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  1. Jäger, L.: Von Big Data zu Big Brother (2018) 0.04 
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    Abstract
    1983 bewegte ein einziges Thema die gesamte Bundesrepublik: die geplante Volkszählung. Jeder Haushalt in Westdeutschland sollte Fragebögen mit 36 Fragen zur Wohnsituation, den im Haushalt lebenden Personen und über ihre Einkommensverhältnisse ausfüllen. Es regte sich massiver Widerstand, hunderte Bürgerinitiativen formierten sich im ganzen Land gegen die Befragung. Man wollte nicht "erfasst" werden, die Privatsphäre war heilig. Es bestand die (berechtigte) Sorge, dass die Antworten auf den eigentlich anonymisierten Fragebögen Rückschlüsse auf die Identität der Befragten zulassen. Das Bundesverfassungsgericht gab den Klägern gegen den Zensus Recht: Die geplante Volkszählung verstieß gegen den Datenschutz und damit auch gegen das Grundgesetz. Sie wurde gestoppt. Nur eine Generation später geben wir sorglos jedes Mal beim Einkaufen die Bonuskarte der Supermarktkette heraus, um ein paar Punkte für ein Geschenk oder Rabatte beim nächsten Einkauf zu sammeln. Und dabei wissen wir sehr wohl, dass der Supermarkt damit unser Konsumverhalten bis ins letzte Detail erfährt. Was wir nicht wissen, ist, wer noch Zugang zu diesen Daten erhält. Deren Käufer bekommen nicht nur Zugriff auf unsere Einkäufe, sondern können über sie auch unsere Gewohnheiten, persönlichen Vorlieben und Einkommen ermitteln. Genauso unbeschwert surfen wir im Internet, googeln und shoppen, mailen und chatten. Google, Facebook und Microsoft schauen bei all dem nicht nur zu, sondern speichern auf alle Zeiten alles, was wir von uns geben, was wir einkaufen, was wir suchen, und verwenden es für ihre eigenen Zwecke. Sie durchstöbern unsere E-Mails, kennen unser persönliches Zeitmanagement, verfolgen unseren momentanen Standort, wissen um unsere politischen, religiösen und sexuellen Präferenzen (wer kennt ihn nicht, den Button "an Männern interessiert" oder "an Frauen interessiert"?), unsere engsten Freunde, mit denen wir online verbunden sind, unseren Beziehungsstatus, welche Schule wir besuchen oder besucht haben und vieles mehr.
    Date
    22. 1.2018 11:33:49
  2. Hölzig, C.: Google spürt Grippewellen auf : Die neue Anwendung ist bisher auf die USA beschränkt (2008) 0.03 
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    "Vor Google gibt es kein Entrinnen. Nun macht sich die größte Internetsuchmaschine daran, auch gefährliche Grippewellen in den USA vorauszusagen - und das schneller als die US-Gesundheitsbehörde. In den Regionen, in denen die Influenza grassiert, häufen sich erfahrungsgemäß auch die Online-Anfragen im Internet speziell zu diesem Thema. "Wir haben einen engen Zusammenhang feststellen können zwischen Personen, die nach themenbezogenen Informationen suchen, und Personen, die tatsächlich an der Grippe erkrankt sind", schreibt Google. Ein Webtool namens "Google Flu Trends" errechnet aus den Anfragen die Ausbreitung von Grippeviren. Auch wenn nicht jeder Nutzer erkrankt sei, spiegele die Zahl der Anfragen doch ziemlich genau die Entwicklung einer Grippewelle wider. Das belege ein Vergleich mit den Daten der US-Seuchenkontrollbehörde CDC, die in den meisten Fällen nahezu identisch seien. Die Internet-Suchmaschine könne anders als die Gesundheitsbehörde täglich auf aktuelle Daten zurückgreifen. Dadurch sei Google in der Lage, die Grippesaison ein bis zwei Wochen früher vorherzusagen. Und Zeit bedeutet Leben, wie Lyn Finelli sagt, Leiter der Abteilung Influenza der USSeuchenkontrollbehörde: "Je früher wir gewarnt werden, desto früher können wir handeln. Dies kann die Anzahl der Erkrankten erheblich minimieren." "Google Flu Trends" ist das erste Projekt, das Datenbanken einer Suchmaschine nutzt, um einen auftretenden Grippevirus zu lokalisieren - zurzeit nur in den USA, aber weltweite Prognosen wären ein folgerichtiger nächster Schritt. Philip M. Polgreen von der Universität von Iowa verspricht sich noch viel mehr: "Theoretisch können wir diese Flut an Informationen dazu nutzen, auch den Verlauf anderer Krankheiten besser zu studieren." Um das Grippe-Ausbreitungsmodell zu erstellen, hat Google mehrere hundert Milliarden Suchanfragen aus den vergangenen Jahren analysiert. Datenschützer haben den Internetgiganten bereits mehrfach als "datenschutzfeindlich" eingestuft. Die Anwender wüssten weder, was mit den gesammelten Daten passiere, noch wie lange gespeicherte Informationen verfügbar seien. Google versichert jedoch, dass "Flu Trends" die Privatsphäre wahre. Das Tool könne niemals dazu genutzt werden, einzelne Nutzer zu identifizieren, da wir bei der Erstellung der Statistiken lediglich anonyme Datenmaterialien nutzen. Die Muster, die wir in den Daten analysieren, ergeben erst in einem größeren Kontext Sinn." An einer echten Virus-Grippe - nicht zu verwechseln mit einer Erkältung - erkranken weltweit mehrere Millionen Menschen, mehr als 500 000 sterben daran."
    Date
    3. 5.1997 8:44:22
  3. Lischka, K.: Spurensuche im Datenwust : Data-Mining-Software fahndet nach kriminellen Mitarbeitern, guten Kunden - und bald vielleicht auch nach Terroristen (2002) 0.03 
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    Content
    "Ob man als Terrorist einen Anschlag gegen die Vereinigten Staaten plant, als Kassierer Scheine aus der Kasse unterschlägt oder für bestimmte Produkte besonders gerne Geld ausgibt - einen Unterschied macht Data-Mining-Software da nicht. Solche Programme analysieren riesige Daten- mengen und fällen statistische Urteile. Mit diesen Methoden wollen nun die For- scher des "Information Awaren in den Vereinigten Staaten Spuren von Terroristen in den Datenbanken von Behörden und privaten Unternehmen wie Kreditkartenfirmen finden. 200 Millionen Dollar umfasst der Jahresetat für die verschiedenen Forschungsprojekte. Dass solche Software in der Praxis funktioniert, zeigen die steigenden Umsätze der Anbieter so genannter Customer-Relationship-Management-Software. Im vergangenen Jahr ist das Potenzial für analytische CRM-Anwendungen laut dem Marktforschungsinstitut IDC weltweit um 22 Prozent gewachsen, bis zum Jahr 2006 soll es in Deutschland mit einem jährlichen Plus von 14,1 Prozent so weitergehen. Und das trotz schwacher Konjunktur - oder gerade deswegen. Denn ähnlich wie Data-Mining der USRegierung helfen soll, Terroristen zu finden, entscheiden CRM-Programme heute, welche Kunden für eine Firma profitabel sind. Und welche es künftig sein werden, wie Manuela Schnaubelt, Sprecherin des CRM-Anbieters SAP, beschreibt: "Die Kundenbewertung ist ein zentraler Bestandteil des analytischen CRM. Sie ermöglicht es Unternehmen, sich auf die für sie wichtigen und richtigen Kunden zu fokussieren. Darüber hinaus können Firmen mit speziellen Scoring- Verfahren ermitteln, welche Kunden langfristig in welchem Maße zum Unternehmenserfolg beitragen." Die Folgen der Bewertungen sind für die Betroffenen nicht immer positiv: Attraktive Kunden profitieren von individuellen Sonderangeboten und besonderer Zuwendung. Andere hängen vielleicht so lauge in der Warteschleife des Telefonservice, bis die profitableren Kunden abgearbeitet sind. So könnte eine praktische Umsetzung dessen aussehen, was SAP-Spreche-rin Schnaubelt abstrakt beschreibt: "In vielen Unternehmen wird Kundenbewertung mit der klassischen ABC-Analyse durchgeführt, bei der Kunden anhand von Daten wie dem Umsatz kategorisiert werden. A-Kunden als besonders wichtige Kunden werden anders betreut als C-Kunden." Noch näher am geplanten Einsatz von Data-Mining zur Terroristenjagd ist eine Anwendung, die heute viele Firmen erfolgreich nutzen: Sie spüren betrügende Mitarbeiter auf. Werner