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  1. Mandl, T.: Text mining und data minig (2013) 0.06 
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    Theme
    Data Mining
  2. Analytische Informationssysteme : Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining (1999) 0.06 
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    Abstract
    Neben den operativen Informationssystemen, welche die Abwicklung des betrieblichen Tagesgeschäftes unterstützen, treten heute verstärkt Informationssysteme für analytische Aufgaben der Fach- und Führungskräfte in den Vordergrund. In fast allen Unternehmen werden derzeit Begriffe und Konzepte wie Data Warehouse, On-Line Analytical Processing und Data Mining diskutiert und die zugehörigen Produkte evaluiert. Vor diesem Hintergrund zielt der vorliegende Sammelband darauf ab, einen aktuellen Überblick über Technologien, Produkte und Trends zu bieten. Als Entscheidungsgrundlage für den Praktiker beim Aufbau und Einsatz derartiger analytischer Informationssysteme können die unterschiedlichen Beiträge aus Wirtschaft und Wissenschaft wertvolle Hilfestellung leisten.
    Content
    Grundlagen.- Data Warehouse.- On-line Analytical Processing.- Data Mining.- Betriebswirtschaftliche und strategische Aspekte.
    Theme
    Data Mining
  3. Analytische Informationssysteme : Data Warehouse, On-Line Analytical Processing, Data Mining (1998) 0.06 
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    Abstract
    Neben den operativen Informationssystemen treten heute verstärkt Informationssysteme für die analytischen Aufgaben der Fach- und Führungskräfte in den Vordergrund. In fast allen Unternehmen werden derzeit Begriffe und Konzepte wie Data Warehouse, On-Line Analytical Processing und Data Mining diskutiert und die zugehörigen Produkte evaluiert. Vor diesem Hintergrund zielt der vorliegende Sammelband darauf, einen aktuellen Überblick über Technologien, Produkte und Trends zu bieten. Als Entscheidungsgrundlage für den Praktiker beim Aufbau und Einsatz derartiger analytischer Informationssysteme können die unterschiedlichen Beiträge aus Wirtschaft und Wissenschaft wertvolle Hilfestellung leisten
    Theme
    Data Mining
  4. Winterhalter, C.: Licence to mine : ein Überblick über Rahmenbedingungen von Text and Data Mining und den aktuellen Stand der Diskussion (2016) 0.06 
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    Abstract
    Der Artikel gibt einen Überblick über die Möglichkeiten der Anwendung von Text and Data Mining (TDM) und ähnlichen Verfahren auf der Grundlage bestehender Regelungen in Lizenzverträgen zu kostenpflichtigen elektronischen Ressourcen, die Debatte über zusätzliche Lizenzen für TDM am Beispiel von Elseviers TDM Policy und den Stand der Diskussion über die Einführung von Schrankenregelungen im Urheberrecht für TDM zu nichtkommerziellen wissenschaftlichen Zwecken.
    Theme
    Data Mining
  5. Junger, U.; Schwens, U.: ¬Die inhaltliche Erschließung des schriftlichen kulturellen Erbes auf dem Weg in die Zukunft : Automatische Vergabe von Schlagwörtern in der Deutschen Nationalbibliothek (2017) 0.06 
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    Abstract
    Wir leben im 21. Jahrhundert, und vieles, was vor hundert und noch vor fünfzig Jahren als Science Fiction abgetan worden wäre, ist mittlerweile Realität. Raumsonden fliegen zum Mars, machen dort Experimente und liefern Daten zur Erde zurück. Roboter werden für Routineaufgaben eingesetzt, zum Beispiel in der Industrie oder in der Medizin. Digitalisierung, künstliche Intelligenz und automatisierte Verfahren sind kaum mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Grundlage vieler Prozesse sind lernende Algorithmen. Die fortschreitende digitale Transformation ist global und umfasst alle Lebens- und Arbeitsbereiche: Wirtschaft, Gesellschaft und Politik. Sie eröffnet neue Möglichkeiten, von denen auch Bibliotheken profitieren. Der starke Anstieg digitaler Publikationen, die einen wichtigen und prozentual immer größer werdenden Teil des Kulturerbes darstellen, sollte für Bibliotheken Anlass sein, diese Möglichkeiten aktiv aufzugreifen und einzusetzen. Die Auswertbarkeit digitaler Inhalte, beispielsweise durch Text- and Data-Mining (TDM), und die Entwicklung technischer Verfahren, mittels derer Inhalte miteinander vernetzt und semantisch in Beziehung gesetzt werden können, bieten Raum, auch bibliothekarische Erschließungsverfahren neu zu denken. Daher beschäftigt sich die Deutsche Nationalbibliothek (DNB) seit einigen Jahren mit der Frage, wie sich die Prozesse bei der Erschließung von Medienwerken verbessern und maschinell unterstützen lassen. Sie steht dabei im regelmäßigen kollegialen Austausch mit anderen Bibliotheken, die sich ebenfalls aktiv mit dieser Fragestellung befassen, sowie mit europäischen Nationalbibliotheken, die ihrerseits Interesse an dem Thema und den Erfahrungen der DNB haben. Als Nationalbibliothek mit umfangreichen Beständen an digitalen Publikationen hat die DNB auch Expertise bei der digitalen Langzeitarchivierung aufgebaut und ist im Netzwerk ihrer Partner als kompetente Gesprächspartnerin geschätzt.
