Abbildung B.12.: Graph zu Schema 2 100
B.4. Filmdatenbank MOVIE (movie, title, type, year, runningtime) PERSON (person, name, real name, sex, height, birth_date, birth_country, birth_location, death_date, death_country, death_location) PART (part, movie → MOVIE, person → PERSON, mentioned, creditpos) CHARACTER (part → PART, character) REMARK (part → PART, remark) LINK (movie1 → MOVIE, movie2 → MOVIE, link) LANGUAGE (movie → MOVIE, language) GENRE (movie → MOVIE, genre) KEYWORD (movie → MOVIE, keyword) COUNTRY (movie → MOVIE, country) LOCATION (movie → MOVIE, location, country) AKA (movie → MOVIE, country, aka) RELEASE (movie → MOVIE, country, release) RATING (movie → MOVIE, rating, votes) BUDGET (movie → MOVIE, budget, currency) QUOTE (movie → MOVIE, dialog, line, quote) Abbildung B.13.: MovieDB Schema 1 PRODUCTION (production, title, runtime, year) MOVIE (production → PRODUCTION, type) SERIES (series, title, year) EPISODE (production → PRODUCTION, series → SERIES, season, episode, air_date) GENRE (production → PRODUCTION, genre) KEYWORD (production → PRODUCTION, keyword) COUNTRY (production → PRODUCTION, country) LOCATION (production → PRODUCTION, location, country) LANGUAGE (production → PRODUCTION, language) RELEASE (production → PRODUCTION, country, year, month, day) AKA (production → PRODUCTION, country, aka) QUOTE (production → PRODUCTION, dialog, line, quote) BUDGET (production → PRODUCTION, budget, currency) RATING (production → PRODUCTION, rating, votes) LINK (production1 → PRODUCTION, production2 → PRODUCTION, link) PERSON (person, name, real name, sex, height, birth_date, birth_country, birth_location, death_date, death_country, death_location) PARENTS (person → PERSON, mother → PERSON, father → PERSON) WORKS (person → PERSON, production → PRODUCTION, job, credit_pos) PLAYS (person → PERSON, production → PRODUCTION, role) Abbildung B.14.: MovieDB Schema 2 101
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Leibniz Universität Hannover Insti
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Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 5
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1. Einleitung 1.1. Motivation und S
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2. Grundlagen In diesem Kapitel sol
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Möglichkeiten erläutert, wie Mapp
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(etwa OLA oder Microsoft BizTalk Ma
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Abbildung 3.2.: Klassifizierung von
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4. Der Similarity Flooding Algorith
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Definition 4.1 Seien A und B zwei M
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Gemäß der Definition wird also zu
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Abbildung 4.3.: Similarity Propagat
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durch die Formel darstellen, wobei
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Tabelle 4.3 dargestellt sind. Währ
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Abbildung 4.4.: Bipartiter Graph (l
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Das Zuordnungsproblem Beim Zuordnun
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5. Vergleich mit anderen Verfahren
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(vorgeschlagen ist ein Unterschied
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durchgeführt werden müssen, um ei
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6. Implementierung der Testumgebung
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Abbildung 6.4.: Menü mit den Anfan
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Abbildung 6.7.: Filterung der Ergeb
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AUTOR(Name (PK), Geburtsdatum); BUC
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sich allein mit der Qualität des V
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Die Graphen 3, 4 und 5 sind jeweils
- Seite 49 und 50: Graph 1 2 3 4 5 6 7 |Knoten| 6 15 8
- Seite 51 und 52: wie sich das allgemein auf das Simi
- Seite 53 und 54: Knoten Iteration 1 (a, b) 0 (a 1 ,
- Seite 55 und 56: Knoten Iteration 1 2 3 10 20 30 40
- Seite 57 und 58: gorithmus arbeiten muss, um zu eine
- Seite 59 und 60: Die Beobachtung, dass sich die Kand
- Seite 61 und 62: Knoten Iteration 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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- Seite 65 und 66: eines Schemas in einen Graphen. Im
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- Seite 69 und 70: 1 für α in der Vorverarbeitung da
- Seite 71 und 72: Musiksammlung Bei den Musiksammlung
- Seite 73 und 74: durch Festlegen von Anfangsähnlich
- Seite 75 und 76: den Benutzer berücksichtigt wurde,
- Seite 77 und 78: Literaturverzeichnis [DMR02] [Dra93
- Seite 79 und 80: A. Anhang - Für Experimente verwen
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- Seite 83 und 84: A.3. Graph 3 Abbildung A.7.: Graph
- Seite 85 und 86: Abbildung A.10.: Graph 4: Pairwise
- Seite 87 und 88: Abbildung A.12.: Graph 5: Pairwise
- Seite 89 und 90: Abbildung A.14.: Graph 6: Pairwise
- Seite 91 und 92: Abbildung A.16.: Graph 7: Pairwise
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