Masterarbeit MSTR-2019-37

Bibliograph.
Daten
Link, Marco: Automatische Ressourcenselektion in Datenanalysepipelines.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Masterarbeit Nr. 37 (2019).
63 Seiten, deutsch.
Kurzfassung

In dieser Ausarbeitung werden ein Konzept sowie eine prototypische Implementierung für die automatische Relevanzbestimmung von semantischen Ressourcen zu den Eingabedaten von Datenanalysen vorgestellt. Dabei werden die einzelnen Pipelineschritte einer Datenanalysepipeline gesondert betrachtet. Zum Einsatz kommen Methoden und Metriken aus dem Information Retrieval. Durch die Anwendung des Prototyps auf beispielhafte Datenanalysepipelines und semantische Ressourcen wird der praktikable Nutzen der vorgeschlagenen Methode evaluiert. Hierzu werden die Relevanzen zu den Beispieldaten und Pipelineschritten bestimmt und durch die Integration der semantischen Ressourcen die Veränderung der Datenanalyseergebnisse beobachtet und diskutiert.

Volltext und
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Volltext
Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Anwendersoftware
BetreuerMitschang, Prof. Bernhard; Kiefer, Cornelia; Villaueva Zacarias, Alejandro Gabriel
Eingabedatum8. August 2019
   Publ. Informatik