BERICHTE Department für Informatik Zwei-Jahresbericht des ...

32 KAPITEL 3. PRAKTISCHE INFORMATIK
Die Zuordnung von Objekten zu vordefinierten Klassen kann zur Lösung zahlreicher praxisrelevanter
Fragestellungen herangezogen werden. Ein Beispiel hierfür ist die Einteilung von Kunden
in Kundengruppen, um die im Rahmen einer Marketingaktion anzusprechenen Kunden zu identifizieren.
Die hierzu zu betrachtenden Daten liegen zumeist in einer relationalen Datenbank vor,
während automatisierte Datenanalyseverfahren zur
Extraktion des Klassifikationswissens Attribut-Wert Repräsentationen voraussetzen. Die dabei
durchzuführende Transformation erfordert Datenbankkenntnisse und eine aufwändige Vorverarbeitung
sowohl während der Herleitung eines Entscheidungsbaumklassifiaktors als auch
zu dessen Anwendung und macht bis zu 80% des Analyseaufwandes aus. In die Datenmodellierung
eingeflossenes Domänenwissen wird Während der Vorverarbeitung entfernt und muss
vom Analysen im Data Mining Schritt erneut hinzugefügt werden. Analysedaten liegen ferner
häufig verteilt vor: sei es im Rahmen kooperierender Datenanalysen oder durch die Organisation
von Firmen in Holdings. In diesen Fällen ist eine Integration der Daten u.U. rechtlich nicht
zulässig, sofern sie schützenswerte Daten (personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse)
enthalten. Gleichzeitig wächst auch die Sensibilität hinsichtlich des Umgangs mit schutzwürdigen
Daten. Im Rahmen dieses Projektes werden Algorithmen entwickelt, die eine verteilte Klassifikation
unter Berücksichtigung von Privacy-Aspekten ermöglichen. Hierbei wird ein struktureller,
mehrstufiger Datenanalyseansatz vorgeschlagen, der eine direkte Analyse relational gespeicherter
Daten ermöglicht und im Datenschema enthaltenes Domänenwissen automatisch in
die Datenanalyse integriert. Klassifikationswissen wird hierbei in kompakt in multi-relationalen
Entscheidungsbäumen repräsentiert.
DynaQuest – Dynamische und adaptiven Anfrageverarbeitung in Virtuellen Datenbangsystemen
Projektdauer: seit 01.1999
Finanziert durch: Landesmittel
Datenbanksysteme und das World Wide Web wachsen immer mehr zu Virtuellen Datenbanksystemen
zusammen. Im Rahmen dieser neuen Informationssystemklasse ergeben sich erweiterte
Anforderungen an die Anfrageverarbeitung. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen muss die Anfrageverarbeitung
in diesem Kontext zusätzlich mit hoher Dynamik, Heterogenitäten, Verteilung
und Redundanzen der beteiligten Quellen, sowie deren unsichere Datenqualität umgehen können.
Im Projekt DynaQuest wird ein Framework konzipiert und realisiert, welches eine adäquate
Unterstützung bei der Entwicklung Virtueller Datenbanksysteme durch den Einsatz von dynamischen
und adaptiven Anfrageverarbeitungstechniken bietet. Im Rahmen von DynaQuest
werden insbesondere eine kontextspezifische Wahl relevanter Quellen zur Qualitätssteigerung
von Antworten sowie die Möglichkeiten der Laufzeitadaption zur Steigerung der Robustheit von
Anfragen untersucht.
FliDA – Data Analysis to Support the Assessment and Diagnosis of Man/Machine
Interactions
Projektdauer: seit 01.2001
Projektpartner: Psychologie der Universität Oldenburg, Lufthansa Flight Training, DLR
Finanziert durch: Landesmittel
In FliDA wird ein datengetriebener Zugang zur Realisierung von Assistenzsystemen im Kontext
simulatorbasierter Trainingsgeräte zum Pilotentraining wie auch Piloten in realen Flugsituationen
entwickelt. Hierzu werden Konzepte solcher Assistenzsysteme untersucht, es werden
damit verbundene Fragestellungen wissenschaftlich behandelt und schließlich eine auf der
Agenten-Metapher beruhende Systemarchitektur entwickelt. Zugänge zur Analyse umfangrei-