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dc.contributor.authorLink, Marco-
dc.date.accessioned2019-08-07T14:17:48Z-
dc.date.available2019-08-07T14:17:48Z-
dc.date.issued2019de
dc.identifier.other1671181255-
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10512-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-105127de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-10495-
dc.description.abstractIn dieser Ausarbeitung werden ein Konzept sowie eine prototypische Implementierung für die automatische Relevanzbestimmung von semantischen Ressourcen zu den Eingabedaten von Datenanalysen vorgestellt. Dabei werden die einzelnen Pipelineschritte einer Datenanalysepipeline gesondert betrachtet. Zum Einsatz kommen Methoden und Metriken aus dem Information Retrieval. Durch die Anwendung des Prototyps auf beispielhafte Datenanalysepipelines und semantische Ressourcen wird der praktikable Nutzen der vorgeschlagenen Methode evaluiert. Hierzu werden die Relevanzen zu den Beispieldaten und Pipelineschritten bestimmt und durch die Integration der semantischen Ressourcen die Veränderung der Datenanalyseergebnisse beobachtet und diskutiert.de
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc004de
dc.titleAutomatische Ressourcenselektion in Datenanalysepipelinesde
dc.title.alternativeAutomatic resource selection in data analysis pipelinesen
dc.typemasterThesisde
ubs.fakultaetInformatik, Elektrotechnik und Informationstechnikde
ubs.institutInstitut für Parallele und Verteilte Systemede
ubs.publikation.seiten61de
ubs.publikation.typAbschlussarbeit (Master)de
Appears in Collections:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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