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dc.contributor.authorBehnisch, Martin*
dc.date.accessioned2021-02-12T07:11:06Z
dc.date.available2021-02-12T07:11:06Z
dc.date.issued2008*
dc.date.submitted2019-07-30 20:01:59*
dc.identifier34883*
dc.identifier.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/61741
dc.description.abstractDurch 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.*
dc.languageGerman*
dc.subjectTA1-2040*
dc.subject.classificationbic Book Industry Communication::T Technology, engineering, agriculture::TB Technology: general issues::TBX History of engineering & technologyen_US
dc.subject.otherGIS*
dc.subject.otherGebäudebestand*
dc.subject.otherRegionalwissenschaft*
dc.subject.otherData Mining*
dc.subject.otherClusteranalyse*
dc.titleUrban Data Mining : Operationalisierung der Strukturerkennung und Strukturbildung von Ähnlichkeitsmustern über die gebaute Umwelt [mit CD]*
dc.typebook
oapen.identifier.doi10.5445/KSP/1000008458*
oapen.relation.isPublishedBy68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2*
oapen.relation.isbn9783866442498*
oapen.pages303 p.*
peerreview.review.typeFull text
peerreview.anonymityAll identities known
peerreview.reviewer.typeInternal editor
peerreview.reviewer.typeExternal peer reviewer
peerreview.review.stagePre-publication
peerreview.open.reviewNo
peerreview.publish.responsibilityScientific or Editorial Board
peerreview.id8ad5c235-9810-49eb-b358-27c8675324d9
peerreview.titleDissertations (Dissertationen)


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