Sülzer vom großen CRM-Anbieter NCR Teradata beschreibt die Möglichkeiten so: "Heute hinterlässt praktisch jeder Täter - ob Mitarbeiter, Kunde oder Lieferant - Datenspuren bei seinen wirtschaftskriminellen Handlungen. Es muss vorrangig darum gehen, einzelne Spuren zu Handlungsmustern und Täterprofilen zu verdichten. Das gelingt mittels zentraler Datenlager und hoch entwickelter Such- und Analyseinstrumente." Von konkreten Erfolgen sprich: Entlas-sungen krimineller Mitarbeiter-nach Einsatz solcher Programme erzählen Unternehmen nicht gerne. Matthias Wilke von der "Beratungsstelle für Technologiefolgen und Qualifizierung" (BTQ) der Gewerkschaft Verdi weiß von einem Fall 'aus der Schweiz. Dort setzt die Handelskette "Pick Pay" das Programm "Lord Lose Prevention" ein. Zwei Monate nach Einfüh-rung seien Unterschlagungen im Wert von etwa 200 000 Franken ermittelt worden. Das kostete mehr als 50 verdächtige Kassiererinnen und Kassierer den Job.
    Jede Kasse schickt die Daten zu Stornos, Rückgaben, Korrekturen und dergleichen an eine zentrale Datenbank. Aus den Informationen errechnet das Programm Kassiererprofile. Wessen Arbeit stark Durchschnitt abweicht, macht sich verdächtig. Die Kriterien" legen im Einzelnen die Revisionsabteilungen fest, doch generell gilt: "Bei Auffälligkeiten wie überdurchschnittlichvielenStornierungen, Off nen der Kassenschublade ohne Verkauf nach einem Storno oder Warenrücknahmen ohne Kassenbon, können die Vorgänge nachträglich einzelnen Personen zugeordnet werden", sagt Rene Schiller, Marketing-Chef des Lord-Herstellers Logware. Ein Kündigungsgrund ist eine solche Datensammlung vor Gericht nicht. Doch auf der Basis können Unternehmen gezielt Detektive einsetzen. Oder sie konfrontieren die Mitarbeiter mit dem Material; woraufhin Schuldige meist gestehen. Wilke sieht Programme wie Lord kritisch:"Jeder, der in dem Raster auffällt, kann ein potenzieller Betrüger oder Dieb sein und verdient besondere Beobachtung." Dabei könne man vom Standard abweichen, weil man unausgeschlafen und deshalb unkonzentriert sei. Hier tut sich für Wilke die Gefahr technisierter Leistungskontrolle auf. "Es ist ja nicht schwierig, mit den Programmen zu berechnen, wie lange beispielsweise das Kassieren eines Samstagseinkaufs durchschnittlich dauert." Die Betriebsräte - ihre Zustimmung ist beim Einsatz technischer Kon trolleinrichtungen nötig - verurteilen die wertende Software weniger eindeutig. Im Gegenteil: Bei Kaufhof und Edeka haben sie dem Einsatz zugestimmt. Denn: "Die wollen ja nicht, dass ganze Abteilungen wegen Inventurverlusten oder dergleichen unter Generalverdacht fallen", erklärt Gewerkschaftler Wilke: "Angesichts der Leistungen kommerzieller Data-Mining-Programme verblüfft es, dass in den Vereinigten Staaten das "Information Awareness Office" noch drei Jahre für Forschung und Erprobung der eigenen Programme veranschlagt. 2005 sollen frühe Prototypen zur Terroristensuche einesgetz werden. Doch schon jetzt regt sich Protest. Datenschützer wie Marc Botenberg vom Informationszentrum für Daten schutz sprechen vom "ehrgeizigsten öffentlichen Überwachungssystem, das je vorgeschlagen wurde". Sie warnen besonders davor, Daten aus der Internetnutzung und private Mails auszuwerten. Das Verteidigungsministerium rudert zurück. Man denke nicht daran, über die Software im Inland aktiv zu werden. "Das werden die Geheimdienste, die Spionageabwehr und die Strafverfolger tun", sagt Unterstaatssekretär Edward Aldridge. Man werde während der Entwicklung und der Tests mit konstruierten und einigen - aus Sicht der Datenschützer unbedenklichen - realen Informationen arbeiten. Zu denken gibt jedoch Aldriges Antwort auf die Frage, warum so viel Geld für die Entwicklung von Übersetzungssoftware eingeplant ist: Damit man Datenbanken in anderen Sprachen nutzen könne - sofern man auf sie rechtmäßigen Zugriff bekommt."
