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Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval - Lucian Rehm
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Lucian Rehm:
Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval - neues Buch

ISBN: 9783832448561

ID: 9783832448561

Inhaltsangabe:Einleitung: Das unternehmensweite Data Warehouse bietet die Lösung eines umfassenden Informationsmanagements auf Basis des Information Retrievals. In diesem Zusammenhang sind Verfahren des Knowledge Discovery in Databases (Data Mining, Datenvisualisierung) von großer Bedeutung und essentiell für entscheidungsunterstützende Prozesse, da in gigantischen Datenmengen durch traditionell mathematisch-statistische Methoden, sowie durch Techniken der informationstheoretischen Kybernetik nach Informationen gesucht wird, aus denen im weiteren Wissen extrahiert wird. In dieser Arbeit wird Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval vorgestellt, der ein innovatives Verfahren darstellt, um vage bzw. ungenaue Daten, die in Form von Präferenz-Intervallen vorliegen, zur Wissensextraktion zu verwenden. Der neue Ansatz kombiniert die entscheidenden Theorien zur Behandlung unscharfer Daten und Mengen, Rough Sets und Fuzzy Sets, und extrahiert Zielintervalle, die einer approximativen Abbildung der Eingabedaten entsprechen. Aus diesen Rough Intervals werden Regeln formuliert, die als Regelbasis in wissensbasierten Systemen zur automatischen Entscheidungsunterstützung verwendet werden können. Gang der Untersuchung: In Kapitel 2 wird der Begriff des Information Retrieval in seinen Facetten erfaßt und klassifiziert. Dabei werden die unterschiedlichen Datenstrukturen, die Verfahren zur Indexierung von Dokumenten, sowie die Suchtechniken im Information Retrieval, verbunden mit den verschiedenartigen Computer-Informationssystemen, berücksichtigt. Dieser Teil versucht zudem, anhand der Entwicklung des elektronischen Information Retrievals den Bedarf und die Entstehung des heutigen Data Warehouse zu verdeutlichen. Kapitel 3 betrachtet informationstheoretische Aspekte im Zusammenhang mit dem neuen Medium Internet, sowie die wachsende Informationsglobalisierung und die Problematiken der daraus resultierenden, exponentiell wachsenden Informationsmenge. Neben den einführenden Grundlagen und Definitionen zum Thema Data Warehouse werden in Kapitel 4 das Konzept und die Möglichkeiten einer erfolgreichen Umsetzung analysiert. Im Vordergrund stehen dabei der wirtschaftliche Aspekt und die Erstellung eines unternehmensweiten Informationsmanagements auf Basis der Data Warehouse-Technologie. Hier werden auch die wichtigsten Funktionalitäten wie Online Analytical Processing (OLAP), Decision Support Processing (DSP) und Online Transaction Processing (OLTP) betrachtet, sowie Vergleiche gegenüber dem Einsatz von Data Marts gezogen. Das anschließende Kapitel 5 klassifiziert den umfassenden Begriff des Data Mining in Zusammenhang mit Knowledge Discovery in Databases und stellt die grundlegenden Prozeßmodelle vor, auf denen die Methoden zur Mustererkennung basieren. Im weiteren werden anhand unterschiedlicher Techniken die Möglichkeiten und Problematiken des Data Mining, besonders in Verbindung mit Corporate Intranets, aufgezeigt und analysiert. In Kapitel 6 wird der theoretische Hintergrund für den Fuzzy Approach im Information Retrieval erläutert. Während der erste Abschnitt die Verfahren zur Verarbeitung unscharfer Daten, Fuzzy Sets und Rough Sets, beschreibt und voneinander abgrenzt, wird anschließend das Konzept dieses auf Unschärfe basierenden Ansatzes zur Wissensextraktion vorgestellt und im Detail präzisiert. Danach wird die Funktionsweise des Verfahrens seitens einer praktischen Problemstellung demonstriert. Mit der Programmbeschreibung des Fuzzy Approach im Information Retrieval bezieht sich Kapitel 7 auf den praktischen Teil der Arbeit. Das Konzept wurde in C++ implementiert und resultiert in dem Prototypen RoughProject.exe, das aus beliebig vielen Kategorien Rough Intervals extrahieren und damit entscheidungsunterstützende Regeln für wissensbasierte Systeme formulieren kann. Anhand eines komplett illustrierten Musterbeispieles werden die einzelnen Funktionalitäten aufgezeigt und die Anwendungsgebiete konkretisiert. Ein weiteres Beispiel erläutert den Programmeinsatz zur Extraktion multipler Kategorie-Dependenzen und veranschaulicht den praktischen Einsatz für innovative Problemstellungen. Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung2 2.Aspekte des Information Retrieval5 2.1Definition und Abgrenzung5 2.2Datenstrukturen in Informationssystemen7 2.2.1Hashbasierte und Intervallbasierte Datenstrukturen8 2.2.2Signature Files und Inverted Files8 2.3Verfahren zur Indexierung von Dokumenten9 2.4Suchtechniken im Information Retrieval11 2.4.1Boolesches Retrieval12 2.4.2Fuzzy Retrieval13 2.4.3Vektorraum-Modell14 2.4.4Probabilistisches Retrieval15 2.5Typologie von Informationssystemen16 2.5.1Information Retrieval Systeme16 2.5.2Datenbankmanagementsysteme21 2.5.3Expertensysteme24 2.5.3.1Werkzeuge für Expertensysteme25 2.5.4Weitere Informationssysteme27 3.Der Einsatz von Information29 3.1Internet - Entwicklung und Wachstum29 3.2Information Overload33 3.2.1Information Overload im Unternehmen33 3.2.2Vom Information Retrieval zum Information Overload34 3.2.3Information Overload im Internet35 4.Die Data Warehouse-Technologie36 4.1Einführung36 4.2Definition36 4.3Entwicklung der Data Warehouse-Technologie38 4.4Data Warehouse Konzepte40 4.4.1Data Warehouse Modell der META Group43 4.4.2Data Warehouse Funktionen nach SINGH46 4.5Datenverarbeitung im Data Warehouse49 4.5.1Transaction Processing und OLTP49 4.5.2Decision Support Processing50 4.5.3Online Analytical Processing (OLAP)50 4.6Data Warehouse und Data Marts53 4.7Data Warehouse Reifemodell55 4.8Data Warehousing in der Praxis56 5.Verfahren des Data Mining58 5.1Einleitung58 5.2Definition59 5.3Knowledge Discovery in Databases (KDD)61 5.4Prozeßmodelle64 5.5Methoden und Muster68 5.5.1Muster68 5.5.2Methoden70 5.5.2.1Klassifikation70 5.5.2.2Schätzung71 5.5.2.3Vorhersage71 5.5.2.4Ähnlichkeitsgruppierung72 5.5.2.5Clustering72 5.5.2.6Deskription73 5.6Techniken73 5.6.1Entscheidungsbaumverfahren74 5.6.2Analyse von Beziehungen zwischen Datensätzen75 5.6.3Fallbasiertes Schließen76 5.6.4Automatische Clusteranalyse78 5.6.5Genetische Algorithmen79 5.6.6Neuronale Netze80 5.6.7Visualisierung83 5.7Data Mining-spezifische Problematiken87 5.7.1Datenprobleme87 5.7.2Prozeßprobleme88 5.8Data Mining im Unternehmen89 5.8.1Corporate Intranets90 5.9Anwendungen in der Praxis92 6.Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval94 6.1Verarbeitung unscharfer Daten94 6.1.1Rough Sets94 6.1.1.1Allgemein94 6.1.1.2Rough Set-Theorie95 6.1.2Fuzzy Logic98 6.1.2.1Allgemein98 6.1.2.2Entwicklungsüberblick99 6.1.2.3Fuzzy Sets100 6.1.2.4Possibilität versus Probabilität103 6.1.2.5Approximatives Schließen104 6.1.2.6Fuzzy Systeme105 6.2Entwicklung eines Fuzzy Approachs107 6.2.1Allgemein107 6.2.2Konzept108 6.2.3Realisierung111 7.Die Implementierung eines Prototypen in C++114 7.1Allgemeine Programmbeschreibung114 7.2Klassen und Methoden114 7.3Input/Output Schnittstelle116 7.4Ein Musterbeispiel119 7.5Berechnung multipler Kategorie-Dependenzen124 8.Zusammenfassung und Schlußbetrachtung127 9.ANHANG128 9.1Überblick über die Literaturdatenbank INSPEC128 9.2C++ Fuzzy Approach Implementierung:Headerdatei 129 9.3Aktuelle Data Warehouse Lösungen (04/1999)131 