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Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden -> Lernen -> Automatisches Lernen aus Beispielen
Stichwörter dieser Seite Faktendatenbank, Attribut, Wertebereich, Attribut-Wert-Paar, Tupel
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2.2.2.1: Faktendatenbanken

Auch der Inhalt von Faktendatenbanken lässt sich - wie in Abschnitt 1.3.1 beschrieben - als eine Menge D von Objekten, Datensätzen oder Dokumenten definieren, auf die Attribute
Ai:D->R  , i=1,...,n
angewendet werden können. Jedes dieser Attribute hat eine vorgegebene Menge Ri von Werten, die es annehmen kann (Wertebereich). Wie bei der in Abbildung 10 gezeigten schematischen Darstellung eines Information-Retrieval-Systems gibt es eine interne Darstellung der Objekte als Mengen von Attribut-Wert-Paaren, also als Elemente oder Tupel aus der Menge
R1×R2×...×Rn=
n
Mathematisches Zeichen: Produkt
k=1
Rk
Definiert man die Transformation

(54)
T:D->
n
Mathematisches Zeichen: Produkt
k=1
Rk, T(d)= (A1(d) ,...,An(d))
als die Abbildung, die die Objekte durch die Attribute Ai, i=1,...,n in die Menge der Tupel abbildet, so ist das gerade die Transformation von Objekten zu ihrer Repräsentation aus Abbildung 10 . Objekte, die unter dieser Transformation auf das gleiche Tupel abgebildet werden, sind in der Faktendatenbank nicht zu unterscheiden. Wenn sie aufgrund von Anforderungen an das System unterschieden werden müssen, ist die Auswahl der Attribute für die Anwendung ungeeignet.

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2.2.2.1Faktendatenbanken
Faktendatenbank, Attribut, Wertebereich, Attribut-Wert-Paar, Tupel Attribut, Attribut-Wert-Paar, Faktendatenbank, Tupel, Wertebereich

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Diese HTML-Datei wurde am 27-10-2003 erzeugt.