Lernen von Modellen in Parallelen Universen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen des beantragten Projekts wurden neue Data Mining Verfahren für Daten, beschrieben in verschiedenen Darstellungsräumen, so genannten Parallelen Universen, entwickelt und untersucht. Ziel der Verfahren ist es, Modelle zu generieren, die interessante Strukturen in den Daten, verteilt auf verschiedene Beschreibungsräume darstellen. Die gefundenen Modelle bestehen also aus Teilen, die in jeweils unterschiedlichen Universen gültig sind und zusammen die den gesamten Daten zugrunde liegende Struktur beschreiben. Dazu wurden Clusterverfahren erweitert, um in Parallelen Universen gleichzeitig Gruppierungen ähnlicher Objekte zu finden. Die entwickelten Verfahren wurden im Rahmen existierender Forschungskollaborationen an realen Datensätzen evaluiert und im Rahmen der Open Source Datenanalyseplatform KNIME der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- "Fuzzy Clustering in Parallel Universes“, International Journal of Approximate Reasoning, vol. 45, no. 3, pp. 439-454, 2007
Wiswedel, Bernd, Berthold, Michael R.
- "Interactive Exploration of Fuzzy Clusters“, In: de Oliveira, Jose Valente, Pedrycz, W., Advances in Fuzzy Clustering and its Applications. John Wiley and Sons, pp. 123-136, 2007
Wiswedel, Bernd, Patterson, David E., Berthold, Michael R.
- "Learning in Parallel Universes“. In: Parallel Universes and Local Patterns, Berthold, Michael R., Morik, Katharina, Siebes, Arno, Series Dagstuhl Seminar Proceedings, no. 7181, Internationales Begegnungs- und Forschungszentrum fuer Informatik (IBFI), Schloss Dagstuhl, Germany, 2007
Berthold, Michael R., Wiswedel, Bernd
- Lernen in Parallelen Universen, 2008
Wiswedel, Bernd
- "Learning in Parallel Universes“, Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 21, pp. 130-150, 2010
Wiswedel, Bernd, Hoeppner, Frank, Berthold, Michael R.
- "Supervised Learning in Parallel Universes using Neighbor-grams“. In: Proceedings of the 10th International Symposium on Intelligent Data Analysis, Series Lecture Notes in Computer Science (LNCS), no. 7014, pp. 388-400, Springer-Verlag, 2011
Wiswedel, Bernd, Berthold, Michael R.