  4. Matson, L.D.; Bonski, D.J.: Do digital libraries need librarians? (1997) 0.02 
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  5. Tiefschürfen in Datenbanken (2002) 0.02 
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    Abstract
    Ein Einkauf im Supermarkt, ein Telefongespräch, ein Klick im Internet: Die Spuren solcher Allerweltsaktionen häufen sich zu Datengebirgen ungeheuren Ausmaßes. Darin noch das Wesentlich - was immer das sein mag - zu finden, ist die Aufgabe des noch jungen Wissenschaftszweiges Data Mining, der mit offiziellem Namen "Wissensentdeckung in Datenbanken" heißt
    Content
    Enthält die Beiträge: Kruse, R., C. Borgelt: Suche im Datendschungel - Borgelt, C. u. R. Kruse: Unsicheres Wissen nutzen - Wrobel, S.: Lern- und Entdeckungsverfahren - Keim, D.A.: Data Mining mit bloßem Auge
  6. Baumgartner, R.: Methoden und Werkzeuge zur Webdatenextraktion (2006) 0.02 
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    Abstract
    Das World Wide Web kann als die größte uns bekannte "Datenbank" angesehen werden. Leider ist das heutige Web großteils auf die Präsentation für menschliche Benutzerinnen ausgelegt und besteht aus sehr heterogenen Datenbeständen. Überdies fehlen im Web die Möglichkeiten Informationen strukturiert und aus verschiedenen Quellen aggregiert abzufragen. Das heutige Web ist daher für die automatische maschinelle Verarbeitung nicht geeignet. Um Webdaten dennoch effektiv zu nutzen, wurden Sprachen, Methoden und Werkzeuge zur Extraktion und Aggregation dieser Daten entwickelt. Dieser Artikel gibt einen Überblick und eine Kategorisierung von verschiedenen Ansätzen zur Datenextraktion aus dem Web. Einige Beispielszenarien im B2B Datenaustausch, im Business Intelligence Bereich und insbesondere die Generierung von Daten für Semantic Web Ontologien illustrieren die effektive Nutzung dieser Technologien.
  7. Peters, G.; Gaese, V.: ¬Das DocCat-System in der Textdokumentation von G+J (2003) 0.02 
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    Abstract
    Wir werden einmal die Grundlagen des Text-Mining-Systems bei IBM darstellen, dann werden wir das Projekt etwas umfangreicher und deutlicher darstellen, da kennen wir uns aus. Von daher haben wir zwei Teile, einmal Heidelberg, einmal Hamburg. Noch einmal zur Technologie. Text-Mining ist eine von IBM entwickelte Technologie, die in einer besonderen Ausformung und Programmierung für uns zusammengestellt wurde. Das Projekt hieß bei uns lange Zeit DocText Miner und heißt seit einiger Zeit auf Vorschlag von IBM DocCat, das soll eine Abkürzung für Document-Categoriser sein, sie ist ja auch nett und anschaulich. Wir fangen an mit Text-Mining, das bei IBM in Heidelberg entwickelt wurde. Die verstehen darunter das automatische Indexieren als eine Instanz, also einen Teil von Text-Mining. Probleme werden dabei gezeigt, und das Text-Mining ist eben eine Methode zur Strukturierung von und der Suche in großen Dokumentenmengen, die Extraktion von Informationen und, das ist der hohe Anspruch, von impliziten Zusammenhängen. Das letztere sei dahingestellt. IBM macht das quantitativ, empirisch, approximativ und schnell. das muss man wirklich sagen. Das Ziel, und das ist ganz wichtig für unser Projekt gewesen, ist nicht, den Text zu verstehen, sondern das Ergebnis dieser Verfahren ist, was sie auf Neudeutsch a bundle of words, a bag of words nennen, also eine Menge von bedeutungstragenden Begriffen aus einem Text zu extrahieren, aufgrund von