Optimiertes Retrieval von Fallbeispielen mit k-d-Bäumen

  • In fallbasierten Systemen ist es notwendig, ein über die normalen Datenbank-Suchaufgaben hinausgehendes Retrieval bereitzustellen. Hier müssen die n zu einem Anfragefall ähnlichsten Fälle aus einer Fallbasis gesucht werden.In dieser Diplomarbeit wird ein solches System zum ähnlichkeitsbasierten Retrieval von Fällen entwickelt. Dieses System übernimmt die Verwaltung der Fälle unter Verwendung der Datenstruktur des k-d-Baumes, hierbei werden die k-d-Bäume so aufgebaut, dass sie in optimaler Weise die sogenannte Best-Match- bzw. Nearest-Neighbour-Suche ermöglichen. Hierbei stand bereits ein existierendes System zur Verfügung, welches diese Suche zwar schon unterstützt, aber noch eine unbefriedigende Performance aufwies.

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Metadaten
Verfasserangaben:Frank Göbel
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-204
Dokumentart:Masterarbeit
Sprache der Veröffentlichung:Deutsch
Jahr der Fertigstellung:1993
Jahr der Veröffentlichung:1993
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Titel verleihende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):03.04.2000
Freies Schlagwort / Tag:Decision Trees; Entscheidungsbäume
Bemerkung:
Die Universität Kaiserslautern arbeitet neben den Firmen AcknoSoft (Frankreich, USA), Irish Multimedia Systems (Irland) und tecInno (Deutschland) im INRECA-Projekt mit.
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Informatik
DDC-Sachgruppen:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011

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