Information Clustering in der Umweltinformatik

  • Die Computerisierung der Gesellschaft bedingt ein ständiges Zunehmen der Geschwindigkeit, mit der neue Daten erzeugt werden. Parallel zu dieser Entwicklung steigt der Bedarf an geeigneten Analyseverfahren, die in diesen großen und oftmals heterogenen Datenmengen Muster finden, Zusammenhänge entdecken und damit Wissen erzeugen. Das in dieser Arbeit entwickelte Verfahren findet die passende Struktur in einer ungeordneten, abstrakten Datenmenge, ordnet die zugrunde liegenden Informationen und bündelt diese somit für eine gezielte Anwendung. Dieser Prozess des Information Clustering ist zweistufig, es erfolgt zuerst ein generelles Clustering, an das sich eine interpretierende Visualisierung anschliesst. Für das Clustering wird das Verfahren der Voronoidiagramme erweitert. Durch den Einsatz einer generellen Distanzfunktion wird die Modellierung der durch die großen Datenmengen entstehenden multidimensionalen Parameter sowie weiterer Gewichte ermöglicht. Eine anschließende Visualisierung aus dem Bereich der Informationsvisualisierung unterstützt die Interpretation der neu gewonnenen Informationen. Für die praktische Anwendung wird die Stadtplanung betrachtet. In der Stadtplanung wird das Modell des Planungsablaufes eingesetzt, mit dem verschiedene Planungsalternativen erzeugt werden. Dieses Modell ist jedoch zu starr, um den dynamischen Anforderungen in der Realität gerecht zu werden. Das Information Clustering erweitert den klassischen Planungsablauf, die Flexibilität des Modells wird dadurch erhöht und die Komplexität reduziert. Das Ergebnis der Berechnung ist genau eine Planungsalternative, die sämtliche Eingabeparameter kanalisiert.

Export metadata

  • Export Bibtex
  • Export RIS

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar
Metadaten
Author:Maja Ruby
URN (permanent link):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-21000
ISBN:978-3-939432-43-2
ISSN:1610-2673
Serie (Series number):Schriftenreihe / Fachbereich Informatik (25)
Advisor:Hans Hagen
Document Type:Doctoral Thesis
Language of publication:German
Year of Completion:2006
Year of Publication:2006
Publishing Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Granting Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Acceptance Date of the Thesis:2006/10/27
Tag:Clustering
GND-Keyword:Umweltinformatik; VIACOBI ; Visualisierung
Faculties / Organisational entities:Fachbereich Informatik
DDC-Cassification:004 Datenverarbeitung; Informatik

$Rev: 12793 $