Algorithmen, also im Wesentlichen aufgrund von Rechenoperationen. Es gibt eine ganze Menge von linguistischen Vorstudien, ein wenig Linguistik ist auch dabei, aber nicht die Grundlage der ganzen Geschichte. Was sie für uns gemacht haben, ist also die Annotierung von Pressetexten für unsere Pressedatenbank. Für diejenigen, die es noch nicht kennen: Gruner + Jahr führt eine Textdokumentation, die eine Datenbank führt, seit Anfang der 70er Jahre, da sind z.Z. etwa 6,5 Millionen Dokumente darin, davon etwas über 1 Million Volltexte ab 1993. Das Prinzip war lange Zeit, dass wir die Dokumente, die in der Datenbank gespeichert waren und sind, verschlagworten und dieses Prinzip haben wir auch dann, als der Volltext eingeführt wurde, in abgespeckter Form weitergeführt. Zu diesen 6,5 Millionen Dokumenten gehören dann eben auch ungefähr 10 Millionen Faksimileseiten, weil wir die Faksimiles auch noch standardmäßig aufheben.
    Date
    22. 4.2003 11:45:36
  8. Kruse, R.; Borgelt, C.: Suche im Datendschungel (2002) 0.02 
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  9. Nohr, H.: Big Data im Lichte der EU-Datenschutz-Grundverordnung (2017) 0.02 
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    Abstract
    Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit den Rahmenbedingungen für analytische Anwendungen wie Big Data, die durch das neue europäische Datenschutzrecht entstehen, insbesondere durch die EU-Datenschutz-Grundverordnung. Er stellt wesentliche Neuerungen vor und untersucht die spezifischen datenschutzrechtlichen Regelungen im Hinblick auf den Einsatz von Big Data sowie Voraussetzungen, die durch die Verordnung abverlangt werden.
  10. Klein, H.: Web Content Mining (2004) 0.02 
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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.
    Source
    Wissensorganisation und Edutainment: Wissen im Spannungsfeld von Gesellschaft, Gestaltung und Industrie. Proceedings der 7. Tagung der Deutschen Sektion der Internationalen Gesellschaft für Wissensorganisation, Berlin, 21.-23.3.2001. Hrsg.: C. Lehner, H.P. Ohly u. G. Rahmstorf
  11. Drees, B.: Text und data mining : Herausforderungen und Möglichkeiten für Bibliotheken (2016) 0.02 
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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.
  12. Seidenfaden, U.: Schürfen in Datenbergen : Data-Mining soll möglichst viel Information zu Tage fördern (2001) 0.01 
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    Content
    "Fast alles wird heute per Computer erfasst. Kaum einer überblickt noch die enormen Datenmengen, die sich in Unternehmen, Universitäten und Verwaltung ansammeln. Allein in den öffentlich zugänglichen Datenbanken der Genforscher fallen pro Woche rund 4,5 Gigabyte an neuer Information an. "Vom potentiellen Wissen in den Datenbanken wird bislang aber oft nur ein Teil genutzt", meint Stefan Wrobel vom Lehrstuhl für Wissensentdeckung und Maschinelles Lernen der Otto-von-Guericke-Universität in Magdeburg. Sein Doktorand Mark-Andre Krogel hat soeben mit einem neuen Verfahren zur Datenbankrecherche in San Francisco einen inoffiziellen Weltmeister-Titel in der Disziplin "Data-Mining" gewonnen. Dieser Daten-Bergbau arbeitet im Unterschied zur einfachen Datenbankabfrage, die sich einfacher statistischer Methoden bedient, zusätzlich mit künstlicher Intelligenz und Visualisierungsverfahren, um Querverbindungen zu finden. "Das erleichtert die Suche nach verborgenen