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Ole Fenske

Parallele Graph-Mining-Techniken zur Auswertung von Hypergraph-Strukturen

Universität Rostock, 2018

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002286

Abstract: Neben dem Feld Data-Mining nimmt auch das Graph-Mining eine immer zentralere Stellung in Forschung und Wirtschaft ein. Durch die Speicherung der Daten als Graph ergeben sich neue Möglichkeiten in der Datenanalyse. Diese Arbeit beschäftigt sich mit eben diesen Algorithmen zur Auswertung von Graph- und Hypergraph-Strukturen. Neben den verschiedenen Algorithmen des Graph-Mining, wird zusätzlich auch die Parallelisierbarkeit dieser untersucht. Mit PaSiGraM wird ein eigener Algorithmus vorgestellt, der es ermöglicht, die für das Frequent-Subgraph-Mining benötigten Berechnungen zu parallelisieren.

Bachelorarbeit   Freier Zugang