Nutzerorientierte, inhaltsbasierte Zugriffsmechanismen auf relationalen
Datenbestände setzen eine Charakterisierung der vorhandenen Datensätze
nach Kategorien voraus, welche über die in heutigen RDBMS verwalteten
Schemainformationen hinausgeht. Einen Ansatz, Datensätze einer Relation
in Gruppen einzuteilen, stellt der an der Professur
Datenverwaltungssysteme entwickelte Intelligent Cluster Index (ICIx) dar.
Der ICIx-Baum repräsentiert eine auf dem Mengeninklusionkriterium
basierende Hierarchie von unbenannten Gruppen bzw. Untergruppen. Die
Gruppen sind auf der subsymbolischen Ebene beschrieben und entziehen
sich somit einer direkten Interpretation durch den Nutzer. Anspruch dieser
Diplomarbeit ist es, zu untersuchen, inwieweit sich den einzelnen Gruppen
des Indexes symbolische Namen aus einer gegebenen Ontologie automatisch
zuordnen lassen, um daraus möglicherweise eine den Inhalt einer Relation
charakterisierende symbolische und direkt interpretierbare Beschreibung
ableiten zu können.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:17907 |
| Date | 05 May 2002 |
| Creators | Kledowetz, Maik |
| Contributors | Technische Universität Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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