Clusterstruktur-Analyseverfahren und KDD-Basisoperationen zur effizienten, (semi-)automatischen Wissensextraktion in sehr großen hochdimensionalen Datenbanken

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Es sollen Cluster-Verfahren entwickelt werden, die auch auf hochdimensionalen und sehr großen Datenmengen effizient sind und hochwertige Ergebnisse liefern. Es sind KDD-Basisoperationen zu entwickeln, die eine leichte, effiziente Implementierung allgemeiner KDD-Verfahren sowie ihre Skalierbarkeit auf sehr große hochdimensionale Datenmengen unterstützen. Ziel dieses Projekt ist es, Cluster-Verfahren und KDD-Basisoperationen in ein kommerzielles Datenbanksystem zu integrieren und ihre Effizienz und Effektivität mit synthetischen und realen Daten zu untersuchen. Trotz eines großen Bedarfs an KDD-Verfahren von Seiten der Industrie arbeiten nach unserer Kenntnis im deutschsprachigen Raum aus dem Datenbankbereich keine Wissenschaftler im Gebiet KDD.