Zusammenhängen im Datenmaterial ganz erheblich", so Wrobel. Die Wirtschaft setzt Data-Mining bereits ein, um das Kundenverhalten zu untersuchen und vorherzusagen. "Stellen sie sich ein Unternehmen mit einer breiten Produktpalette und einem großen Kundenstamm vor", erklärt Wrobel. "Es kann seinen Erfolg maximieren, wenn es Marketing-Post zielgerichtet an seine Kunden verschickt. Wer etwa gerade einen PC gekauft hat, ist womöglich auch an einem Drucker oder Scanner interessiert." In einigen Jahren könnte ein Analysemodul den Manager eines Unternehmens selbständig informieren, wenn ihm etwas Ungewöhnliches aufgefallen ist. Das muss nicht immer positiv für den Kunden sein. Data-Mining ließe sich auch verwenden, um die Lebensdauer von Geschäftsbeziehungen zu prognostizieren. Für Kunden mit geringen Kaufinteressen würden Reklamationen dann längere Bearbeitungszeiten nach sich ziehen. Im konkreten Projekt von Mark-Andre Krogel ging es um die Vorhersage von Protein-Funktionen. Proteine sind Eiweißmoleküle, die fast alle Stoffwechselvorgänge im menschlichen Körper steuern. Sie sind daher die primären Ziele von Wirkstoffen zur Behandlung von Erkrankungen. Das erklärt das große Interesse der Pharmaindustrie. Experimentelle Untersuchungen, die Aufschluss über die Aufgaben der über 100 000 Eiweißmoleküle im menschlichen Körper geben können, sind mit einem hohen Zeitaufwand verbunden. Die Forscher möchten deshalb die Zeit verkürzen, indem sie das vorhandene Datenmaterial mit Hilfe von Data-Mining auswerten. Aus der im Humangenomprojekt bereits entschlüsselten Abfolge der Erbgut-Bausteine lässt sich per Datenbankanalyse die Aneinanderreihung bestimmter Aminosäuren zu einem Protein vorhersagen. Andere Datenbanken wiederum enthalten Informationen, welche Struktur ein Protein mit einer bestimmten vorgegebenen Funktion haben könnte. Aus bereits bekannten Strukturelementen versuchen die Genforscher dann, auf die mögliche Funktion eines bislang noch unbekannten Eiweißmoleküls zu schließen.- Fakten Verschmelzen - Bei diesem theoretischen Ansatz kommt es darauf an, die in Datenbanken enthaltenen Informationen so zu verknüpfen, dass die Ergebnisse mit hoher Wahrscheinlichkeit mit der Realität übereinstimmen. "Im Rahmen des Wettbewerbs erhielten wir Tabellen als Vorgabe, in denen Gene und Chromosomen nach bestimmten Gesichtspunkten klassifiziert waren", erläutert Krogel. Von einigen Genen war bekannt, welche Proteine sie produzieren und welche Aufgabe diese Eiweißmoleküle besitzen. Diese Beispiele dienten dem von Krogel entwickelten Programm dann als Hilfe, für andere Gene vorherzusagen, welche Funktionen die von ihnen erzeugten Proteine haben. "Die Genauigkeit der Vorhersage lag bei den gestellten Aufgaben bei über 90 Prozent", stellt Krogel fest. Allerdings könne man in der Praxis nicht davon ausgehen, dass alle Informationen aus verschiedenen Datenbanken in einem einheitlichen Format vorliegen. Es gebe verschiedene Abfragesprachen der Datenbanken, und die Bezeichnungen von Eiweißmolekülen mit gleicher Aufgabe seien oftmals uneinheitlich. Die Magdeburger Informatiker arbeiten deshalb in der DFG-Forschergruppe "Informationsfusion" an Methoden, um die verschiedenen Datenquellen besser zu erschließen."
  13. Winterhalter, C.: Licence to mine : ein Überblick über Rahmenbedingungen von Text and Data Mining und den aktuellen Stand der Diskussion (2016) 0.01 
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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.