9.3.1Administration, Management und Performance131 9.3.2Design und Methodik132 9.4OLAP Lösungen132 9.5Data Mart Lösungen134 9.6Data Mining Lösungen134 10.Literaturverzeichnis136 Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval: Inhaltsangabe:Einleitung: Das unternehmensweite Data Warehouse bietet die Lösung eines umfassenden Informationsmanagements auf Basis des Information Retrievals. In diesem Zusammenhang sind Verfahren des Knowledge Discovery in Databases (Data Mining, Datenvisualisierung) von großer Bedeutung und essentiell für entscheidungsunterstützende Prozesse, da in gigantischen Datenmengen durch traditionell mathematisch-statistische Methoden, sowie durch Techniken der informationstheoretischen Kybernetik nach Informationen gesucht wird, aus denen im weiteren Wissen extrahiert wird. In dieser Arbeit wird Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval vorgestellt, der ein innovatives Verfahren darstellt, um vage bzw. ungenaue Daten, die in Form von Präferenz-Intervallen vorliegen, zur Wissensextraktion zu verwenden. Der neue Ansatz kombiniert die entscheidenden Theorien zur Behandlung unscharfer Daten und Mengen, Rough Sets und Fuzzy Sets, und extrahiert Zielintervalle, die einer approximativen Abbildung der Eingabedaten entsprechen. Aus diesen Rough Intervals werden Regeln formuliert, die als Regelbasis in wissensbasierten Systemen zur automatischen Entscheidungsunterstützung verwendet werden können. Gang der Untersuchung: In Kapitel 2 wird der Begriff des Information Retrieval in seinen Facetten erfaßt und klassifiziert. Dabei werden die unterschiedlichen Datenstrukturen, die Verfahren zur Indexierung von Dokumenten, sowie die Suchtechniken im Information Retrieval, verbunden mit den verschiedenartigen Computer-Informationssystemen, berücksichtigt. Dieser Teil versucht zudem, anhand der Entwicklung des elektronischen Information Retrievals den Bedarf und die Entstehung des heutigen Data Warehouse zu verdeutlichen. Kapitel 3 betrachtet informationstheoretische Aspekte im Zusammenhang mit dem neuen Medium Internet, sowie die wachsende Informationsglobalisierung und die Problematiken der daraus resultierenden, exponentiell wachsenden Informationsmenge. Neben den einführenden Grundlagen und Definitionen zum Thema Data Warehouse werden in Kapitel 4 das Konzept und die Möglichkeiten einer erfolgreichen Umsetzung analysiert. Im Vordergrund stehen dabei der wirtschaftliche Aspekt und die Erstellung eines unternehmensweiten Informationsmanagements auf Basis der Data Warehouse-Technologie. Hier werden auch die wichtigsten Funktionalitäten wie Online Analytical Processing (OLAP), Decision Support Processing (DSP) und Online Transaction Processing (OLTP) betrachtet, sowie Vergleiche gegenüber dem Einsatz von Data Marts gezogen. Das anschließende Kapitel 5 klassifiziert den umfassenden Begriff des Data Mining in Zusammenhang mit Knowledge Discovery in Databases und stellt die grundlegenden Prozeßmodelle vor, auf denen die Methoden zur Mustererkennung basieren. Im weiteren werden anhand unterschiedlicher Techniken die Möglichkeiten und Problematiken des Data Mining, besonders in Verbindung mit Corporate Intranets, aufgezeigt und analysiert. In Kapitel 6 wird der theoretische Hintergrund für den Fuzzy Approach im Information Retrieval erläutert. Während der erste Abschnitt die Verfahren zur Verarbeitung unscharfer Daten, Fuzzy Sets und Rough Sets, beschreibt und voneinander abgrenzt, wird anschließend das Konzept dieses auf Unschärfe basierenden Ansatzes zur Wissensextraktion vorgestellt und im Detail präzisiert. Danach wird die Funktionsweise des Verfahrens seitens einer praktischen Problemstellung demonstriert. Mit der Programmbeschreibung des Fuzzy