Informationsintegration - Wikipedia

Informationsintegration ( II ) ist das Zusammenführen von Informationen aus heterogenen Quellen mit unterschiedlichen konzeptuellen, kontextuellen und typografischen Darstellungen. Es wird beim Data Mining und bei der Konsolidierung von Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Ressourcen verwendet. Typischerweise bezieht sich Informationsintegration auf Textdarstellungen von Wissen, wird jedoch manchmal auf Rich-Media-Inhalte angewendet. Informationsfusion ein verwandter Begriff, umfasst die Kombination von Informationen in einem neuen Satz von Informationen zur Verringerung von Redundanz und Unsicherheit. ^[1]

Zu Beispielen für verfügbare Technologien zur Integration von Informationen gehören Deduplizierung und zulässige String-Metriken die Erkennung von ähnlichem Text in verschiedenen Datenquellen durch Fuzzy-Matching. Für diese Forschungsbereiche stehen eine Reihe von Methoden zur Verfügung, wie sie in der International Society of Information Fusion vorgestellt werden. Andere Methoden beruhen auf kausalen Abschätzungen der Ergebnisse, die auf einem Quellenmodell basieren. ^[2]

Siehe auch [ edit

• M. E. Liggins; D. L. Hall; J. Llinas (2008). Theorie und Praxis (Multisensor Data Fusion) (2. Aufl.). CRC. ISBN 978-1-4200-5308-1.
• D. L. Hall; S.A. H. McMullen (2004). Mathematische Techniken in der Multisensor-Datenfusion . ISBN 978-1-58053-335-5.
• Springer, Informationsfusion in Data Mining (2003), ISBN 3-540-00676-1
• H. B. Mitchell, Multi-Sensor-Datenfusion - Eine Einführung (2007) Springer-Verlag, Berlin, ISBN 978-3-540-71463-7
• S. Das, High Data Data Fusion (2008), Artech House Publishers, Norwood, MA, ISBN 978-1-59693-281-4 und 1596932813
• E. P. Blasch, E. Bosse und D. A. Lambert, Hochrangiges Informationsfusionsmanagement und Systemdesign (2012), Artech House Publishers, Norwood, MA. ISBN 1608071510 | ISBN 978-1608071517
• L. Snidaro; J. Garcia-Herrero; J. Llinas; et al. (2016). Kontextverbesserte Informationsfusion: Steigerung der realen Leistung mit Domänenwissen . Springer-Verlag. ISBN 978-3319289694.

Verweise [ ]

1. ^ . Abdel-Mottaleb, Mohamed; Alhalabi, Wadee (2016). "Diskriminanzkorrelationsanalyse: Echtzeit-Feature-Level-Fusion für multimodale biometrische Erkennung". IEEE-Transaktionen zu Informationsforensik und -sicherheit . 11 (9): 1984–1996. doi: 10.1109 / TIFS 2016.2569061.
2. ^ P.K. Davis, D. Manheim, W.L. Perry, J. Hollywood (2015). In Proceedings der Wintersimulationskonferenz 2015 (WSC '15). IEEE Press, Piscataway, New Jersey, USA, 2586-2597.

Externe Links [ edit