Ludwig-Maximilians-Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme |
University of Munich Institute for Computer Science Database and Information Systems |
vorhergehende Semester:
[ SS 97,
SS 96]
Inhalt:
Der Inhalt des Hauptseminars wird Mitte Februar durch Aushang und im
Web bekanntgegeben.
Veranstaltung | Zeit | Ort | Beginn |
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Seminar | Di, 14.00 - 16.00 Uhr | Raum 1.31 (Oettingenstr. 67) | 04.05.1999 |
Aushang
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Kurze Einführung
Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist der Prozeß der (semi-)automatischen Extraktion von Wissen aus sehr großen Datenbanken, das gültig, unbekannt und nützlich ist. Die wesentliche Komponente in diesem Prozeß ist das Data Mining, d.h. die Anwendung von effizienten Algorithmen, die die in der Datenbank enthaltenen Muster liefern.
Ausgewählte Themenbereiche
- Identifikation von Klassen (Clustering)
- Klassifikation
- Charakterisierung
- Trenderkennung
Es werden Originalartikel aus der Literatur behandelt, die in der Vorbesprechung vergeben werden.
Voraussetzung
Grundstudiumsvorlesungen der Informatik, Vorlesung Datenbanksysteme.
Vorbesprechung
Mittwoch, 24. Februar 1999, 13 Uhr c.t.
Raum 127, Oettingenstr. 67