Innovative Modelle für ein besseres Data Mining in Europa
Bislang existiert noch keine gut definierte Data-Mining-Methode für mangelhafte Daten. Die Theorie der grauen Systeme, die die Probleme der Unsicherheit und fehlenden Informationen angeht, bietet Hoffnung für solche Datensätze. Europa würde gut daran tun, dem chinesischen Beispiel zu folgen, wo die Theorie der grauen Systeme erfolgreich angewendet wurde. Das EU-finanzierte Projekt GS-A-DM-DS (Grey systems and its application to data mining and decision support) schlug ein neues Vorhersage- und Entscheidungsfindungsmodell vor, um zuverlässigere Ergebnisse in komplexen Situationen zu liefern. Das Team von GS-A-DM-DS formulierte eine Reihe von Kriterien für die Auswahl grauer Modelle und die Kalibrierung nach einer systematischen Forschung. Dies wird dazu beitragen, graue Vorhersage und Prognose für neue Benutzer leicht zugänglich zu machen, die keine Vorkenntnisse in grauen Systemen haben. Die Kriterien werden auch dazu beitragen, die Anwendung von grauen Systemen auf das Data Mining in Europa zu fördern. Die Projektpartner entwickelten mehrere graue Modelle für eine genauere und zuverlässigere Vorhersage und Prognose mit kleinen Daten und schlechten Informationen. Diese werden zu Data-Mining-Operationen beitragen, die hohe Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit erfordern und gleichzeitig die Datenanforderungen reduzieren. Die Forscher entwickelten auch Entscheidungsmodelle, die durch Simulation und reale Anwendungsfallstudien validiert wurden. Die Performance war den bestehenden Alternativen überlegen. Diese Modelle ermöglichen eine realistischere und zuverlässigere Entscheidungsfindung und machen die Unsicherheitsdarstellung für gewöhnliche Benutzer zugänglicher. Über 30 Forschungsarbeiten wurden in führenden internationalen Fachzeitschriften und auf Konferenzen präsentiert. Bemerkenswert war die Auszeichnung des Stipendiaten von GS-A-DM-DS als einer der zehn erfolgversprechenden Wissenschaftler in der Kategorie "Communicating Science" der Marie Skłodowska-Curie Actions 2017. Darüber hinaus wurden mehr als 10 Besuche, Seminare und Schulungen in China und Europa durchgeführt. Infolgedessen wurde eine internationale Vereinigung für graue Systeme und Unsicherheitsanalyse mit Mitgliedern aus China, Europa und Nordamerika gegründet. GS-A-DM-DS zeigte die Machbarkeit von grauen Systemen im Data Mining und deren großes Potenzial bei begrenzten und schlechten Daten. Dies sollte einen erheblichen Einfluss auf die Entwicklung von grauen Systemen und Data Mining in Europa haben.
Schlüsselbegriffe
Data Mining, graue Systeme, GS-A-DM-DS, Entscheidungsunterstützung
