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.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar
Metadaten
Author:Frank Göbel
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-204
Document Type:Master's Thesis
Language of publication:German
Year of Completion:1993
Year of first Publication:1993
Publishing Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Granting Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Date of the Publication (Server):2000/04/03
Tag:Decision Trees; Entscheidungsbäume
Note:
Die Universität Kaiserslautern arbeitet neben den Firmen AcknoSoft (Frankreich, USA), Irish Multimedia Systems (Irland) und tecInno (Deutschland) im INRECA-Projekt mit.
Faculties / Organisational entities:Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
DDC-Cassification:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Licence (German):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011