Entwicklung und Evaluierung von Clustering-Verfahren für Points of Interest verschiedener thematischer Kategorien

In dieser Arbeit geht es um die Entwicklung einer Anwendung zur Darstellung von konzentrierten Gebieten von Points of Interest (PoIs). Dadurch soll einem Anwender z. B. ein Ballungsgebiet von Restaurants innerhalb des urbanen Umfelds angezeigt werden.

Der Vorgang, Wertemengen nach ihrer Ähnlichkeit (hier nach geographischer Distanz) zu gruppieren, ist eine Disziplin des Data Minings und wird als Cluster-Analyse bezeichnet. Verschiedene Clustering-Verfahren sollen getestet und angepasst werden, um ihre Eignung für die Aufgabenstellung zu bewerten und zu optimieren.

Evaluiert wurden das Minimum spanning tree Clustering, k-Means, sowie ein selbstentwickeltes DK-Means-Verfahren.

Kolloquium: 10.02.2012

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Dr. Inessa Seifert (DFKI)

Download: A1-Poster