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Kombiniertes Mining von strukturellen und relationalen Daten

Kombiniertes Mining von strukturellen und relationalen Daten
Autor: Frank Eichinger, Klemens Böhm
Quelle:

Proceedings of the 20th GI-Workshop on Foundations of Databases (GvD), Apolda, Germany, 2008

Data Mining Techniken wie Klassifikation, Regression und Clusteranalyse finden heutzutage eine weite Verbreitung. Entsprechende relationale Daten liegen in vielen Anwendungsdomänen vor, und effiziente Data Mining Algorithmen sind in kommerzielle Werkzeuge sowie in Datenbank Management Systeme integriert. In den letzten Jahren wurden aber auch verschiedene strukturelle Data Mining Techniken entwickelt, die z. B. mit Graph-basierten Daten arbeiten. Solche Techniken erschließen neue Anwendungsgebiete, bieten aber auch das Potential, bisherige Techniken zu ergänzen. Oft können durch Kombination bisherige Ergebnisse verbessert werden. In diesem Beitrag präsentieren wir Arbeiten aus dem Bereich der Vorhersage von Kundenverhalten und der Fehlersuche in Software, in denen strukturelle und relationale Data Mining Techniken erfolgreich kombiniert wurden. Schließlich geben wir einen Ausblick auf weitere Anwendungsgebiete und zukünftige Herausforderungen.

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