Quantitatives Frequent Pattern Mining in drahtlosen Sensornetzen
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In drahtlosen Sensornetzen ist die effiziente und möglichst sensorlokale Analyse der Daten ein wichtiger Ansatz zur Verlängerung der Batterielaufzeit der Sensoren. Neben den klassischen primitiven Analyseverfahren, wie zum Beispiel Filtern oder Aggregation, werden zunehmend auch komplexe Verfahren teilweise oder vollständig innerhalb der Grenzen der Sensornetze verarbeitet. Die vorliegende Arbeit widmet sich einem dieser Verfahren – der Erkennung von häufig auftretenden Mustern (Frequent Itemsets) über Attributen mit kontinuierlichen Werten. Schwerpunkt ist die teilweise Auslagerung des vorgestellten Verfahrens auf die Knoten des Sensornetzes.
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تاریخ انتشار 2011