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Urban Data Mining : Operationalisierung der Strukturerkennung und Strukturbildung von Ähnlichkeitsmustern über die gebaute Umwelt [mit CD]

Behnisch, Martin

Abstract:

Durch den schnellen Fortschritt in der Informationstechnologie und das rapide Anwachsen raumbezogener Daten steigen die Anforderungen an Systeme, die Wissen aus diesen Daten extrahieren und darstellen. "Urban Data Mining" wird als Methodik zur Problemlösung verstanden, um logische oder mathematische, zum Teil komplexe Beschreibungen von Mustern und Regelmäßigkeiten in Datensätzen zu entdecken. Auf der Grundlage von bestehenden Methoden des Data Mining und der Knowledge Discovery wird ein für die Stadt- und Regionalforschung strukturiertes methodisches Arbeitskonzept erarbeitet und am deutschen Gemeindesystem empirisch-analytisch vorgestellt. Neben Methoden, die eine kritische Bestandsaufnahme und Auseinandersetzung mit vorhandenen räumlichen Eigenschaften und Entwicklungstendenzen ermöglichen, werden Vorgehensweisen gesucht, die sich eignen, bereits vorhandene Informationen oder Erkenntnisse auf weitere Objekte zu übertragen.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000008458
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Fakultät für Architektur – Institut für Industrielle Bauproduktion (ifib)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2008
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-249-8
urn:nbn:de:0072-84580
KITopen-ID: 1000008458
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe
Umfang 303 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Architektur (ARCH)
Institut Fakultät für Architektur – Institut für Industrielle Bauproduktion (ifib)
Prüfungsdatum 13.11.2007
Externe Relationen Supplement
Schlagwörter Data Mining, GIS, Clusteranalyse, Regionalwissenschaft, Gebäudebestand
Referent/Betreuer Kohler, N.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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