Non-Standard Databases and Data Mining (CS3130-KP08)

Dozent: Prof. Dr. Ralf Möller

Übungen: Tanya BraunFelix Kuhr

Inhalt:

  • Einführung (pdf, pptx)
  • Semistrukturierte Datenbanken (JSON, XML) und Volltextsuche (pdf, pptx)
  • Information Retrieval (pdf, pptx)
  • Mehrdimensionale Indexstrukturen (pdf, pptx)
  • Cluster-Bildung (pdf, pptx)
  • Einbettungstechniken (pdf, pptx)
  • First-n-, Top-k-, und Skyline-Anfragen (pdf, pptx)
  • Probabilistische Datenbanken, Anfragebeantwortung, Anfragetransformation, Safe-Plan-Anfrage, Top-k-Anfragen (Monte-Carlo-Simulation, Luby-Karp-Verfahren, Multisimulation), Open-World-Annahme (pdf, pptx)
  • Probabilistische Modellierung, Bayes-Netze, Anfragebeantwortungsalgorithmen, Lernverfahren für Modelle (pdf, pptx)
  • Temporale Datenbanken und das relationale Modell (pdf, pptx)
  • Probabilistische Temporale Datenbanken (pdf, pptx)
  • SQL: neue Entwicklungen (z.B. JSON-Strukturen und multidimensonale Arrays), Zeitreihen (z.B. TimescaleDB) (pdf, pptx)
    LIteratur: SQL:2016SQL/MDATimescaleDB
  • Stromdatenbanken, Prinzipien der Fenster-orientierten inkrementellen Verarbeitung (pdf, pptx)
  • Approximationstechniken für Stromdatenverarbeitung, Stream-Mining (pdf, pptx)
  • Probabilistische raum-zeitliche Datenbanken und Stromdatenverarbeitungsssysteme: Anfragen und Indexstrukturen, Raum-zeitliches Data Mining, probabilistische Skylines (pdf, pptx)
  • Von NoSQL- zu NewSQL-Datenbanken, Graphdaten in SQL, CAP-Theorem, CALM-Theorem, Blockchain-Datenbanken (pdf, pptx)

Umfang: 2x2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung, gesamt: 8 ECTS