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Erklärung und Visualisierung von strukturellem Wissen in bipartiten Graphen

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2024

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Verlag

Gesellschaft für Informatik e.V.

Zusammenfassung

Datensätze, welche die Form von bipartiten Graphen haben, kommen in vielen Bereichen vor. Beispiele für solche Datensätze sind Nutzer und ihre Vorlieben in sozialen Netzwerken oder die Interaktionen zwischen Krankheiten und Medikamenten in der Biomedizin. In der Dissertation wird die Entdeckung, Erklärung und Visualisierung von strukturellem Wissen in bipartiten Graphen bearbeitet. Dabei werden im Großen und Ganzen drei verschiedene Ansätze verfolgt. Im ersten Teil der Dissertation werden Algorithmen für die Entdeckung von für den Wissensentdeckungsprozess relevanten Teilstrukturen erforscht. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Visualisierung von Ordnungsstrukturen, welche sich aus den Datensätzen berechnen. Im letzten Teil wird ein Ansatz vorgestellt, den Hüllenoperators der formalen Begriffsanalyse zu lernen. Mithilfe des gelernten Operators können dann formale Begriffe in niedrigdimensionale Vektorräume eingebettet werden. Viele der in der Dissertation untersuchten Fragen sind mit NP-schweren Problemen verknüpft. Jedes dieser Probleme bringt seine eigenen Schwierigkeiten mit, was dazu führt, dass eine Kombination von Ansätzen aus verschiedenen Teilbereichen der Informatik in der Dissertation bearbeitet wird.

Beschreibung

Dürrschnabel, Dominik (2024): Erklärung und Visualisierung von strukturellem Wissen in bipartiten Graphen. Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2023 (Band 24). DOI: 10.18420/Diss2023-05. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. ISBN: 978-3-88579-982-5. pp. 51-60. Schoss Dagstuhl, Deutschland. 05.05.-08.05.24

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