Master Thesis MSTR-2019-37

BibliographyLink, Marco: Automatische Ressourcenselektion in Datenanalysepipelines.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 37 (2019).
63 pages, german.
Abstract

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.

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Volltext
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Prof. Bernhard; Kiefer, Cornelia; Villaueva Zacarias, Alejandro Gabriel
Entry dateAugust 8, 2019
   Publ. Department   Publ. Institute   Publ. Computer Science