Fragenkatalog

WS 2004/05 Fragenkatalog Einführung      

Erklären Sie die Begriffe Daten, Information, Wissen und ihre Beziehung Wissenspyramide und Wissenstreppe Arten von Wissen Informationsmanagement, Wissensmanagement, Wissensbasis Bausteine des Wissensmanagement Wissensrepräsentation

Parallele und Verteilte Systeme         

Klassifikation Architekturen von Parallelen Systemen Parallelisierungsideen Eigenschaften verteilter Systeme, Vorteile, Nachteile Softwarekonzepte: Client/Server Modell, RPC Zentrale und verteilte DB im Netzwerk (Abbildungen) Schemen für Partitioning Pipelined Parallelism und Partitioned Parallelism Parallelism in relationalen Operationen

Multi-Agenten Systeme                

Distributed Artificial Intelligence – eine Charakterisierung Definition von Agent Intelligent Agent - eine Charakterisierung Der Agent in seiner Umgebung Ereignisse Eigenschaften der Umgebung Agenten versus Objekte Agenten versus Expertensysteme Blackboard-Architektur Knowledge Query and Manipulation Language (KQML) Andere Standards für Agenten Schlussfolgern durch Regeln Agentenklassifikation – mobile Agenten Java aglet Warum mobile Agenten? Netwerk Computing Paradigmen

 Anwendungen von mobilen Agenten – Beispiele  Elemente eines mobilen Agentensystems

Business Intelligence -

What do you understand under the term business intelligence? Characterize main business intelligence tools.

Data mining – introduction -

What is data mining? What motivates data mining? Architecture of a typical data mining system Basic data mining functionalities Interestingness of patterns

Data warehousing -

What is a data warehouse? Architecture of a data warehouse

Data Preprocessing – Datenvorbereitung für die Analyse -

Characterize the four preprocessing techniques (data cleaning, …) introduced in the lecture

Association rules -

What express association rules and how? Give an example. Explain the terms support and confidence. Classification of association rules. Mining single-dimensional Boolean association rules: explain principles of the method. Mining sequential patterns: explain principles

Classification and prediction -

Explain the terms classification and prediction What are training and test data and how are they used? Explain basic principles of classification by decision tree induction Outline the algorithm steps Basic principles of Bayesian classification Basic principles of prediction – linear regression

Meta-learning -

Principles

-

Scenario Combining multiple predictions

Neural networks -

Application areas What is neural network How to use a neural network Describe a unit of a neural network Describe a multiplayer feed-forward neural network Describe the backpropagation algorithm Heuristics for using neural networks

Automatic cluster detection -

Define the term cluster Give an example on clustering Describe the k-Means method Distance between binary and nominal variables

Text- und Web-Mining - Allgemeine Aufgabenstellungen, Probleme, und Techniken - Indexierung und Suche von Dokumenten - Basisschema - Klassifikation von IR-Systemen - Invertierte Files - Web-Suchmaschinen – allgemeine Struktur - Google Suchmaschine Verteilte und föderierte Datenbanken und das Grid -

Definition eines verteilten Datenbanksystems Zentrale versus verteilte Datenbank im Netzwerk Abstraktionsebenen und Architektur eines Datenbanksystems Architekturmodelle für verteilte Datenbanksysteme Schema-Architekturen für verteilte und Multidatenbaksysteme Mediator/Wrapper Konzepte Design-Aspekte (Entwurfsmethodik, Datenverteilung) Integration von Datenbanken in das Grid

XML Datenbanken -

XML/DB Anforderungen Speicherungsmöglichkeit Volltext- und XML Index Speicherung der Graphenstruktur Vollständiges Mapping auf rel. DB

- Native XML Datenbanken - XML Abfragesprachen Semantisches Web - Was ist das Semantische Web? Motivation - Was sind Metadaten und Ontologie? - Sprachen für das Semantische Web (Auflistung) - RDF Modell - Beispiele für RDF Aussagen (statements) -

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Hilfskonzepte für RDF (Containers) – Beispiele auf bag, alternative RDF Schema – Charakterisierung RDF-Query Sprachen – Prinzipien

Grid Computing - Was ist Grid und Grid computing? Einleitende Visionen. - Virtuelle Organisation - Protokoll, Service, API - Grid Protokoll Architektur - Data Grid - Storage Modell Web Services und Grid Services - Evolution von Sofware Services - Web Services: SOAP, WSDL, UDDI - Auf dem Weg zur Open Grid Service Architecture (OGSA) - Web Services Resource Framework