Approach im Information Retrieval bezieht sich Kapitel 7 auf den praktischen Teil der Arbeit. Das Konzept wurde in C++ implementiert und resultiert in dem Prototypen RoughProject.exe, das aus beliebig vielen Kategorien Rough Intervals extrahieren und damit entscheidungsunterstützende Regeln für wissensbasierte Systeme formulieren kann. Anhand eines komplett illustrierten Musterbeispieles werden die einzelnen Funktionalitäten aufgezeigt und die Anwendungsgebiete konkretisiert. Ein weiteres Beispiel erläutert den Programmeinsatz zur Extraktion multipler Kategorie-Dependenzen und veranschaulicht den praktischen Einsatz für innovative Problemstellungen. Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung2 2.Aspekte des Information Retrieval5 2.1Definition und Abgrenzung5 2.2Datenstrukturen in Informationssystemen7 2.2.1Hashbasierte und Intervallbasierte Datenstrukturen8 2.2.2Signature Files und Inverted Files8 2.3Verfahren zur Indexierung von Dokumenten9 2.4Suchtechniken im Information Retrieval11 2.4.1Boolesches Retrieval12 2.4.2Fuzzy Retrieval13 2.4.3Vektorraum-Modell14 2.4.4Probabilistisches Retrieval15 2.5Typologie von Informationssystemen16 2.5.1Information Retrieval Systeme16 2.5.2Datenbankmanagementsysteme21 2.5.3Expertensysteme24 2.5.3.1Werkzeuge für Expertensysteme25 2.5.4Weitere Informationssysteme27 3.Der Einsatz von Information29 3.1Internet - Entwicklung und Wachstum29 3.2Information Overload33 3.2.1Information Overload im Unternehmen33 3.2.2Vom Information Retrieval zum Information Overload34 3.2.3Information Overload im Internet35 4.Die Data Warehouse-Technologie36 4.1Einführung36 4.2Definition36 4.3Entwicklung der Data Warehouse-Technologie38 4.4Data Warehouse Konzepte40 4.4.1Data Warehouse Modell der META Group43 4.4.2Data Warehouse Funktionen nach SINGH46 4.5Datenverarbeitung im Data Warehouse49 4.5.1Transaction Processing und OLTP49 4.5.2Decision Support Processing50 4.5.3Online Analytical Processing (OLAP)50 4.6Data Warehouse und Data Marts53 4.7Data Warehouse Reifemodell55 4.8Data Warehousing in der Praxis56 5.Verfahren des Data Mining58 5.1Einleitung58 5.2Definition59 5.3Knowledge Discovery in Databases (KDD)61 5.4Prozeßmodelle64 5.5Methoden und Muster68 5.5.1Muster68 5.5.2Methoden70 5.5.2.1Klassifikation70 5.5.2.2Schätzung71 5.5.2.3Vorhersage71 5.5.2.4Ähnlichkeitsgruppierung72 5.5.2.5Clustering72 5.5.2.6Deskription73 5.6Techniken73 5.6.1Entscheidungsbaumverfahren74 5.6.2Analyse von Beziehungen zwischen Datensätzen75 5.6.3Fallbasiertes Schließen76 5.6.4Automatische Clusteranalyse78 5.6.5Genetische Algorithmen79 5.6.6Neuronale Netze80 5.6.7Visualisierung83 5.7Data Mining-spezifische Problematiken87 5.7.1Datenprobleme87 5.7.2Prozeßprobleme88 5.8Data Mining im Unternehmen89 5.8.1Corporate Intranets90 5.9Anwendungen in der Praxis92 6.Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval94 6.1Verarbeitung unscharfer Daten94 6.1.1Rough Sets94 6.1.1.1Allgemein94 6.1.1.2Rough Set-Theorie95 6.1.2Fuzzy Logic98 6.1.2.1Allgemein98 6.1.2.2Entwicklungsüberblick99 6.1.2.3Fuzzy Sets100 6.1.2.4Possibilität versus Probabilität103 6.1.2.5Approximatives Schließen104 6.1.2.6Fuzzy Systeme105 6.2Entwicklung eines Fuzzy Approachs107 6.2.1Allgemein107 6.2.2Konzept108 6.2.3Realisierung111 7.Die Implementierung eines Prototypen in C++114 7.1Allgemeine Programmbeschreibung114 7.2Klassen und Methoden114 7.3Input/Output Schnittstelle116 7.4Ein Musterbeispiel119 7.5Berechnung multipler Kategorie-Dependenzen124 8.Zusammenfassung und Schlußbetrachtung127 9.ANHANG128 9.1Überblick über die Literaturdatenbank INSPEC128 9.2C++ Fuzzy Approach Implementierung:Headerdatei 129 9.3Aktuelle Data Warehouse Lösungen (04/1999)131 9.3.1Administration, Management und Pe, Diplomica Verlag

