Inhaltsorientierte Indexierung auf Basis künstlicher neuronaler Netze:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
2005
|
| Schriftenreihe: | Berichte aus der Informatik
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 248 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3832239855 |
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| 650 | 7 | |a Automatisch indexeren |2 gtt | |
| 650 | 7 | |a Neurale netwerken |2 gtt | |
| 650 | 7 | |a Onderwerpsontsluiting |2 gtt | |
| 650 | 4 | |a Relationales Datenbanksystem - Indizierung <Informatik> - Abfrageverarbeitung - Wissensrepräsentation - Cluster-Analyse - Neuronales Netz | |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Motivation 1
2 Datenzugriff in relationalen Systemen 5
2.1 Indexierung in relationalen Datenbanksystemen................... 5
2.1.1 Funktionsweise der Indexierung........................ 5
2.1.2 Typen von Anfragen.............................. 7
2.1.3 Konventionelle Datenbankindexe....................... 9
2.1.4
2.2 Datenzugriff in verteilten Systemen.......................... 30
3 Subsyrabolische
3.1 Symbolische und subsymbolische Wissensrepräsentation.............. 41
3.1.1 Symbolische Wissensrepräsentation...................... 41
3.1.2 Subsymbolische Wissensrepräsentation.................... 43
3.2
3.2.1 Distanzmafie.................................. 45
3.2.2 Cluster-Repräsentation ............................ 48
3.2.3 Einteilung von Clustering-Techniken..................... 49
3.3 Deterministische Clustering-Verfahren........................ 50
3.3.1 Hierarchische Verfahren............................ 50
3.3.2 Partitionale Verfahren............................. 51
3.4 Heuristische Clustering-Verfahren........................... 53
3.5 Wahl des
3.6 Datenvorverarbeitung................................. 59
4 Künstliche neuronale Netze 65
4.1 Historie......................................... 65
4.2 Klassifikation künstlicher neuronaler Netze...................... 67
4.2.1 Lernparadigmen und Lernalgorithmen.................... 67
4.2.2 Architekturen.................................. 70
4.3 Selbstorganisierende künstliche neuronale Netze................... 74
4.3.1 Kohonens Selbstorganisierende Karten.................... 75
4.3.2 Das Neuronengas-Modell ........................... 77
4.3.3 Wachsende ZeUstrakturen........................... 78
4.3.4 Des Growing-Neurai-Gas-Modell....................... 81
4.3.5 Implementierung und Laufzeit des GNG-Algorithmus........... 83
4.3.6 Weitere Architekturen selbstorganisierender Netze............. 88
4.4
5 Der Intelligent-Cluster-Index
5.1 Die neuronale Architektur für den Index....................... 93
5.2 Vorbereitung der Trainingsdaten........................... 94
5.2.1 Auswahl der Eingabedaten .......................... 94
5.2.2 Kodierung der Datensätze........................... 94
5.3 Parametrisierung des Trainings............................ 95
5.3.1 Parameter des Netztrainings ......................... 96
5.3.2 Parameter des Hierarchieaufbaus.......................
5.4 Aufbau des Cluster-Baumes.............................. 101
5.4.1 Die Erzeugung der Cluster-Hierarchie.................... 101
5.4.2 Laufzeit des Hierarchieaufbaus........................
5.4.3 Verwendung der Cluster-Hierarchie als Index?................ 104
5.5 Paiallelisierung des Indexaufbaus........................... 107
