„Data Mining and Knowledge Discovery“ zählt zu den wichtigsten Journalen zum Thema Data Mining. Know-Center-Experten haben nun einen Beitrag darin veröffentlicht, in dem eine neue Methode für noch effizienteres Pattern Mining vorgeschlagen wird.

Worum es im Paper geht? Um das sogenannte Pattern Mining, eine Form des Data Mining, bei dem durch die systematische Anwendung computergestützter Methoden, Muster, Trends, oder andere Zusammenhänge in Daten erkannt werden. Es handelt sich um eine interdisziplinäre Methode, die auf Erkenntnisse aus den Bereichen der Informatik, Mathematik und Statistik zurückgreift.

 

Neue Methode des Pattern Minings

Mithilfe des Pattern Minings ermitteln Datenwissenschaftler etwa, wann es im Straßenverkehr vermehrt zu Staus kommt oder wie das kommende Weihnachtsgeschäft ausfallen wird. „Dabei ist es entscheidend zu wissen, ob das Muster, das man untersucht, stündlich, täglich, wöchentlich, monatlich oder etwa exakt alle 23,6 Minuten auftritt“, erklärt Maximilian Toller von der Know-Center-Forschungsabteilung Knowledge Discovery, der gemeinsam mit Roman Kern und Tiago Santos am Paper gearbeitet hat.  „In unserem Beitrag schlagen wir eine neue Methode zur Lösung dieses Problems vor, die deutlich besser abschneidet, als andere moderne Methoden.“ Gefördert wurde die Arbeit im Rahmen des iDev40-Projektes. Dieses konzentriert sich auf Forschung zu digital vernetzten Wertschöpfungsketten, um die Innovationsfähigkeit größerer und kleinerer europäischer Elektronikproduzenten zu erhöhen. „Außerdem haben wir ein R-Softwarepaket veröffentlicht, in das unser vorgeschlagener Algorithmus implementiert wurde“, erklärt Toller. Knowledge Discovery, das Erkennen von bestimmten Mustern in Datensätzen, und der unternehmerische Mehrwert, der dadurch kreiert wird, zählt zu den zentralen Forschungstätigkeiten des Know-Centers.

Schauen Sie sich hier das ganze Paper an.