Real-time Data Mining: Datenmodellierung und Mustererkennung in Echtzeit
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Hamburg
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INHALT ABBILDUNGEN I BEISPIELE II LISTINGS II TABELLEN II ABKUERZUNGEN
III 1. EINLEITUNG 1 2. DIE EVOLUTION DES DATA MINING 3 2.1. GRUNDLAGEN
DES KLASSISCHEN DATA MINING 3 2.2. DYNAMIK IM UMFELD DER BUSINESS
INTELLIGENCE 6 3. DATA MINING FUER GROSSE, STARK DYNAMISCHE DATENBANKEN 11
3.1. INKREMENTELLE UPDATE-ALGORITHMEN ZUR ASSOZIATIONSANALYSE 13 3.1.1.
GRUNDLAGEN DER ASSOZIATIONSANALYSE 15 3.1.2. DER FAST UPDATE ALGORITHMUS
(FUP) 20 3.1.3. ERWEITERUNG DES FAST UPDATE ALGORITHMUS (FUP2) 26 3.1.4.
DERUPDATAE LARGE ITEMSET ALGORITHMUS (ULI) 29 3.1.5. WEITERE ALGORITHMEN
ZUR INKREMENTELLEN ASSOZIATIONSANALYSE 32 3.2. INKREMENTELLES MINING ZUR
ENTDECKUNG VON SEQUENZMUSTERN 33 3.3. INKREMENTELLES CLUSTERING 38
3.3.1. GRUNDLAGEN DES CLUSTERING 39 3.3.2. DAS INCREMENTALDBSCAN
VERFAHREN 40 3.3.3. DAS INCOPTICS VERFAHREN 47 3.3.4. WEITERE
INKREMENTELLE CLUSTERING-VERFAHREN 52 4. MINING VON KONTINUIERLICHEN
DATENFLUESSEN (DATA STREAMS) 53 4.1. ANFRAGEN AN DATA STREAMS 55 4.2.
ANSAETZE UND VERFAHREN ZUR ANALYSE VON DATA STREAMS 56 4.2.1.
KLASSIFIZIERUNG STATIONAERER DATEN IN STREAMS 56 4.2.2. KLASSIFIZIERUNG
NICHT-STATIONAERER DATEN IN STREAMS 60 BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
HTTP://D-NB.INFO/995822174 DIGITALISIERT DURCH 4.2.3. CLUSTERN VON DATEN
IN STREAMS 65 4.2.4. MUSTER-UND REGELERKENNUNG IN STREAMS 71 5. EIN
REALTIME DATA MINING FRAMEWORK 76 5.1. DEFINITION UND KONZEPT 76 5.2.
EXEMPLARISCHER EINSATZ IM VERKEHR 82 6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 85
LITERATUR 87 |
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