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.

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.
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Extrait

Inhaltsverzeichnis

Einleitung
Aspekte des Information Retrieval
- Definition und Abgrenzung
- Datenstmkturen in Informationssystemen
  - Hashbasiene und Intervallbasierte Datenstmkturen
  - Signature Files und Invelted F iles
- Verfihren zur Indexiemng von Dokumenten
- Suchtechnlken im Information Retrieval
  - Boolesches Retrieval
  - Fuzzy Retrieval
  - Vektorraum-Mode11
  - Probabilistisches Retrieval
- Typologie Ion hiformationssystemen
  - Information Retrieval Systeme
  - Datenbankmanagementsysteme
  - Expertensysteme
    - Werkzeuge Rir Expertensysteme
  - Weitere Informationssysteme
Der Einsatz von Information
- Internet - Ent•wicklung und Wachstum
- Information Overload
  - Information Overload im Unternehmen
  - Vom Information Retrieval zum Information Orrload
  - Information Overload im Intemet
Die Data Warehouse-Technologie
- Einåihrung
- Definition
- Entwicklung der Data Warehouse-Technologie
- Data Warehouse Konzepte
  - Data Warehouse Modell der NETA Group
  - Data Warehouse Funktionen nach S BIGH
- Datenverarbeitung im Data Warehouse
  - Trarlsaction Processing und OLTP
  - Decision Suppon Processing
  - Online Analytical Processing (OLAP)
- Data Warehouse und Data Marts
- Data Warehouse Reifemodell
- Data Warehousing in der
Verfahren des Data Mining
- Einleitung
- Definition
- Knowledge Discovery- in Databases (KDD)
  - Prozeßmodelle
- Methoden und Muster
  - Muster
  - Methoden
    - Klassifikation
    - Schätzung
    - Vorhersage
    - Ähnlichkeitsgmppierung
    - Clustering
    - Deskription
- Techniken
  - Entscheidungsbaumverhhren
  - Analyse von Beziehungen zwischen Datensätzen
  - Fallbasiefies Schließen
  - Automatische Clusteranalyse
  - Genetische Algorithmen
  - Neuronal e Netze
  - Visualisierung
- Data »Ening-spezifische Problematiken
  - Datenprobleme
  - Prozeßprobleme
- Data Nlining im Unternehmen
  - Corporate Intranets
  - Anwendungen in der
Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval
- Verarbeitung unscharfer Daten
  - Rough Sets
    - Allgenlein
    - Rough Set-Theorie
  - Fuzzy Logic
    - Allgenlein
    - Ennvicklungsüberblick
    - Fuzzy Sets
    - Possibilität versus Probabilität
    - Approximatives Schließen
    - Fuz4r Systeme
- Ent•wicklung eines Fuzzy Approachs
  - Allgemein
  - Konzept
  - Realisierung
Die Implementierung eines Prototypen in
- Allgemeine Programmbeschretbung
- Klassen und Methoden
- Input/Output Schnittstelle
- Ein Musterbeispiel
- Berechnung multipler Kategorie -Dependenzen
Zusammenfassung und Schlußbetrachtung
ANHANG
- Überblick über die Literaturdatenbank IN SPEC
- C++ Fuzzy Approach Implementiemng: Headerdatei GuzzyWe1th>
- Aktuelle Data Warehouse Lösungen (04/1999)
  - Administration, Management und P erformance
  - Design und Methodk
  - OLAP Lösungen
  - Data Mart Lösungen
  - Data »fining Lösungen
Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Diplomarbeit „Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval" befasst sich mit der Entwicklung eines innovativen Verfahrens zur Wissensextraktion aus unscharfen Daten im Kontext des Information Retrievals. Die Arbeit zielt darauf ab, einen neuen Ansatz zur Verarbeitung von Präferenzintervallen vorzustellen, der auf der Kombination von Fuzzy Sets und Rough Sets basiert.

Information Retrieval und seine Herausforderungen
Data Warehouse-Technologie und ihre Bedeutung
Knowledge Discovery in Databases (KDD) und Data Mining
Verarbeitung unscharfer Daten mit Fuzzy Sets und Rough Sets
Entwicklung eines Fuzzy Approachs zur Regelextraktion aus Präferenzintervallen

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 2 befasst sich mit dem Information Retrieval und seinen verschiedenen Facetten. Es werden Datenstmkturen, Indexierungsverfahren und Suchtechniken im Information Retrieval vorgestellt, wobei auch die Entwicklung des elektronischen Information Retrievals und der Bedarf an Data Warehouse-Technologien beleuchtet werden.

Kapitel 3 analysiert informationstheoretische Aspekte im Zusammenhang mit dem Internet und der wachsenden Informationsglobalisierung. Es werden die Problematiken des Information Overload im Unternehmen und im Internet behandelt.

Kapitel 4 beschreibt die Data Warehouse-Technologie als Lösung für ein umfassendes Informationsmanagement. Es werden die Definition, Entwicklung, Konzepte und Funktionen des Data Warehouse erläutert, wobei auch die Bedeutung von OLAP und Data Marts in der Data Warehouse-Architektur hervorgehoben werden.

Kapitel 5 stellt die Verfahren des Data Mining im Zusammenhang mit Knowledge Discovery in Databases (KDD) vor. Es werden die grundlegenden Prozeßmodelle, Methoden und Muster des Data Mining sowie die wichtigsten Techniken wie Entscheidungsbaumverfahren, Clusteranalyse, genetische Algorithmen und neuronale Netze vorgestellt. Die Problematiken des Data Mining im Unternehmen werden ebenfalls behandelt.

Kapitel 6 erläutert den theoretischen Hintergrund für den Fuzzy Approach im Information Retrieval. Es werden die Verfahren zur Verarbeitung unscharfer Daten, Fuzzy Sets und Rough Sets, beschrieben und voneinander abgegrenzt. Anschließend wird das Konzept dieses auf Unschärfe basierenden Ansatzes zur Wissensextraktion vorgestellt und im Detail präzisiert.

Kapitel 7 beschreibt die Programmierung des Fuzzy Approach im Information Retrieval. Es werden die Klassen und Methoden des Programms RoughProjectexe vorgestellt, die Input/Output Schnittstelle erläutert und ein Musterbeispiel zur Veranschaulichung der Programmbedienung gegeben. Das Programm ermöglicht die Extraktion von Rough Intervals aus Präferenzintervallen und die Generierung von Regelbasen für wissensbasierte Systeme.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Information Retrieval, Data Warehouse, Knowledge Discovery in Databases (KDD), Data Mining, Fuzzy Sets, Rough Sets, Fuzzy Logic, Präferenzintervalle, Regelextraktion, Entscheidungsunterstützung und Wissensbasierte Systeme.

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Résumé des informations

Titre: Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval
Université: Vienna University of Technology (Angewandte Informatik)
Note: Sehr Gut
Auteur: Lucian Rehm (Auteur)
Année de publication: 1999
Pages: 152
N° de catalogue: V1066
ISBN (ebook): 9783638106580
Langue: allemand
mots-clé: Data Mining Data Warehouse Fuzzy Logic Information Retrieval Rough Sets

Citation du texte: Lucian Rehm (Auteur), 1999, Ein Fuzzy Approach im Information Retrieval, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1066