Integrating and Updating Domain Knowledge with Knowledge Discovery

Heute übliche Lösungen im Bereich der Wissensentdeckung in Daten (Data Mining bzw. Knowledge Discovery in Data Bases – KDD) bieten keine oder nur unzureichende Werkzeuge, um bei der Suche nach interessanten Mustern in Daten Hintergrundwissen des Anwenders über die Analysedomäne einzubinden. Das hier beschriebene Dissertationsprojekt sucht hierfür eine Lösung durch die Integration von Ansätzen und Technologien aus den Bereichen des Data Mining und Wissensmanagements. Ziel ist die Entwicklung eines Systems zur wissensbasierten Analyse von Data-Mining-Ergebnissen. Durch den Einsatz von Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des sogenannten “Soft Computing” soll versucht werden, die subjektiv interessanten Muster in Daten von statistisch signifikanten, jedoch für den Anwender uninteressanten zu unterscheiden.