102 research outputs found
Data Mining: Modellierung, Methodik und durchführung ausgewählter Fallstudien mit dem SAS Enterprise Miner
Die Arbeit beschreibt die Methodiken des Data Mining. Im Fokus steht hierbei die Modellierung der Verfahren KNN, Entscheidungsbaum und Regression. Bei der DurchfĂĽhrung von Fallstudien wird u.a. auf das Pre-Processing eingegangen
Einsatz neuronaler Netze als Transferkomponenten beim Retrieval in heterogenen Dokumentbeständen
"Die zunehmende weltweite Vernetzung und der Aufbau von digitalen Bibliotheken führt zu neuen Möglichkeiten bei der Suche in mehreren Datenbeständen. Dabei entsteht das Problem der semantischen Heterogenität, da z.B. Begriffe in verschiedenen Kontexten verschiedene Bedeutung haben können. Die dafür notwendigen Transferkomponenten bilden eine neue Herausforderung, für die neuronale Netze gut geeignet sind." (Autorenreferat
Proceedings. 19. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 2. - 4. Dezember 2009
Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 19. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft fĂĽr Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft fĂĽr Informatik (GI), der vom 2.-4. Dezember 2009 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet
Klausurtagung des Instituts für Telematik. Schloss Dagstuhl, 29. März bis 1. April 2000
Der vorliegende Bericht gibt einen Ăśberblick ĂĽber aktuelle
Forschungsarbeiten des Instituts fĂĽr Telematik an der
Universität
Karlsruhe (TH). Das Institut fĂĽr Telematik ist in einem
Teilgebiet der
Informatik tätig, welches durch das Zusammenwachsen von
Informatik
und Kommunikationstechnik zur Telematik geprägt ist. Es
gliedert sich
in die Forschungsbereiche Telematik, Telecooperation Office
(TecO),
Cooperation & Management, Hochleistungsnetze und
Netzwerkmanagement
sowie dezentrale Systeme und Netzdienste.
Die Schwerpunkte des Forschungsbereichs "Telematik"
(Prof. Dr. Dr. h.c. mult. G. KrĂĽger) liegen in den Bereichen
"DienstgĂĽte", "Mobilkommunikation" und "Verteilte
Systeme". Gemeinsames Ziel ist die Integration heterogener Netze
(Festnetze und Funknetze), Rechnersysteme (von Workstations bis
zu
PDAs) und Softwarekomponenten, um damit den Anwendern eine
Vielzahl
von integrierten Diensten effizient und mit größtmöglicher
Qualität zu erbringen.
Das "Telecooperation Office" (TecO,
Prof. Dr. Dr. h.c. mult. G. KrĂĽger) ist ein Institutsbereich,
der in
Zusammenarbeit mit der Industrie anwendungsnahe
Forschungsthemen der
Telematik aufgreift. Im Mittelpunkt steht die innovative
Nutzung von
Kommunikationsinfrastrukturen mit den Schwerpunkten
Softwaretechnik
fĂĽr Web-Anwendungen, neue Formen der Telekooperation sowie
tragbare
und allgegenwärtige Technologien (Ubiquitous Computing).
Die Kernkompetenz des Forschungsbereichs "Cooperation &
Management"
(Prof. Dr. S. Abeck) liegt im prozessorientierten Netz-, System-
und
Anwendungsmanagement. Es werden werkzeuggestĂĽtzte
Managementlösungen für Betriebsprozesse entwickelt und in realen
Szenarien erprobt. Ein wichtiges Szenario stellt das
multimediale
Informationssystem "NEXUS" dar, das als Plattform eines
europaweit
verteilten Lehr- und Lernsystems genutzt wird.
Der Forschungsbereich "Hochleistungsnetze & Netzwerkmanagement"
(Prof. Dr. W. Juling) befasst sich mit Technologie und Konzepten
moderner leistungsfähiger Netzwerke sowie darüber hinaus mit
sämtlichen Aspekten des Managements dieser zumeist ausgedehnten
Netze. Um eine enge Abstimmung zwischen Forschungsaktivitäten
und
betrieblicher Praxis zu erzielen, werden insbesondere auch
Synergien
zwischen Institut und Rechenzentrum angestrebt.
Die Arbeiten des Forschungsbereichs "Dezentrale Systeme und
Netzdienste" (Prof. Dr. L. Wolf) befassen sich mit der
UnterstĂĽtzung
verteilter Multimedia-Systeme, auch unter BerĂĽcksichtigung von
Komponenten mit drahtlosem Zugang und den dafĂĽr geeigneten
Architekturen und Infrastrukturen. Dabei werden vor allem
Aspekte der
Kommunikationssysteme wie Protokollmechanismen,
Ressourcenverwaltung
und adaptive und heterogene Systeme untersucht
Entwicklung einer semantischen Missionssteuerung fĂĽr autonome Inspektionsroboter
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer semantischen Missionssteuerung für autonome Inspektionsroboter, welche es ermöglicht, den Regelkreis bestehend aus Inspektionsplanung, Planausführung, Inspektionsdatenauswertung, Bewertung der Datenauswertungsergebnisse, Entscheidungsfindung und Neuplanung an Bord des Roboters zu schließen
Management und IT: Tagungsband zur AKWI-Fachtagung vom 16. bis 18.09.2012 an der Hochschule Pforzheim
Wirtschaftsinformatik befasst sich mit allen Themen, die an der Schnittstelle zwischen Informatik und Betriebswirtschaft anzutreffen sind. So geht es in der Wirtschaftsinformatik – basierend auf dem Wissen und dem Verstehen der betriebswirtschaftlichen Konzepte und Anwendungen – insbesondere darum, IT-Systeme für die betriebliche Praxis zu entwickeln, einzuführen und zu betreiben. Eine wissenschaftliche Fachtagung, die den Titel „Management und IT“ trägt, setzt an einer solchen Beschreibung der Wirtschaftsinformatik an
Digital Intelligence – Möglichkeiten und Umsetzung einer informatikgestützten Frühaufklärung: Digital Intelligence – opportunities and implementation of a data-driven foresight
Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar.
Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen.
Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence.
Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration.
Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale.
Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2
Danksagung 3
Inhaltsverzeichnis 5
Tabellenverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 10
A – EINLEITUNG 13
1 Hintergrund und Motivation 13
2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16
B – THEORIE 20
B0 – Digital Intelligence 20
3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21
4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23
5 Ăśbersicht ĂĽber unterschiedliche Textsorten 24
6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29
7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31
B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36
8 Strategische Frühaufklärung 37
8.1 Facetten und historische Entwicklung 37
8.2 Methoden 41
8.3 Prozess 42
8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44
8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49
B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57
9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59
9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59
9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59
9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62
9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62
9.1.4 Zeitliche Granularität 63
9.2 Text 63
9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63
9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65
9.3 Daten 65
9.3.1 Herkunft 65
9.3.2 Datengröße 66
9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66
9.3.4 Datenstruktur 67
9.3.5 Dimensionalität 68
9.4 Metadaten 69
9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70
10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73
10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76
10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78
10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79
10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81
10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86
10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91
10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98
10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107
10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110
10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110
10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111
10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112
10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116
10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117
10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121
10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123
10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124
10.5.1 Web Content Mining 125
10.5.2 Web Structure Mining 126
10.5.3 Web Usage Mining 127
10.5.4 Temporal Web Mining 127
10.6 Informationsvisualisierung 128
10.6.1 Visualisierungstechniken 130
10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130
10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132
10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137
10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139
10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139
10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140
10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141
10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145
10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147
10.7 Zusammenfassung 152
11 Konzeptuelle Strukturen 154
12 Synopsis fĂĽr die zeitorientierte Datenexploration 163
C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166
13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167
14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171
15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174
15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175
15.1.1 Portalnutzung 177
15.1.2 Steckbriefe 178
15.1.3 Tiefenanalysen 180
15.1.4 Technologiescanning 185
15.2 Relevante Daten fĂĽr die Digital Intelligence (Beispiel) 187
15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188
15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197
15.5 SemanticTalk 200
15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204
15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205
15.6.2 HD-SOM-Scanning 207
D – ZUSAMMENFASSUNG 217
Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223
Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230
Literaturverzeichnis 231
Selbstständigkeitserklärung 285
Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286
Veröffentlichungen 28
Maschinelles Lernen Bayes'scher Netze in benutzeradaptiven Systemen
Das Thema der vorliegenden Arbeit ist die Anwendung existierender sowie die Entwicklung neuer, spezifisch auf den Fall benutzeradaptiver Systeme zugeschnittener, maschineller Lernverfahren für Bayes'sche Netze. Bislang werden die in benutzeradaptiven Systemen eingesetzten Bayes'schen Netze meist manuell—anhand von theoretischen Überlegungen (von Experten)—konstruiert. Es bietet sich an, die im System anfallenden Interaktionsdaten im Rahmen des Konstruktions- bzw. Wartungsprozesses durch die Anwendung entsprechender maschineller Lernverfahren zur Verbesserung der Systemperformanz auszunutzen. Dieser Arbeit liegt eine integrative Konzeption des maschinellen Lernens Bayes';scher Netze für benutzeradaptive Systeme zugrunde, die gemäß den Anforderungen der zu modellierenden Domäne mit alternativen Verfahren instanziiert werden kann. In diesem Rahmen werden in dieser Arbeit neu entwickelte maschinelle Lern- bzw. Adaptionsverfahren für Bayes';sche Netze vorgestellt, die das gemeinsame Ziel verfolgen, die besonderen Eigenschaften und Anforderungen des Benutzermodellierungskontexts während des Lern- bzw. Adaptionsvorgangs zu berücksichtigen. Diese neuen Verfahren werden in vergleichenden Studien mit alternativ einsetzbaren existierenden Methoden des maschinellen Lernens Bayes'scher Netze evaluiertThis thesis focuses on the application of existing and the development of new Bayesian network learning methods that are able to deal with or that can exploit the characteristics of domains of user-adaptive systems. So far, Bayesian networks used by user-adaptive systems have typically been specified manually—on the basis of theoretical considerations (of experts). It seems to be a promising approach to exploit the interaction data that can be collected during the systems'; use through the application of machine learning methods in the design and maintenance phases. We present an integrative generic framework that can be instantiated with alternative methods according to the demands of the domain to be modeled. To this end, new Bayesian network learning and adaptation methods are presented that jointly aim to address adequately the characteristics and demands of the user modeling context during the learning and adaptation processes. These methods are evaluated in comparative empirical studies relative to alternative existing standard Bayesian network learning procedures
Proceedings. 22. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, 6. - 7. Dezember 2012
Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 22. Workshops "Computational Intelligence" des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) der vom 6. - 7. Dezember 2012 in Dortmund stattgefunden hat.
Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools fĂĽr
- Fuzzy-Systeme,
- KĂĽnstliche Neuronale Netze,
- Evolutionäre Algorithmen und
- Data-Mining-Verfahren
sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen Anwendungen und Benchmark-Problemen
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