Optimiertes Retrieval von Fallbeispielen mit k-d-Bäumen
- In fallbasierten Systemen ist es notwendig, ein über die normalen Datenbank-Suchaufgaben hinausgehendes Retrieval bereitzustellen. Hier müssen die n zu einem Anfragefall ähnlichsten Fälle aus einer Fallbasis gesucht werden.In dieser Diplomarbeit wird ein solches System zum ähnlichkeitsbasierten Retrieval von Fällen entwickelt. Dieses System übernimmt die Verwaltung der Fälle unter Verwendung der Datenstruktur des k-d-Baumes, hierbei werden die k-d-Bäume so aufgebaut, dass sie in optimaler Weise die sogenannte Best-Match- bzw. Nearest-Neighbour-Suche ermöglichen. Hierbei stand bereits ein existierendes System zur Verfügung, welches diese Suche zwar schon unterstützt, aber noch eine unbefriedigende Performance aufwies.
Author: | Frank Göbel |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-204 |
Document Type: | Master's Thesis |
Language of publication: | German |
Year of Completion: | 1993 |
Year of first Publication: | 1993 |
Publishing Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Granting Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Date of the Publication (Server): | 2000/04/03 |
Tag: | Decision Trees; Entscheidungsbäume |
Note: | Die Universität Kaiserslautern arbeitet neben den Firmen AcknoSoft (Frankreich, USA), Irish Multimedia Systems (Irland) und tecInno (Deutschland) im INRECA-Projekt mit. |
Faculties / Organisational entities: | Kaiserslautern - Fachbereich Informatik |
DDC-Cassification: | 0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik |
Licence (German): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |