Go to content
UR Home

Information filtering in high velocity text streams using limited memory - An event-driven approach to text stream analysis

Bauer, Andreas (2016) Information filtering in high velocity text streams using limited memory - An event-driven approach to text stream analysis. PhD, Universität Regensburg.

[img]
Preview
License: Publishing license for publications including print on demand
PDF - Published Version
Download (21MB)
Date of publication of this fulltext: 30 Nov 2016 08:31

Abstract (English)

This dissertation is concerned with the processing of high velocity text streams using event processing means. It comprises a scientific approach for combining the area of information filtering and event processing. In order to be able to process text streams within event driven means, an event reference model was developed that allows for the conversion of unstructured or semi-structured text ...

plus

Translation of the abstract (German)

Diese Dissertation befasst sich mit der Nutzbarmachung von ereignisverarbeitenden Methoden für die Verarbeitung von hochfrequenten Textdatenströmen. Um ereignisverarbeitende Methoden auf Textdatenströme anwenden zu können, musste deren Operationalisierbarkeit in diesem Kontext zunächst hergestellt werden. Hierfür wurde ein Ereignisreferenzmodell entwickelt, das es erlaubt Textdatenströme auf ...

plus


Export bibliographical data



Item type:Thesis of the University of Regensburg (PhD)
Date:30 November 2016
Referee:Prof. Christian Wolff and Prof. Thomas Mandl
Date of exam:25 November 2016
Institutions:Languages and Literatures > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK)
Languages and Literatures > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Medieninformatik
Languages and Literatures > Institut für Information und Medien, Sprache und Kultur (I:IMSK) > Lehrstuhl für Informationswissenschaft
Keywords:Information Filtering, Event Processing, Textstromanalyse, Ereignisverarbeitung
Dewey Decimal Classification:000 Computer science, information & general works > 004 Computer science
000 Computer science, information & general works > 020 Library & information sciences
Status:Published
Refereed:Yes, this version has been refereed
Created at the University of Regensburg:Yes
Item ID:34895
Owner only: item control page

Downloads

Downloads per month over past year

  1. Homepage UR

University Library

Publication Server

Contact:

Publishing: oa@ur.de

Dissertations: dissertationen@ur.de

Research data: daten@ur.de

Contact persons