Informationfusion - Herausforderung an die Datenbanktechnologie

Zusammenfassung In vielen Anwendungsbereichen besteht die Aufgabe, Daten oder Informationen aus verschiedenen, zum Teil heterogenen Quellen zu kombinieren, zu verdichten und daraus Informationen einer neuen Qualitat abzuleiten. Wesentliche Kernfunktionen dieses als Informationsfusion bezeichneten Prozesses sind dabei durch Methoden der Datenintegration und der Datenanalyse / Data Mining bereitzustellen. Die gewachsenen Strukturen der heute genutzten Informationsquellen und die damit im Zusammenhang stehenden Probleme wie Heterogenitat, Inkonsistenz oder Ungenauigkeit der Daten sind mit den aktuell verfugbaren Techniken nur bedingt beherrschbar. Ausgehend vom aktuellen Stand der Forschung diskutiert der vorliegende Beitrag Anforderungen an Datenbanktechnologien aus Sicht der Informationsfusion, zeigt mogliche Forschungsrichtungen auf und skizziert aktuelle und zukunftige Anwendungsfelder.

[1]  Stefan Conrad,et al.  Föderierte Datenbanksysteme - Konzepte der Datenintegration , 1997 .

[2]  Uwe Scholz,et al.  Schema Derivation for WWW Information Sources and Their Integration with Databases in Bioinformatics , 1998, ADBIS.

[3]  Michael Gertz,et al.  Managing Data Quality and Integrity in Federated Databases , 1998, IICIS.

[4]  Heikki Mannila,et al.  Discovering Frequent Episodes in Sequences , 1995, KDD.

[5]  Hans-Peter Kriegel,et al.  Visualization Techniques for Mining Large Databases: A Comparison , 1996, IEEE Trans. Knowl. Data Eng..

[6]  Philip S. Yu,et al.  Data Mining: An Overview from a Database Perspective , 1996, IEEE Trans. Knowl. Data Eng..

[7]  Clement T. Yu,et al.  Query Processing in Multidatabase Systems , 1995, Modern Database Systems.

[8]  Ahmed K. Elmagarmid,et al.  Object orientation in multidatabase systems , 1995, CSUR.

[9]  Peter Scheuermann,et al.  Role-based Query Processing in Multidatabase Systems , 1994, EDBT.

[10]  Béatrice Finance,et al.  IRO-DB: a distributed system federating object and relational databases , 1995 .

[11]  Heikki Mannila,et al.  Knowledge discovery from telecommunication network alarm databases , 1996, Proceedings of the Twelfth International Conference on Data Engineering.

[12]  Padhraic Smyth,et al.  From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview , 1996, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining.

[13]  Ren C. Luo,et al.  Multisensor integration and fusion for intelligent machines and systems , 1995 .

[14]  Jiawei Han,et al.  Knowledge Discovery in Databases: An Attribute-Oriented Approach , 1992, VLDB.

[15]  Stefan Wrobel,et al.  Data Mining und Wissensentdeckung in Datenbanken , 1998, Künstliche Intell..

[16]  Ahmed K. Elmagarmid,et al.  Object-Oriented Multidatabase Systems: A Solution for Advanced Applications , 1995 .

[17]  G. Nakhaeizadeh,et al.  Wissensentdeckung in Datenbanken und Data Mining: Ein überblick , 1998 .

[18]  Isidro Ramos,et al.  Advances in Database Technology — EDBT'98 , 1998, Lecture Notes in Computer Science.

[19]  Douglas Fisher.  Optimization and Simplification of Hierarchical Clusterings , 1995, KDD.

[20]  S. Pfleger,et al.  Data Fusion Applications , 1993, Research Reports ESPRIT.

[21]  Rob Mattison,et al.  Data Warehousing and Data Mining for Telecommunications , 1997 .

[22]  Stefan Wrobel,et al.  Extensibility in Data Mining Systems , 1996, KDD.

[23]  Stephen R. Gardner.  Building the data warehouse , 1998, CACM.

[24]  G. Jakobson,et al.  Alarm correlation , 1993, IEEE Network.

[25]  Ramakrishnan Srikant,et al.  Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases , 1994, VLDB.

[26]  Yannis Papakonstantinou,et al.  Fusion Queries over Internet Databases , 1998, EDBT.