Termin: neu!!! |
Montags, |
Ort: |
FMI-Bau Garching, Boltzmannstr. 3, Ted Codd
Seminarraum ( |
Beginn: |
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Vorbesprechung und Anmeldung: |
ab sofort per Email an koenigri@in.tum.de.
Bitte geben Sie Ihren Namen, Ihre Matrikelnummer, Ihren Studiengang sowie die
Sie interessierenden Themen (siehe Themenliste unten) an. Die Plätze werden
in einer Vorbesprechung am Mittwoch, |
Ansprechpartnerinnen: |
Prof.
Dr. Birgitta König-Ries (koenig@ipd.uni-karlsruhe.de)
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Vorkenntnisse: |
Stoff der Vorlesung Datenbanksysteme; Vordiplom bei Diplomstudierenden |
Schein: |
Benoteter Schein bei Vortrag und regelmäßiger aktiver Teilnahme (Diskussionsbeiträge) |
Bereiche: |
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Hinweise zur Durchführung des Seminars |
finden Sie in diesem Merkblatt |
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Werden Daten in einer Datenbank abgelegt, so geht man klassischerweise davon aus, dass diese Informationen den Zustand des interessierenden Weltausschnitts korrekt, genau und vollständig widerspiegeln. Die Realität sieht allerdings oft ganz anders aus:
· Manche Dinge weiß man nicht genau: Der Bus der Linie 291 befindet sich im Moment irgendwo in der Nähe der Boltzmannstr; in der Vorlesung sitzen ca. 100 Studierende und ein Essen in der Mensa kostet so ungefähr zwischen 2 und 5 Euro.
· Manche Information ist unsicher: Der Bus kommt mit einer Wahrscheinlichkeit von x % in den nächsten fünf Minuten; freitags gibt es meistens Fisch, …
· Über manche Dinge weiß man mehr als über andere: Von manchen Kommilitonen kennt man das Geburtsdatum, von anderen nicht.
· Zu manchen Dingen gibt es widersprüchliche Information: Hans findet ein Buch gut zur Prüfungsvorbereitung, Franz findet es völlig unbrauchbar.
Umgekehrt gehen Datenbanken auch davon aus, dass Benutzer stets an genauen Ergebnissen interessiert sind und auch präzise ausdrücken können, welche Informationen dies sind. Auch hier sieht die Realität anders aus:
· Ein Benutzer hätte gerne Informationen über billige Essen
· Man wüsste für die Planung gerne, wie viele Hörer so etwa die letzten Semestern in den Vorlesungen saßen.
Im Seminar wollen wir uns Ansätze angucken, die es erlauben, in Informationssystemen solche ungenaue, unsichere und unvollständige Information abzulegen, anzufragen und zu bearbeiten. Die Ansätze reichen von NULL-Werten in relationalen Systemen über semi-strukturierte Datenmodelle bis hin zu präferenzbasierten Datenbanksystemen, Fuzzydatenbanken und anderen logikbasierten Systemen.
1. Klassische Datenbanken und Ungenauigkeit, Unsicherheit, Unvollständigkeit
(1 Vortrag)
Wenn man eine relationale Datenbank hat, wie kann man dann ungenaue, unsichere,
unvollständige Information doch irgendwie ablegen (z.B. NULL-Werte)?
2. Semi-strukturierte Datenmodelle (1 Vortrag)
Ein Ansatz, um unvollständige Information behandeln zu können
3. Probabilistische Verfahren (2 Vorträge)
Wie kann die Wahrscheinlichkeitsrechnung helfen, ungenaues und unsicheres
Wissen zu erfassen?
4. Intelligente Informationssysteme (2 - 3 Vorträge)
Wie kann Einsatz von natürlicher Sprache, heuristischen Suchverfahren, Constraints, Wissensrepräsentation und neuronalen Netze zum
Auffinden verfügbarer Information, der Auswahl aus großen Datenmengen, der
übersichtlichen Darstellung wichtiger Zusammenhänge und der Vermittlung von
Wissen beitragen?
5. Modallogik (1 Vortrag)
Widersprüchliche Information beschreiben und bewerten
6. Ungenaue Benutzeranfragen (2-3 Vorträge)
Bearbeitung von Anfragen wie z.B. Ein möglichst preiswertes Hotel nahe beim
Strand in den Sommerferien oder Ein Routenvorschlag für heute Nachmittag
von Garching nach Heidelberg ohne Stau, möglichst ohne Baustellen und mit
schöner Aussicht: Skyline Anfragen,
ontologiebasierte Vergleichsverfahren, präferenzbasierte Datenbanksysteme
Termine:
Nr |
Termin |
Thema |
0 |
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Einführung in Seminartechniken |
1 |
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Klassische Datenbanken und Ungenauigkeit, Unsicherheit,
Unvollständigkeit |
2 |
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Semi-strukturierte
Datenmodelle |
3 |
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Probabilistische
Verfahren (Teil1) |
4 |
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Probabilistische
Verfahren (Teil2) |
5 |
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Intelligente Informationssysteme (Teil1) |
6 |
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Intelligente Informationssysteme (Teil2) |
7 |
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Intelligente Informationssysteme (Teil3) |
8 |
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Modallogik (1 Vortrag) |
9 |
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Ungenaue Benutzeranfragen (Teil1) |
10 |
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Ungenaue Benutzeranfragen (Teil2) |
11 |
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Ungenaue Benutzeranfragen (Teil3) |
Last
modified:
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