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@mastersthesis{huber09approx,
  abstract = {Graphen mit Kantengewichten treten in vielen Anwendungsdomanen auf, wie zum Beispiel in der Bildverarbeitung, der Transportlogistik, oder der Softwaretechnik. Die Analyse von solchen Graphen mittels Graph-Mining- Techniken ist eine lohnenswerte Aufgabe. Jedoch gibt es keinen Graph- Mining-Algorithmus, der in der Lage ist, kantengewichtete Graphen zu analysieren. Bisher wurden Kantengewichte diskretisiert, damit gewichtete Graphen analysiert werden konnten, oder Kantengewichte wurden erst in einem Postprocessing-Schritt betrachtet. In dieser Arbeit wird eine auf Constraints auf Kantengewichten basierende Erweiterung f\"{u}r die Graph-Mining-Algorithmen gSpan und CloseGraph vorgestellt, welche es ermoglicht, Kantengewichte direkt wahrend dem Mining zu betrachten und zu bewerten. Dadurch ergeben sich neue Pruningmoglichkeiten, welche zu Laufzeitgewinnen fuhren konnen. Es werden verschiedene Methoden vorgestellt, Kantengewichte zu bewerten. Des Weiteren werden diese Moglichkeiten bezuglich der Laufzeit und Ergebnisqualitat mit realen Daten aus den Domanen Transportlogistik und Softwaretechnik evaluiert und verglichen. Es wird gezeigt, dass die in dieser Arbeit vorgestellten Erweiterungen bei anlicher Ergebnisqualitat, zu einer Verbesserung der Laufzeit des Graph- Mining-Algorithmus' fuhren.},
  author = {Huber, Matthias},
  month = {March},
  school = {Universit{\"a}t Karlsruhe (TH)},
  title = {{Approximatives und diskriminatives Mining von gewichteten Graphen}},
  url = {http://sdqweb.ipd.uka.de/publications/pdfs/huber09approx.pdf},
  year = {2009}
}