Format:
1 Online-Ressource
Content:
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〉
Note:
GutachterInnen: Andreas Heuer (Universität Rostock, Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme) ; Holger Meyer (Universität Rostock, Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme)
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Bachelorarbeit Universität Rostock 2018
Language:
German
Keywords:
Hochschulschrift
DOI:
10.18453/rosdok_id00002286
URN:
urn:nbn:de:gbv:28-thesis2018-0001-0