Header

UZH-Logo

Maintenance Infos

Raumzeitliches Data Mining


Laube, P (2011). Raumzeitliches Data Mining. In: Schilcher, M. Geoinformationssysteme. Beiträge zum 16. Münchner Fortbildungsseminar. Heidelberg: abcverlag, 50-62.

Abstract

Data Mining schürft Wissen aus grossen Datenbeständen. Data Mining sucht computergestützt und algorithmisch nach Mustern, Regeln und Beziehungen, die allgemein gültig, neu aber nicht trivial, sowie nützlich und verständlich sind.Raumzeitliches Data Mining ist eine Spezialisierung von Data Mining und sucht entsprechend nach Mustern in Objekten, Ereignissen und Prozessen in Raumzeit. Dieser Artikel gibt eine Einführung in Data Mining und diskutiert typische Muster und Beziehungen, welche durch raumzeitliches Data Mining in Geodatenbeständen gefunden werden können.

Abstract

Data Mining schürft Wissen aus grossen Datenbeständen. Data Mining sucht computergestützt und algorithmisch nach Mustern, Regeln und Beziehungen, die allgemein gültig, neu aber nicht trivial, sowie nützlich und verständlich sind.Raumzeitliches Data Mining ist eine Spezialisierung von Data Mining und sucht entsprechend nach Mustern in Objekten, Ereignissen und Prozessen in Raumzeit. Dieser Artikel gibt eine Einführung in Data Mining und diskutiert typische Muster und Beziehungen, welche durch raumzeitliches Data Mining in Geodatenbeständen gefunden werden können.

Statistics

Altmetrics

Downloads

3 downloads since deposited on 23 Dec 2011
0 downloads since 12 months
Detailed statistics

Additional indexing

Item Type:Book Section, refereed, original work
Communities & Collections:07 Faculty of Science > Institute of Geography
Dewey Decimal Classification:910 Geography & travel
Language:German
Date:2011
Deposited On:23 Dec 2011 08:24
Last Modified:05 Apr 2016 15:14
Publisher:abcverlag
ISBN:978-3-938833-55-1
Related URLs:http://www.abcverlag.info/

Download

Preview Icon on Download
Content: Accepted Version
Filetype: PDF - Registered users only
Size: 632kB

TrendTerms

TrendTerms displays relevant terms of the abstract of this publication and related documents on a map. The terms and their relations were extracted from ZORA using word statistics. Their timelines are taken from ZORA as well. The bubble size of a term is proportional to the number of documents where the term occurs. Red, orange, yellow and green colors are used for terms that occur in the current document; red indicates high interlinkedness of a term with other terms, orange, yellow and green decreasing interlinkedness. Blue is used for terms that have a relation with the terms in this document, but occur in other documents.
You can navigate and zoom the map. Mouse-hovering a term displays its timeline, clicking it yields the associated documents.

Author Collaborations