Regular Expression Learning Verfahren

Für die Überprüfung von Merkmalsausprägungen

In einem Data Warehouse ist schlechte Datenqualität ein häufig auftretendes Problem. Die Erstellung einer Regel zur Überprüfung von Merkmalsausprägungen ist auch unter Verwendung von Expertenwissen aufgrund der Komplexität zeitaufwendig und fehleranfällig, gerade dann, wenn diese Regel möglichst exakt sein soll. Solche Regeln werden üblicherweise durch reguläre Ausdrucke dargestellt. In dieser Arbeit werden Regular Expression Learning Verfahren betrachtet und evaluiert, sowie ein Vorgehen konzipiert, um einen regulären Ausdruck anhand von Beispieldaten automatisch erstellen zu lassen. Der reguläre Ausdruck hat den Anspruch durch das Training mit den Beispieldaten die jeweilige Struktur eines Merkmals approximiert zu beschreiben, um Vorhersagen bezüglich der Zugehörigkeit für unbekannte Merkmalsausprägungen der jeweiligen Merkmale zu treffen. Abschließend werden die Evaluationsergebnisse zusammengefasst und es erfolgt eine Empfehlung für eine Vorgehensweise mittels einer Konzeption und Modifikation zweier vorgestellten Algorithmen. Zusätzlich erfolgt eine prototypischen Umsetzung dieser Konzeption für einen Algorithmus, sowie exemplarischer Tests anhand dieses Prototyps.

Portrait

Der Autor studierte von 09/2008 bis 02/2012 den kooperativen Bachelorstudiengang Informatik mit dem Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik in Zusammenarbeit mit T-Systems an der Hochschule Darmstadt. Seit 03/2012 studiert er den Masterstudiengang Informatik an der Hochschule Darmstadt und übt dort eine Tätigkeit als wissenschaftliche Hilfskraft aus.

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Beschreibung

Produktdetails


Einband Taschenbuch
Seitenzahl 96
Erscheinungsdatum 26.02.2015
Sprache Deutsch
ISBN 978-3-639-45865-7
Verlag AV Akademikerverlag
Maße (L/B/H) 22,1/15,2/1 cm
Gewicht 161 g
Buch (Taschenbuch)
32,95
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