    Date
    19. 8.2017 9:24:22
  6. Schrodt, R.: Tiefen und Untiefen im wissenschaftlichen Sprachgebrauch (2008) 0.05 
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    Content
    Vgl. auch: https://studylibde.com/doc/13053640/richard-schrodt. Vgl. auch: http%3A%2F%2Fwww.univie.ac.at%2FGermanistik%2Fschrodt%2Fvorlesung%2Fwissenschaftssprache.doc&usg=AOvVaw1lDLDR6NFf1W0-oC9mEUJf.
  7. Drees, B.: Text und data mining : Herausforderungen und Möglichkeiten für Bibliotheken (2016) 0.05 
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    Abstract
    Text und Data Mining (TDM) gewinnt als wissenschaftliche Methode zunehmend an Bedeutung und stellt wissenschaftliche Bibliotheken damit vor neue Herausforderungen, bietet gleichzeitig aber auch neue Möglichkeiten. Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über das Thema TDM aus bibliothekarischer Sicht. Hierzu wird der Begriff Text und Data Mining im Kontext verwandter Begriffe diskutiert sowie Ziele, Aufgaben und Methoden von TDM erläutert. Diese werden anhand beispielhafter TDM-Anwendungen in Wissenschaft und Forschung illustriert. Ferner werden technische und rechtliche Probleme und Hindernisse im TDM-Kontext dargelegt. Abschließend wird die Relevanz von TDM für Bibliotheken, sowohl in ihrer Rolle als Informationsvermittler und -anbieter als auch als Anwender von TDM-Methoden, aufgezeigt. Zudem wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Befragung der Betreiber von Dokumentenservern an Bibliotheken in Deutschland zum aktuellen Umgang mit TDM durchgeführt, die zeigt, dass hier noch viel Ausbaupotential besteht. Die dem Artikel zugrunde liegenden Forschungsdaten sind unter dem DOI 10.11588/data/10090 publiziert.
    Theme
    Data Mining
  8. Heesen, H.; Jüngels, L.: ¬Der Regierungsentwurf der Text und Data Mining-Schranken (§§ 44b, 60d UrhG-E) : ein Überblick zu den geplanten Regelungen für Kultur- und Wissenschaftseinrichtungen (2021) 0.05 
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  9. Klein, H.: Web Content Mining (2004) 0.05 
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    Abstract
    Web Mining - ein Schlagwort, das mit der Verbreitung des Internets immer öfter zu lesen und zu hören ist. Die gegenwärtige Forschung beschäftigt sich aber eher mit dem Nutzungsverhalten der Internetnutzer, und ein Blick in Tagungsprogramme einschlägiger Konferenzen (z.B. GOR - German Online Research) zeigt, dass die Analyse der Inhalte kaum Thema ist. Auf der GOR wurden 1999 zwei Vorträge zu diesem Thema gehalten, auf der Folgekonferenz 2001 kein einziger. Web Mining ist der Oberbegriff für zwei Typen von Web Mining: Web Usage Mining und Web Content Mining. Unter Web Usage Mining versteht man das Analysieren von Daten, wie sie bei der Nutzung des WWW anfallen und von den Servern protokolliert wenden. Man kann ermitteln, welche Seiten wie oft aufgerufen wurden, wie lange auf den Seiten verweilt wurde und vieles andere mehr. Beim Web Content Mining wird der Inhalt der Webseiten untersucht, der nicht nur Text, sondern auf Bilder, Video- und Audioinhalte enthalten kann. Die Software für die Analyse von Webseiten ist in den Grundzügen vorhanden, doch müssen die meisten Webseiten für die entsprechende Analysesoftware erst aufbereitet werden. Zuerst müssen die relevanten Websites ermittelt werden, die die gesuchten Inhalte enthalten. Das geschieht meist mit Suchmaschinen, von denen es mittlerweile Hunderte gibt. Allerdings kann man nicht davon ausgehen, dass die Suchmaschinen alle existierende Webseiten erfassen. Das ist unmöglich, denn durch das schnelle Wachstum des Internets kommen täglich Tausende von Webseiten hinzu, und bereits bestehende ändern sich der werden gelöscht. Oft