  14. Chowdhury, G.G.: Template mining for information extraction from digital documents (1999) 0.01 
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    Date
    2. 4.2000 18:01:22
  15. Schwartz, D.: Graphische Datenanalyse für digitale Bibliotheken : Leistungs- und Funktionsumfang moderner Analyse- und Visualisierungsinstrumente (2006) 0.01 
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    Vom Wandel der Wissensorganisation im Informationszeitalter: Festschrift für Walther Umstätter zum 65. Geburtstag, hrsg. von P. Hauke u. K. Umlauf
  16. Wiegmann, S.: Hättest du die Titanic überlebt? : Eine kurze Einführung in das Data Mining mit freier Software (2023) 0.01 
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    Abstract
    Am 10. April 1912 ging Elisabeth Walton Allen an Bord der "Titanic", um ihr Hab und Gut nach England zu holen. Eines Nachts wurde sie von ihrer aufgelösten Tante geweckt, deren Kajüte unter Wasser stand. Wie steht es um Elisabeths Chancen und hätte man selbst das Unglück damals überlebt? Das Titanic-Orakel ist eine algorithmusbasierte App, die entsprechende Prognosen aufstellt und im Rahmen des Kurses "Data Science" am Department Information der HAW Hamburg entstanden ist. Dieser Beitrag zeigt Schritt für Schritt, wie die App unter Verwendung freier Software entwickelt wurde. Code und Daten werden zur Nachnutzung bereitgestellt.
  17. Tunbridge, N.: Semiology put to data mining (1999) 0.01 
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    Source
    Online and CD-ROM review. 23(1999) no.5, S.303-305
  18. Heyer, G.; Läuter, M.; Quasthoff, U.; Wolff, C.: Texttechnologische Anwendungen am Beispiel Text Mining (2000) 0.01 
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    Source
    Sprachtechnologie für eine dynamische Wirtschaft im Medienzeitalter - Language technologies for dynamic business in the age of the media - L'ingénierie linguistique au service de la dynamisation économique à l'ère du multimédia: Tagungsakten der XXVI. Jahrestagung der Internationalen Vereinigung Sprache und Wirtschaft e.V., 23.-25.11.2000, Fachhochschule Köln. Hrsg.: K.-D. Schmitz
  19. Liu, Y.; Zhang, M.; Cen, R.; Ru, L.; Ma, S.: Data cleansing for Web information retrieval using query independent features (2007) 0.01 
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    Abstract
    Understanding what kinds of Web pages are the most useful for Web search engine users is a critical task in Web information retrieval (IR). Most previous works used hyperlink analysis algorithms to solve this problem. However, little research has been focused on query-independent Web data cleansing for Web IR. In this paper, we first provide analysis of the differences between retrieval target pages and ordinary ones based on more than 30 million Web pages obtained from both the Text Retrieval Conference (TREC) and a widely used Chinese search engine, SOGOU (www.sogou.com). We further propose a learning-based data cleansing algorithm for reducing Web pages that are unlikely to be useful for user requests. We found that there exists a large proportion of low-quality Web pages in both the English and the Chinese Web page corpus, and retrieval target pages can be identified using query-independent features and cleansing algorithms. The experimental results showed that our algorithm is effective in reducing a large portion of Web pages with a small loss in retrieval target pages. It makes it possible for Web IR tools to meet a large fraction of users' needs with only a small part of pages on the Web. These results may help Web search engines make better use of their limited storage and computation resources to improve search performance.
    Footnote
    Beitrag eines Themenschwerpunktes "Mining Web resources for enhancing information retrieval"
  20. Ayadi, H.; Torjmen-Khemakhem, M.; Daoud, M.; Huang, J.X.; Jemaa, M.B.: Mining correlations between medically dependent features and image retrieval models for query classification (2017) 0.01 
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  0.33333334 = coord(1/3)
    Abstract
    The abundance of medical resources has encouraged the development of systems that allow for efficient searches of information in large medical image data sets. State-of-the-art image retrieval models are classified into three categories: content-based (visual) models, textual models, and combined models. Content-based models use visual features to answer image queries, textual image retrieval models use word matching to answer textual queries, and combined image retrieval models, use both textual and visual features to answer queries. Nevertheless, most of previous works in this field have used the same image retrieval model independently of the query type. In this article, we define a list of generic and specific medical query features and exploit them in an association rule mining technique to discover correlations between query features and image retrieval models. Based on these rules, we propose to use an associative classifier (NaiveClass) to find the best suitable retrieval model given a new textual query. We also propose a second associative classifier (SmartClass) to select the most appropriate default class for the query. Experiments are performed on Medical ImageCLEF queries from 2008 to 2012 to evaluate the impact of the proposed query features on the classification performance. The results show that combining our proposed specific and generic query features is effective in query classification.

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