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<div class="csl-entry">Mnishko, S. (2022). <i>Exploration of data streams with self-organizing maps</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2023.62363</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2023.62363
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/175774
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
Self-Organizing Maps bieten eine breite Palette von Visualisierungstechniken zur Analyse hochdimensionaler Daten. Die Mehrheit der Methoden basiert auf der statischen Projektion und nur wenige Techniken zeigen die zeitliche Dynamik der Daten, während die Bedeutung des Verständnisses der Datenentwicklung in vielen Bereichen an Bedeutung gewinnt. Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Untersuchung von Datenströmen mit Hilfe des SOM-Algorithmus sowie mit dessen Möglichkeiten und Grenzen mit besonderem Schwerpunkt auf großen Datenmengen und der Verarbeitung großer Karten. Die Tatsache, dass die SOM-Visualisierungstechniken in der Regel über unabhängige Bibliotheken verstreut sind, erschwert ihre Integration und vergleichende Anwendung bei der Datenexploration. Daher stellt die vorliegende Arbeit PySOMVis vor, ein Open-Source-Software-Framework in Python realisiert. Dieses enthält zahlreiche Visualisierungstechniken, weiters wird in dieser Arbeit SOMStreamVis vorgestellt, ein neues Ansatz für die visualisierung der Datenströmen, dies bietet ein leistungsfähiges Werkzeug zur Datenexploration.
de
dc.description.abstract
Self-Organizing Maps provide a wide range of visualization techniques to analyze high dimensional data. The majority of the methods are based on the static projection and only few techniques reveal the data dynamics in time, while the importance of understanding data evolution is gaining importance in many settings. This Master Thesis provides investigation in exploring data streams by the SOM algorithm as well as considering its capabilities and limitations with a particular focus on high-volume data and large-scale map processing. The fact that the SOM visualization techniques are usually scattered across independent libraries makes their integration and comparative application in data exploration difficult. Thus, this thesis provides PySOMVis, an open-source software framework realized in Python containing several visualization techniques. To visualize data streams the novel SOMStreamVis approach resulting in a powerful data exploration tool is presented further in the thesis.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Datenströme
de
dc.subject
Visualisierung
de
dc.subject
Datenexploration
de
dc.subject
Self-Organizing Maps
de
dc.subject
Time series data
en
dc.subject
Visualization
en
dc.subject
Data exploration
en
dc.subject
Self-Organizing Maps
en
dc.title
Exploration of data streams with self-organizing maps
en
dc.title.alternative
Exploration von Datenströmen mit Self-Organizing Maps
de
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2023.62363
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Sergei Mnishko
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E194 - Institut für Information Systems Engineering
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC16807634
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dc.description.numberOfPages
80
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
dc.thesistype
Diploma Thesis
en
dc.rights.identifier
In Copyright
en
dc.rights.identifier
Urheberrechtsschutz
de
tuw.advisor.staffStatus
staff
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tuw.advisor.orcid
0000-0002-9272-6225
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item.openairetype
master thesis
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item.fulltext
with Fulltext
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item.cerifentitytype
Publications
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item.openaccessfulltext
Open Access
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item.mimetype
application/pdf
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item.languageiso639-1
en
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item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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item.grantfulltext
open
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crisitem.author.dept
E058-03 - Fachbereich Innovation Incubation Center
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crisitem.author.parentorg
E058 - Forschungs-, Technologie- und Innovationssupport