weiß man auch nicht, wie die Suchmaschinen arbeiten, denn das gehört zu den Geschäftsgeheimnissen der Betreiber. Man muss also davon ausgehen, dass die Suchmaschinen nicht alle relevanten Websites finden (können). Der nächste Schritt ist das Herunterladen der Websites, dafür gibt es Software, die unter den Bezeichnungen OfflineReader oder Webspider zu finden ist. Das Ziel dieser Programme ist, die Website in einer Form herunterzuladen, die es erlaubt, die Website offline zu betrachten. Die Struktur der Website wird in der Regel beibehalten. Wer die Inhalte einer Website analysieren will, muss also alle Dateien mit seiner Analysesoftware verarbeiten können. Software für Inhaltsanalyse geht davon aus, dass nur Textinformationen in einer einzigen Datei verarbeitet werden. QDA Software (qualitative data analysis) verarbeitet dagegen auch Audiound Videoinhalte sowie internetspezifische Kommunikation wie z.B. Chats.
    Theme
    Data Mining
  10. Ester, M.; Sander, J.: Knowledge discovery in databases : Techniken und Anwendungen (2000) 0.05 
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    Content
    Einleitung.- Statistik- und Datenbank-Grundlagen.Klassifikation.- Assoziationsregeln.- Generalisierung und Data Cubes.- Spatial-, Text-, Web-, Temporal-Data Mining. Ausblick.
    Theme
    Data Mining
  11. Hölzig, C.: Google spürt Grippewellen auf : Die neue Anwendung ist bisher auf die USA beschränkt (2008) 0.05 
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    Theme
    Data Mining
  12. Hensinger, P.: Trojanisches Pferd "Digitale Bildung" : Auf dem Weg zur Konditionierungsanstalt in einer Schule ohne Lehrer? (2017) 0.05 
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    Abstract
    Wir hatten schon viele Schulreformen, und nun wird von der Kultusministerkonferenz eine weitere angekün-digt, die "Digitale Bildung": Unterricht mit digitalen Medien wie Smartphone und Tablet-PC über WLAN.1Medien und Bildungspolitiker predigen Eltern, ihre Kinder seien in Schule und Beruf chancenlos, wenn sie nicht schon in der Grundschule Apps programmieren lernen.Die Hauptinitiative der Digitalisierung der Bildung kommt von der IT-Branche. Im Zwischenbericht der Platt-form "Digitalisierung in Bildung und Wissenschaft" steht, wer das Bundeswissenschaftsministerium berät - nämlich Akteure der IT-Wirtschaft: Vom Bitkom, der Gesellschaft für Informatik (GI) über Microsoft, SAP bis zur Telekom sind alle vertreten (BUNDESMINISTERIUM 2016:23). Nicht vertreten dagegen sind Kinderärzte, Päda-gogen, Lernpsychologen oder Neurowissenschaftler, die sich mit den Folgen der Nutzung von Bildschirm-medien bei Kindern und Jugendlichen beschäftigen. Die New York Times schlägt in einer Analyse Alarm: "How Google Took Over the Classroom" (13.05.2017).2 Mit ausgeklügelten Methoden, den Hype um digitale Medien nutzend, greift Google nach der Kontrolle des US-Bildungswesens, auch der Kontrolle über die Inhalte. Wer bei der Analyse und Bewertung dieser Entwicklung nur fragt "Nützen digitale Medien im Unterricht?", verengt den Blick, reduziert auf Methodik und Didaktik und schließt Gesamtzusammenhänge aus. Denn die digitalen Medien sind mehr als nur Unterrichts-Hilfsmittel. Diesen Tunnelblick weitet die IT-Unternehmerin Yvonne Hofstetter. Sie schreibt in ihrem Buch "Das Ende der Demokratie": "Mit der Digitalisierung verwandeln wir unser Leben, privat wie beruflich, in einen Riesencomputer. Alles wird gemessen, gespeichert, analysiert und prognostiziert, um es anschließend zu steuern und zu optimieren"(HOFSTETTER 2016:37). Grundlage dafür ist das Data-Mining - das Sammeln von Daten - für BigData Analysen. Die Haupt-Schürfwerkzeuge dazu sind dasSmartphone, der TabletPC und das WLAN-Netz.
