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S 99.0139(359)
In:
Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 359
Type of Medium:
Series available for loan
Pages:
134 Seiten
,
Diagramme, Karten
Series Statement:
Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 359
Language:
German
,
English
Note:
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Zielsetzung
1.3 Gliederung
2 Verwandte Arbeiten
2.1 Grundbegriffe
2.1.1 Raumbezogene Objekte
2.1.2 Ähnlichkeit
2.1.3 Relation
2.1.4 Schema
2.2 Data-Matching
2.2.1 Klassifikation von Zuordnungsverfahren auf Objektebene
2.2.2 Herausforderungen bei der Objektzuordnung
2.2.3 Ausgewählte, merkmalsbasierte Verfahren
2.2.4 Ausgewählte, relationale Verfahren
2.3 Schema-Matching
2.3.1 Klassifikation von Zuordnungsverfahren auf Schemaebene
2.3.2 Herausforderungen bei der Zuordnung auf Schemaebene
2.3.3 Ausgewählte Schema-Matching-Verfahren im geographischen Kontext
3 Grundlagen
3.1 Ähnlichkeitsmaße
3.1.1 Geometrische Ähnlichkeit
3.1.2 Topologische Ähnlichkeit
3.1.3 Semantische Ähnlichkeit
3.2 Relationstypen
3.2.1 Relationen auf Objektebene
3.2.2 Relationen auf Schemaebene
3.3 Graphentheorie
3.3.1 Graph-Definitionen
3.3.2 Graph-Matching
3.3.3 Graph-Partitionierung / Graph-Cut
3.4 Ganzzahlige lineare Programmierung
4 Entwicklung von Data-Matching-Verfahren für verschiedene Objektgeometrien
4.1 Zuordnung von Polygonobjekten
4.1.1 Geometrischer Parameter
4.1.2 Heterogenitätsparameter
4.1.3 Erzeugung eines kombinierten Ergebnisses für das Schema-Matching
4.2 Zuordnung von unterschiedlichen Objektgeometrien
5 Entwicklung von Schema-Matching-Verfahren basierend auf Instanzdaten
5.1 Formale Problemdefinition
5.1.1 Synthetisches Beispiel
5.2 Einfache Lösungsverfahren
5.2.1 Beschränkung auf 1:1-Zuordnungen (Max-Match)
5.2.2 Beschränkung auf zwei Cluster (Min-Cut)
5.3 Einsatz von Heuristiken
5.4 Einsatz der ganzzahligen linearen Programmierung
5.4.1 Optimierungsziele und Bedingungen
5.4.2 Kombination von Optimierungszielen
5.4.3 Einführung einer festen Clustergröße (MaxScoreHardConstraintFixedSize)
5.4.4 Optimale Lösung ohne Nullcluster (MaxScoreHardConstraintFixedSizeNonEmpty)
5.4.5 Vereinfachtes Programm (MaxScoreHardConstraintFixedSizeUnique)
6 Experimente mit Realdaten und Untersuchungsergebnisse
6.1 Datenquellen und Datenvorverarbeitung
6.1.1 Datenquellen
6.1.2 Testgebiete
6.1.3 Datenvorverarbeitung
6.2 Ergebnisse des Data-Matching
6.2.1 Testgebiet A: ALKIS OSM in Hannover
6.2.2 Testgebiet B: ALKIS ATKIS in Hameln
6.2.3 Testgebiet C: ATKIS GDF in Hannover-Wedemark
6.2.4 Zusammenfassung der Data-Matching-Ergebnisse
6.3 Ergebnisse des Schema-Matching
6.3.1 Testgebiet B: ALKIS ATKIS in Hameln
6.3.2 Testgebiet A: ALKIS OSM in Hannover
6.3.3 Testgebiet C: ATKIS GDF in Hannover-Wedemark
6.3.4 Zusammenfassung aller Schema-Matching-Ergebnisse
7 Zusammenfassung und Ausblick
,
Kurzfassungen in Deutscher und Englischer Sprache
Location:
Lower compact magazine
Branch Library:
GFZ Library
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