6 Indexverwaltung im VBaum 117
6.1 Die Verwaltung der ICIx-Struktur im VBaum ................... 117
6.1.1 Die Struktur des VBaums........................... 118
6.1.2 Die Generierung des VBaums......................... 123
6.2 Lesezugriff auf den Index ............................... 128
6.2.1 Punktanfragen................................. 130
6.2.2 Bereichsanfragen................................ 131
6.2.3 Nächster-Nachbar-Anfragen.......................... 132
6.2.4 Ähnlichkeitsanfragen.............................. 133
6.3 Änderungszugriff auf den Index............................ 135
6.3.1 Einfügen von Datensätzen........................... 136
6.3.2 Löschen von Datensätzen........................... 142
6.3.3 Ändern von Datensätzen............................ 147
6.4 Anbindung an ein Relationales Datenbanksystem.................. 148
7 Vergleich mit anderen Indexstrukturen 151
7.1 Das GiST-Index-Projekt................................ 151
7.2 Konvertierung des VBaums nach GiST........................ 153
7.2.1 Strukturelle Änderungen vom VBaum zur GiST-Extension........ 155
7.2.2 Algorithmus der GiST-Konvertierung .................... 158
7.2.3 Vergleich des Bange-Query-Algorithmus................... 159
7.3 Vergleichende Tests................................... 161
7.3.1 Vorgehensweise................................. 161
7.3.2 Testdaten und Testumgebung......................... 163
7.3.3 Testergebnisse ................................. 165
7.3.4 Zusammenfassung der Testergebnisse..................... 176
7.4 Bewertung........................................ 182
8 ICIx als Verteilungsindex 187
8.1 Idee des Verteilungsindexes..............................187
8.2 Implementierung des verteilten Systems.......................188
8.2.1 Programmstraktur...............................188
viii
8.2.2 Hardwarestruktur ............................... 189
8.2.3 Verteilung von Relationen........................... 190
8.2.4 Anfragen an verteilte Relationen....................... 192
8.2.5 Parametrisierung der Verteilung ....................... 193
8.2.6 Primärschlüsselverteilung........................... 195
8.2.7 Limitierungen des verteilten Systems..................... 196
8.3 Test des Verteilungsindexes.............................. 197
8.3.1 Testdaten.................................... 198
8.3.2 Testanfragen.................................. 199
8.3.3 Lastwertszenarien ............................... 200
8.3.4 Testergebnisse ................................. 201
8.4 Auswertung der Versuchsergebnisse.......................... 209
8.4.1 Ergebnisse der Testreihen........................... 209
8.4.2 Anwendungsszenarien............................. 211
8.4.3 Verbesserungen und Adaption der Allokation................ 215
9 Zusammenfassung 227
A
A.l Typen der Testdaten.................................. 233
A.2 Parameter der Indexierung der Testdaten mit ICIx................. 236
A.3 Vergleichswerte des parallel erstellten ICIx...................... 237
A.4 Partitionierung der Datenmenge im verteilten System ............... 238
ix
|
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Motivation 1
2 Datenzugriff in relationalen Systemen 5
2.1 Indexierung in relationalen Datenbanksystemen. 5
2.1.1 Funktionsweise der Indexierung. 5
2.1.2 Typen von Anfragen. 7
2.1.3 Konventionelle Datenbankindexe. 9
2.1.4
2.2 Datenzugriff in verteilten Systemen. 30