    Date
    22. 2.2019 11:45:19
  13. Jäger, L.: Von Big Data zu Big Brother (2018) 0.05 
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    Date
    22. 1.2018 11:33:49
    Theme
    Data Mining
  14. Gödert, W.; Lepsky, K.: Informationelle Kompetenz : ein humanistischer Entwurf (2019) 0.05 
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    Footnote
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  15. Witschel, H.F.: Terminologie-Extraktion : Möglichkeiten der Kombination statistischer uns musterbasierter Verfahren (2004) 0.04 
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    Abstract
    Die Suche nach Informationen in unstrukturierten natürlichsprachlichen Daten ist Gegenstand des sogenannten Text Mining. In dieser Arbeit wird ein Teilgebiet des Text Mining beleuchtet, nämlich die Extraktion domänenspezifischer Fachbegriffe aus Fachtexten der jeweiligen Domäne. Wofür überhaupt Terminologie-Extraktion? Die Antwort darauf ist einfach: der Schlüssel zum Verständnis vieler Fachgebiete liegt in der Kenntnis der zugehörigen Terminologie. Natürlich genügt es nicht, nur eine Liste der Fachtermini einer Domäne zu kennen, um diese zu durchdringen. Eine solche Liste ist aber eine wichtige Voraussetzung für die Erstellung von Fachwörterbüchern (man denke z.B. an Nachschlagewerke wie das klinische Wörterbuch "Pschyrembel"): zunächst muß geklärt werden, welche Begriffe in das Wörterbuch aufgenommen werden sollen, bevor man sich Gedanken um die genaue Definition der einzelnen Termini machen kann. Ein Fachwörterbuch sollte genau diejenigen Begriffe einer Domäne beinhalten, welche Gegenstand der Forschung in diesem Gebiet sind oder waren. Was liegt also näher, als entsprechende Fachliteratur zu betrachten und das darin enthaltene Wissen in Form von Fachtermini zu extrahieren? Darüberhinaus sind weitere Anwendungen der Terminologie-Extraktion denkbar, wie z.B. die automatische Beschlagwortung von Texten oder die Erstellung sogenannter Topic Maps, welche wichtige Begriffe zu einem Thema darstellt und in Beziehung setzt. Es muß also zunächst die Frage geklärt werden, was Terminologie eigentlich ist, vor allem aber werden verschiedene Methoden entwickelt, welche die Eigenschaften von Fachtermini ausnutzen, um diese aufzufinden. Die Verfahren werden aus den linguistischen und 'statistischen' Charakteristika von Fachbegriffen hergeleitet und auf geeignete Weise kombiniert.
    RSWK
    Sachtext / Text Mining
    Subject
    Sachtext / Text Mining
  16. Hausdorf, C.; Müller, M.; Stoyan, H.: ¬Eine Theorie der Interessantheit für die Entdeckung von Wissen in Datenbanken (1996) 0.04 
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    Abstract
    Wir stellen einen Ansatz vor, mit dem die Flut von Ergebnissen, die Data-Mining-Methoden produzieren, eingedämmt wird, indem diese bezüglich ihrer Interessantheit für den benutzer bewertet und sortiert werden. Der Ansatz basiert auf einer Theorie der Interessantheit für die Entdeckung von Wissen in Datenbanken (KDD), die mit einem sprachorietierten KDD-Model motiviert wird. Wir definieren ein subjektives, dynamisches und kontinuierliches Maß für die Interessantheit von Data-Mining-Ergebnissen und beschreiben die wissensbasierte Bewertung einer Vielzahl von Interessantheitsfacetten. Der Prototyp 'Knowledge Discovery Assistant' wird in einem medizinischen Anwendungsbereich evaluiert
  17. Wiegmann, S.: Hättest du die Titanic überlebt? : Eine kurze Einführung in das Data Mining mit freier Software (2023) 0.04 
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    Theme
    Data Mining
  18. Suchenwirth, L.: Sacherschliessung in Zeiten von Corona : neue Herausforderungen und Chancen (2019) 0.04 
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    Footnote
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  19. Rübesame, O.: Probleme des geographischen Schlüssels (1963) 0.04 
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    Date
    17. 1.1999 13:22:22
  20. Lutz, H.: Back to business : was CompuServe Unternehmen bietet (1997) 0.04 
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    Date
    22. 2.1997 19:50:29
    Source
    Cogito. 1997, H.1, S.22-23

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