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Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval - Lucian Rehm
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Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval - neues Buch

ISBN: 9783832448561

ID: 126085914

Inhaltsangabe:Einleitung:Das unternehmensweite Data Warehouse bietet die Lösung eines umfassenden Informationsmanagements auf Basis des Information Retrievals. In diesem Zusammenhang sind Verfahren des Knowledge Discovery in Databases (Data Mining, Datenvisualisierung) von grosser Bedeutung und essentiell für entscheidungsunterstützende Prozesse, da in gigantischen Datenmengen durch traditionell mathematisch-statistische Methoden, sowie durch Techniken der informationstheoretischen Kybernetik nach Informationen gesucht wird, aus denen im weiteren Wissen extrahiert wird. In dieser Arbeit wird Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval vorgestellt, der ein innovatives Verfahren darstellt, um vage bzw. ungenaue Daten, die in Form von Präferenz-Intervallen vorliegen, zur Wissensextraktion zu verwenden. Der neue Ansatz kombiniert die entscheidenden Theorien zur Behandlung unscharfer Daten und Mengen, Rough Sets und Fuzzy Sets, und extrahiert Zielintervalle, die einer approximativen Abbildung der Eingabedaten entsprechen. Aus diesen Rough Intervals werden Regeln formuliert, die als Regelbasis in wissensbasierten Systemen zur automatischen Entscheidungsunterstützung verwendet werden können.Gang der Untersuchung:In Kapitel 2 wird der Begriff des Information Retrieval in seinen Facetten erfasst und klassifiziert. Dabei werden die unterschiedlichen Datenstrukturen, die Verfahren zur Indexierung von Dokumenten, sowie die Suchtechniken im Information Retrieval, verbunden mit den verschiedenartigen Computer-Informationssystemen, berücksichtigt. Dieser Teil versucht zudem, anhand der Entwicklung des elektronischen Information Retrievals den Bedarf und die Entstehung des heutigen Data Warehouse zu verdeutlichen. Kapitel 3 betrachtet informationstheoretische Aspekte im Zusammenhang mit dem neuen Medium Internet, sowie die wachsende Informationsglobalisierung und die Problematiken der daraus resultierenden, exponentiell wachsenden Informationsmenge.Neben den einführenden Grundlagen und Definitionen zum Thema Data Warehouse werden in Kapitel 4 das Konzept und die Möglichkeiten einer erfolgreichen Umsetzung analysiert. Im Vordergrund stehen dabei der wirtschaftliche Aspekt und die Erstellung eines unternehmensweiten Informationsmanagements auf Basis der Data Warehouse-Technologie. Hier werden auch die wichtigsten Funktionalitäten wie Online Analytical Processing (OLAP), Decision Support Processing (DSP) und Online Transaction Processing (OLTP) betrachtet, sowie Vergleiche gegenüber dem Einsatz von Data Marts gezogen.Das anschliessende Kapitel 5 klassifiziert den umfassenden Begriff des Data Mining in Zusammenhang mit Knowledge Discovery in Databases und stellt die grundlegenden Prozessmodelle vor, auf denen die Methoden zur Mustererkennung basieren. Im weiteren werden anhand unterschiedlicher Techniken die Möglichkeiten und Problematiken des Data Mining, besonders in Verbindung mit Corporate Intranets, aufgezeigt und analysiert. In Kapitel 6 wird der theoretische Hintergrund für den Fuzzy Approach im Information Retrieval erläutert. Während der erste Abschnitt die Verfahren zur Verarbeitung unscharfer Daten, Fuzzy Sets und Rough Sets, beschreibt und voneinander abgrenzt, wird anschliessend das Konzept dieses auf Unschärfe basierenden Ansatzes zur Wissensextraktion vorgestellt und im Detail präzisiert. Danach wird die Funktionsweise des Verfahrens seitens einer praktischen Problemstellung demonstriert.Mit der Programmbeschreibung des Fuzzy Approach im Information Retrieval bezieht sich Kapitel 7 auf den praktischen Teil der Arbeit. Das Konzept wurde in C++ implementiert und resultiert in dem Prototypen RoughProject.exe, das aus beliebig vielen Kategorien Rough Intervals extrahieren und damit entscheidungsunterstützende Regeln für wissensbasierte Systeme formulieren kann. Anhand eines komplett illustrierten Musterbeispieles werden die einzelnen Funktionalitäten aufgezeigt und die Anwendungsgebiete konkretisiert. Ein weiteres Beispiel erläutert den Programmeinsatz zur Extraktion multipler Kategorie-Dependenzen und veranschaulicht den praktischen Einsatz für innovative Problemstellungen.Inhaltsverzeichnis:1.Einleitung22.Aspekte des Information Retrieval52.1Definition und Abgrenzung52.2Datenstrukturen in Informationssystemen72.2.1Hashbasierte und Intervallbasierte Datenstrukturen82.2.2Signature Files und Inverted Files82.3Verfahren zur Indexierung von Dokumenten92.4Suchtechniken im Information Retrieval112.4.1Boolesch Diplomarbeit aus dem Jahr 1999 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,0, Technische Universiät Wien (Informatik, Angewandte Informatik), Sprache: Deutsch eBook eBooks>Sachbücher>Computer & Internet>Anwendungs-Software, Diplom.de

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ISBN: 9783832448561

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2014, ISBN: 9783832448561

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