Kontexten 129
5.1. Begriffsabgrenzungen zwischen Datenanalyse und Datenbank 129
5.2. Kontextmodell und scharfe Klassifikation 132
5.2.1. Klassenbildung durch Kontextäquivalenzklassen 132
5.2.2. Objektklassifikation durch Mischen kontextredundanter Tupel 135
5.3. Kontextmodell und unscharfe Klassifikation 146
5.3.1. Unsicherheit bei der Zuweisung von Objekten zu Klassen 146
5.3.2. Vage Kontexte zur Modellierung von unscharfen Klassen 158
5.3.3. Aggregation partieller Klassifikationsgrade 171
5.3.4. Konstruktion von Zugehörigkeitsfunktionen aus Äquivalenzklassen.... 185
5.4. Klassifikationsanfragen als SQL Erweiterung 188
6. Durchführung einer Datenanalyse mit kontextbasierten Datenbankanfragen 207
6.1. Kontextakquisition im Rahmen der Problemanalyse 207
6.2. Merkmalsbestimmung und Klassifikationssichten 210
6.3. Entwurf des Klassifikators durch Validierung von Kontextkombinationen 218
6.4. Klassifikation neuer Objekte 227
7. Anwendungsbeispiele für unscharfe datenbankbasierte Klassifikationen aus
der Logistik 231
7.1. Strukturierung von Logistikdaten mit Klassifikationsanfragen 231
7.2. Reichweitenanalyse durch Materialklassifikation 236
7.3. Ähnlichkeitsbasierte Lagerplatzsuche 245
8. Zusammenfassung und Ausblick 255
Anhang A 259
Anhang B 262
Anhang C 265
Anhang D 268
Anhang E 270
Anhang F 274
Anhang G 278
Literaturverzeichnis 285
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