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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-05-29

A Distributed Data Mining Infrastruture

Ziel

The collection and analysis of data play a major role in a broad range of economic, academic and scientific activities. Market research, economic policy, finance and engineering are increasingly reliant on large information resources, and the correct inter pretation of this data. Where the volume of data is exceedingly large, where it exists at disparate locations, or where the analysts are geographically dispersed, existing data mining techniques struggle to allow users to interpret their huge amounts of da ta. These problems exist to some extent for all research establishments and large businesses.We propose to develop a distributed data mining infrastructure (ADMIRE) which will provide more accurate decision-making tools and improve the quality of service ( QoS) for users. ADMIRE will be prototyped on two application types; from the scientific and commercial domains. These applications have been chosen for their intrinsic user service provision merit and their reliance on remote data access. The ADMIRE projec t aims to develop novel and innovative distributed data mining (DDM) techniques to deal with very large and distributed datasets. These datasets can then be mined to identify local and global trends and models. The ADMIRE project brings together separate s trands of computer science research in data mining, knowledge discovery, distributed and parallel computing, and application development tools. ADMIRE will be a self-configuring system that combines efficiency and heterogeneity of data. Efficiency is expre ssed in terms of quality of service, ease of use, short response time, and accuracy in decision-making. Heterogeneity is addressed at two levels: location of the datasets and format independence. ADMIRE requires a rethinking of how data mining techniques c an deal with large datasets, heterogeneity, and distributed locations of the datasets. This will result in new scalable algorithms and new models for data mining applications.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

FP6-2002-MOBILITY-3
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

TOK - Marie Curie actions-Transfer of Knowledge

Koordinator

NATIONAL UNIVERSITY OF IRELAND, DUBLIN
EU-Beitrag
Keine Daten
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten
Mein Booklet 0 0