Visuelle Analyse Sozialer Medien für die Situationseinschätzung
dc.contributor.author | Thom, Dennis | |
dc.contributor.editor | Hölldobler, Steffen | |
dc.date.accessioned | 2017-09-22T20:47:28Z | |
dc.date.available | 2017-09-22T20:47:28Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.description.abstract | Mit dem Entstehen sozialer Medien ist das Internet zu einem unaufhörlichen Strom von Wissen, Beobachtungen, Gedanken und persönlichen Statusberichten angewachsen. Diese Entwicklung bedeutet auch völlig neue Möglichkeiten für die Situationseinschätzung (Situation Awareness) in Bereichen wie dem Katastropheschutz, der Seuchenkontrolle oder im Journalismus. In der hier vorgestellten Dissertation wurden Lösungsmodelle entwickelt, welche es erlauben, die Datenfluten zu bewältigen, Anomalien automatisch zu erkennen und daraus ein visuelles Lagebild zu generieren. Gemäß dem Ansatz der Visual Analytics wurden dabei Verfahren des Data Mining und Machine Learning engmaschig mit den Möglichkeiten der interaktiven Datenvisualisierung verknüpft. | de |
dc.identifier.isbn | 978-3-88579-975-7 | |
dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/4593 | |
dc.language.iso | de | |
dc.publisher | Gesellschaft für Informatik | |
dc.relation.ispartof | Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2015 | |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Dissertations, Volume D-16 | |
dc.title | Visuelle Analyse Sozialer Medien für die Situationseinschätzung | de |
gi.citation.endPage | 318 | |
gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
gi.citation.startPage | 309 |
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