TY  - BOOK
AU  - Fenske, Ole
PY  - 2018
DA  - 2018//
TI  - Parallele Graph-Mining-Techniken zur Auswertung von Hypergraph-Strukturen
PB  - Universität Rostock
CY  - Rostock
AB  - Neben dem Feld Data-Mining nimmt auch das Graph-Mining eine immer zentralere Stellung in Forschung und Wirtschaft ein. Durch die Speicherung der Daten als Graph ergeben sich neue Möglichkeiten in der Datenanalyse. Diese Arbeit beschäftigt sich mit eben diesen Algorithmen zur Auswertung von Graph- und Hypergraph-Strukturen. Neben den verschiedenen Algorithmen des Graph-Mining, wird zusätzlich auch die Parallelisierbarkeit dieser untersucht. Mit PaSiGraM wird ein eigener Algorithmus vorgestellt, der es ermöglicht, die für das Frequent-Subgraph-Mining benötigten Berechnungen zu parallelisieren.<ger>
UR  - http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002286
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:28-thesis2018-0001-0
UR  - https://d-nb.info/1293668591/34
UR  - https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002286
DO  - 10.18453/rosdok_id00002286
LA  - German
N1  - vorgelegt von Ole Fenske
ID  - 1028060521
ER  -