3 Subsyrabolische
3.1 Symbolische und subsymbolische Wissensrepräsentation. 41
3.1.1 Symbolische Wissensrepräsentation. 41
3.1.2 Subsymbolische Wissensrepräsentation. 43
3.2
3.2.1 Distanzmafie. 45
3.2.2 Cluster-Repräsentation . 48
3.2.3 Einteilung von Clustering-Techniken. 49
3.3 Deterministische Clustering-Verfahren. 50
3.3.1 Hierarchische Verfahren. 50
3.3.2 Partitionale Verfahren. 51
3.4 Heuristische Clustering-Verfahren. 53
3.5 Wahl des
3.6 Datenvorverarbeitung. 59
4 Künstliche neuronale Netze 65
4.1 Historie. 65
4.2 Klassifikation künstlicher neuronaler Netze. 67
4.2.1 Lernparadigmen und Lernalgorithmen. 67
4.2.2 Architekturen. 70
4.3 Selbstorganisierende künstliche neuronale Netze. 74
4.3.1 Kohonens Selbstorganisierende Karten. 75
4.3.2 Das Neuronengas-Modell . 77
4.3.3 Wachsende ZeUstrakturen. 78
4.3.4 Des Growing-Neurai-Gas-Modell. 81
4.3.5 Implementierung und Laufzeit des GNG-Algorithmus. 83
4.3.6 Weitere Architekturen selbstorganisierender Netze. 88
4.4
5 Der Intelligent-Cluster-Index
5.1 Die neuronale Architektur für den Index. 93
5.2 Vorbereitung der Trainingsdaten. 94
5.2.1 Auswahl der Eingabedaten . 94
5.2.2 Kodierung der Datensätze. 94
5.3 Parametrisierung des Trainings. 95
5.3.1 Parameter des Netztrainings . 96
5.3.2 Parameter des Hierarchieaufbaus.
5.4 Aufbau des Cluster-Baumes. 101
5.4.1 Die Erzeugung der Cluster-Hierarchie. 101
5.4.2 Laufzeit des Hierarchieaufbaus.
5.4.3 Verwendung der Cluster-Hierarchie als Index?. 104
5.5 Paiallelisierung des Indexaufbaus. 107
6 Indexverwaltung im VBaum 117
6.1 Die Verwaltung der ICIx-Struktur im VBaum . 117
6.1.1 Die Struktur des VBaums. 118
6.1.2 Die Generierung des VBaums. 123
6.2 Lesezugriff auf den Index . 128
6.2.1 Punktanfragen. 130
6.2.2 Bereichsanfragen. 131
6.2.3 Nächster-Nachbar-Anfragen. 132
6.2.4 Ähnlichkeitsanfragen. 133
6.3 Änderungszugriff auf den Index. 135
6.3.1 Einfügen von Datensätzen. 136
6.3.2 Löschen von Datensätzen. 142
6.3.3 Ändern von Datensätzen. 147
6.4 Anbindung an ein Relationales Datenbanksystem. 148
7 Vergleich mit anderen Indexstrukturen 151
7.1 Das GiST-Index-Projekt. 151
7.2 Konvertierung des VBaums nach GiST. 153
7.2.1 Strukturelle Änderungen vom VBaum zur GiST-Extension. 155
7.2.2 Algorithmus der GiST-Konvertierung . 158
7.2.3 Vergleich des Bange-Query-Algorithmus. 159
7.3 Vergleichende Tests. 161
7.3.1 Vorgehensweise. 161
7.3.2 Testdaten und Testumgebung. 163
7.3.3 Testergebnisse . 165
7.3.4 Zusammenfassung der Testergebnisse. 176
7.4 Bewertung. 182
8 ICIx als Verteilungsindex 187
8.1 Idee des Verteilungsindexes.187
8.2 Implementierung des verteilten Systems.188
8.2.1 Programmstraktur.188
viii
8.2.2 Hardwarestruktur . 189
8.2.3 Verteilung von Relationen. 190
8.2.4 Anfragen an verteilte Relationen. 192
8.2.5 Parametrisierung der Verteilung . 193
8.2.6 Primärschlüsselverteilung. 195
8.2.7 Limitierungen des verteilten Systems. 196
8.3 Test des Verteilungsindexes. 197
8.3.1 Testdaten. 198
8.3.2 Testanfragen. 199
8.3.3 Lastwertszenarien . 200
8.3.4 Testergebnisse . 201
8.4 Auswertung der Versuchsergebnisse. 209
8.4.1 Ergebnisse der Testreihen. 209
8.4.2 Anwendungsszenarien. 211
8.4.3 Verbesserungen und Adaption der Allokation. 215
9 Zusammenfassung 227
A
A.l Typen der Testdaten. 233
A.2 Parameter der Indexierung der Testdaten mit ICIx. 236
A.3 Vergleichswerte des parallel erstellten ICIx. 237
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