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  1. Research Research
  2. Erforschung des Nutzens von Fuzzy Logik für die Analyse von Big Data am Beispiel Fuzzy Location Systems Erforschung des Nutzens von Fuzzy Logik für die Analyse von Big Data am Beispiel Fuzzy Location Systems

Erforschung des Nutzens von Fuzzy Logik für die Analyse von Big Data am Beispiel Fuzzy Location Systems

Das zu beantragende SNF-Projekt untersucht die Skalierbar von Fuzzy Data Mining Algorithmen und Fuzzy Reasoning Modellen auf grosse Datenmengen und schnelle Datenströme mit Anwendungsgebiet Verkehrdatenanalyse mittels Mobilfunksignalen.

Brief information

School:

Computer Science and Information Technology

Status:

Completed

Period:

01.01.2016 - 30.08.2016

Overview

Big Data weisen nach IBM vier V’s auf: Volumen (Volume), Geschwindigkeit (Velocity), fehlende Struktur (Variety) und Unsicherheiten in den Daten (Veracity). Die Fuzzy Logik erlaubt die präzise Modellierung von unsicheren (fuzzy) Daten. Deshalb ist die Skalierung von Fuzzy Data Mining Algorithmen und Fuzzy Reasoning Modelle auf grosse Datenmengen und schnelle Datenströme mit Bezug auf das vierte V (die Veracity) eine Grundlagenforschungsfrage. Als Anwendungsgebiet dient die Verkehrdatenanalyse mit unscharfen Ortsdaten aus Mobilfunknetzen, welche in Form eines „Fuzzy Location System“ konzeptionell entwickelt und prototypisch umgesetzt werden soll.

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Facts

Type of project

Forschung

Internal organisations involved
  • Mobile & Smart Systems F&E
  • Data Intelligence F&E
Funding
  • Andere interne Finanzierung
  • IDS - Datenwelten
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Persons involved: internal

Project manager
  • Gwendolin Wilke
Member of project team
  • Michael Kaufmann
  • Timo Ohnmacht

Brief information

School:

Computer Science and Information Technology

Status:

Completed

Period:

01/01/2016 - 08/30/2016

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