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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Inhalt archiviert am 2024-06-16

New techniques for handling quality and uncertainty in spatial mining

Ziel

The huge amount of spatial data may contain hidden information of significant importance for the experts of domain (e.g. astronomy, seismology, geology, medicine etc.) that could help them to further understand the data and make decisions. Ultimately we s eek to discover patterns in the data as opposed to knowledge about the data itself. Thus spatial mining techniques will be developed to discover the potential interesting characteristics and patterns that exist in large spatial databases. An important chal lenge in the context of spatial data management and decision-making is the handling of uncertainty. The spatial data and relationships in nature are not crisp. This implies that it is not a Boolean decision whether an object belongs in a specific area, or which its relationship is with other objects (sets of objects). Also there are relatively few efforts in the context of knowledge discovery that have devoted data analysis techniques in order to handle uncertainty. It is then obvious that there are inheren t features of spatial data that are not taken into account during the mining process and knowledge that is partially extracted. Then there is a need for defining a data model that represent the uncertainty in spatial data analysis process. Moreover, the re quirement for exploiting the inherent uncertainty of data in the quality assessment of mining results and decision-making arises. Also spatial data are commonly viewed as infinite sequence of data. Thus issues related to the effective mining of such data a nd the quality of the mining results due to their frequent updates are emerged. In the context of this project we will address the above issues of uncertainty representation and quality assessment in the context of spatial mining. A spatial mining framewor k will be defined in conjunction with quality assessment and decision support techniques through the life cycle of spatial and time-evolving data.

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-6
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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.

OIF - Marie Curie actions-Outgoing International Fellowships

Koordinator

RESEARCH CENTER OF THE ATHENS UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS
EU-Beitrag
Keine Daten
Adresse
KEFALLINIAS 46
ATHENS
Griechenland

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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
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