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LCSH

Logic design

Subject

Logic design

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Abstract

This book offers a comprehensive introduction to the exploding field of data mining. We are surrounded by data, numerical and otherwise, which must be analyzed and processed to convert it into information that informs, instructs, answers, or otherwise aids understanding and decision-making. Due to the ever-increasing complexity and size of today's data sets, a new term, data mining, was created to describe the indirect, automatic data analysis techniques that utilize more complex and sophisticated tools than those which analysts used in the past to do mere data analysis. "Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms" discusses data mining principles and then describes representative state-of-the-art methods and algorithms originating from different disciplines such as statistics, machine learning, neural networks, fuzzy logic, and evolutionary computation. Detailed algorithms are provided with necessary explanations and illustrative examples. This text offers guidance: how and when to use a particular software tool (with their companion data sets) from among the hundreds offered when faced with a data set to mine. This allows analysts to create and perform their own data mining experiments using their knowledge of the methodologies and techniques provided. This book emphasizes the selection of appropriate methodologies and data analysis software, as well as parameter tuning. These critically important, qualitative decisions can only be made with the deeper understanding of parameter meaning and its role in the technique that is offered here. Data mining is an exploding field and this book offers much-needed guidance to selecting among the numerous analysis programs that are available.

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Content

Kapitel 1; Corporate Semantic Web; 1.1 Das Semantic Web; 1.2 Semantische Anwendungen im Unternehmenseinsatz; 1.3 Bereitstellen von Linked Data reicht nicht; 1.4 Eine global vernetzte Wissensbasis -- Fiktion oder Realität?; 1.5 Semantik)=)RDF?; 1.6 Richtig vorgehen; 1.7 Modellieren ist einfach (?!); 1.8 Juristische Fragen; 1.9 Semantische Anwendungen stiften Nutzen in Unternehmen -- nachweislich!; 1.10 Fazit; Literatur; Kapitel 2; Einordnung und Abgrenzung des Corporate Semantic Webs; 2.1 Grundlegende Begriffe; 2.2 Corporate Semantic Web 2.3 Public Semantic Web2.4 Social Semantic Web 3.0; 2.5 Pragmatic Web; 2.6 Zusammenfassung und Ausblick "Ubiquitous Pragmatic Web 4.0"; Literatur; Kapitel 3; Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt?; 3.1 Einleitung; 3.2 Semantische Suche in Webarchiven (Quantinum AG); 3.2.1 Kundenanforderungen; 3.2.2 Technische Umsetzung; 3.2.3 Erfahrungswerte; 3.3 Semantische Analyse und Suche in Kundenspezifikationen (Ontos AG); 3.3.1 Kundenanforderungen; 3.3.2 Technische Umsetzung; 3.3.3 Erfahrungswerte 3.4 Sicherheit für Banken im Risikomanagement (VICO Research & Consulting GmbH)3.4.1 Kundenanforderungen; 3.4.2 Technische Umsetzung; 3.4.3 Erfahrungswerte; 3.5 Interaktive Fahrzeugdiagnose (semafora GmbH); 3.5.1 Kundenanforderungen; 3.5.2 Technische Umsetzung; 3.5.3 Erfahrungswerte; 3.6 Quo Vadis?; 3.7 Umfrage-Ergebnisse; 3.8 Semantic Web Standards & Tools; 3.9 Ausblick; Literatur; Kapitel 4; Modellierung des Sprachraums von Unternehmen; 4.1 Hintergrund; 4.2 Eine Frage der Bedeutung; 4.3 Bedeutung von Begriffen im Unternehmenskontext; 4.3.1 Website-Suche bei einem Industrieunternehmen 4.3.2 Extranet-Suche bei einem Marktforschungsunternehmen4.3.3 Intranet-Suche bei einem Fernsehsender; 4.4 Variabilität unserer Sprache und unseres Sprachgebrauchs; 4.4.1 Konsequenzen des Sprachgebrauchs; 4.5 Terminologiemanagement und Unternehmensthesaurus; 4.5.1 Unternehmensthesaurus; 4.5.2 Mut zur Lücke: Arbeiten mit unvollständigen Terminologien; 4.6 Pragmatischer Aufbau von Unternehmensthesauri; 4.6.1 Begriffsanalyse des Anwendungsbereichs; 4.6.2 Informationsquellen; 4.6.3 Häufigkeitsverteilung; 4.6.4 Aufwand und Nutzen; Literatur; Kapitel 5 Schlendern durch digitale Museen und Bibliotheken5.1 Einleitung; 5.2 Anwendungsfall 1: Schlendern durch das Digitale Museum; 5.3 Anwendungsfall 2: Literatur in Bibliotheken finden; 5.4 Herausforderungen; 5.5 Die Anforderungen treiben die Architektur; 5.5.1 Semantic ETL; 5.5.2 Semantic Logic; 5.5.3 Client; 5.6 Diskussion; 5.7 Empfehlungen und Fazit; Literatur; Kapitel 6; Semantische Suche im Bereich der Energieforschungsförderung; 6.1 Das Projekt EnArgus®; 6.2 Die Fachontologie; 6.2.1 Semantische Suche; 6.2.2 Repräsentation der semantischen Relationen in der Fachontologie

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Date

23. 3.2008 19:10:22