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Die Weiterentwicklung von Hardware und Datenbanken hat das Interesse an der automatisierten Auswertung von Massendaten stark erhöht. Data Mining, dessen Potenzial bisher nur teilweise ausgeschöpft ist, soll wissenschaftlich fundierte und praktisch anwendbare Verfahren bereitstellen. Obwohl statistische Methoden viele Fragen beantworten können, besteht ein Bedarf an innovativen Ansätzen, um noch mehr Informationen aus Daten zu gewinnen. Genetische Algorithmen, die Mechanismen der natürlichen Evolution nachahmen, bieten oft überzeugende Lösungen für komplexe Optimierungsprobleme. Der Anwender muss jedoch sicherstellen, dass Codierung und Parameterwahl zur Problemstellung passen. Ulrich Kathöfer entwickelt in diesem Werk eine Reihe von Erweiterungen der Standard-Algorithmen, die für spezifische Data Mining-Probleme zu besseren, robusteren oder schnelleren Ergebnissen führen. Die Ergebnisse sind auch auf andere Optimierungsfragestellungen anwendbar. Das Buch richtet sich an Dozenten und Studierende der Mathematik, Informatik und Wirtschaftsinformatik sowie an Praktiker, die Genetische Algorithmen im Bereich der Datenanalyse nutzen möchten. Ulrich Kathöfer, Jahrgang 1968, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und ist seit seiner Promotion im Jahr 2002 Akademischer Rat an der Informationsverarbeitungs-Versorgungseinheit der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät.
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Data mining mit genetischen Algorithmen, Ulrich Kathöfer
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- 2004
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