Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen

283 Pages·2000·20.361 MB·German

by  Dr. Martin Ester, Dr. Jörg Sander (auth.)

Knowledge Discovery in Databases
Springer-V erlag Berlin Heidelberg GmbH
Martin Ester Jorg Sander
Knowledge Discovery
in Databases
Techniken und Anwendungen
Mit 150 Abbildungen
i
Springer
Dr. Martin Ester
Dr. J6rg Sander
Ludwig-Maximilians-Universitiit
Institut fur Informatik
OettingenstraBe 67
80538 Munchen
{ester, sander }@dbs.informatik.uni-muenchen.de
http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/-ester/
Die Deutsche Bibliothek - CIP-Einheitsaufnahme
Ester, Martin: Knowledge discovery in databases: Techniken und Anwendungen /
Martin Ester; Jorg Sander. - Berlin; Heidelberg; New York; Barcelona; Hongkong;
London; Mailand; Paris; Singapur; Tokio: Springer, 2000
ISBN 978-3-540-67328-6 ISBN 978-3-642-58331-5 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-642-58331-5
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© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000
Urspriinglich erschienen bei Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York 2000
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Gedruckt auf saurefreiem Papier - SPIN: 10765301 33/3142 GF-54321 O
Vorwort
KommerzielleGerateundwissenschaftlicheInstrumenteliefemtaglichimmergro
Bere Mengen vonimmerkomplexerenDaten,die Hingstnichtmehrmanuellanaly
siert werden konnen. Ziel des Knowledge Discovery in Databases ist deshalb die
(semi-)automatischeExtraktionvongiiltigem,aberbisherunbekanntemundpoten
tiell ntitzlichemWissenausgroBenDatenbanken.
Dieses Buch richtet sich einerseits an Studentender Informatik und verwandter
Facher, andererseits an Praktiker mit guten Informatikgrundlagen, die sich in das
neueGebietdesKnowledgeDiscoveryinDatabaseseinarbeitenwollen. Diezentra
len Aufgaben des Knowledge Discovery in Databases werden in jeweils eigenen
Kapitelnbehandelt.DortwerdendiewichtigstenAlgorithmenmitden zugrundelie
genden Konzepten sowie einige typische Anwendungen vorgestellt. Jedes Kapitel
diskutiertKriterien, diebeiderAuswahleinesgeeignetenAlgorithmusfUreinege
gebene Anwendung helfen sollen. DamitwirdderLeserindie Lage versetzt, Vor
und Nachteile der verschiedenen Methoden einzuschatzenund fUr eigene Anwen
dungenAlgorithmenauszuwahlen,einzusetzenbzw.selbstzuentwickeln.
DasBuchistausunsererVorlesung"KnowledgeDiscoveryinDatabases"amIn
stitutfUrInformatikderLudwig-Maximilians-Universitatentstanden.MarkusBreu
nig hat die Ubungen zu dieser Lehrveranstaltung konzipiert und viele wertvolle
Kommentare und Verbesserungsvorschlage zum Skriptbeigetragen. Auchden Ho
rem unsererVorlesungverdankenwirzahlreicheKorrekturenundKlarstellungen.
DieandereQuellediesesBuchessindunsereeigenenForschungsprojekteander
Lehr-undForschungseinheitvonProfessorHans-PeterKriegel,demwirfUrdieaus
gesprochen inspirierende Umgebung und seine langjahrige personliche Untersttit
zungdankenmochten. Unsere Kollegen, insbesondereMihael AnkerstundMarkus
Breunig, haben im Laufe der Jahre mit vielen intensiven Diskussionen und prakti
schen Projekten zu unserem Verstandnis des Knowledge Discovery in Databases
entscheidendbeigetragen. Besondersverdientgemacht urndieses Buchhaben sich
Matthias GroB, der mit groBemEngagement Korrektur gelesen und am Stil gefeilt
hat,undSusanneGrienberger,dieunsvorallembeideraufwendigenErstellungder
vielenAbbildungenuntersttitzthat.
Zum SchluB mochten wir Hermann Engesser und Gabriele Fischer yom Sprin
ger-VerlagfUrdieguteKooperationbeiderPlanungundRealisierungdiesesBuches
danken.
VielFreudeundGewinnbeimLesen!
Mtinchen,imJuli 2000 MartinEsterundJorgSander
Vorwort • V
•
•
Inhaltsverzeichnis
Einleitung 1
1.1 Grundbegriffedes Knowledge Discoveryin Databases 1
1.2 TypischeKDD-Anwendungen 6
1.3 InhaltundAufbaudieses Buches l0
1.4 Literatur 12
Grundlagen 15
2.1 Datenbanksysteme 15
2.2 Statistik 29
2.3 Literatur 44
Clustering 45
3.1 Einleitung .45
3.2 Partitionierende Verfahren 51
3.3 Hierarchische Verfahren 76
3.4 DatenbanktechnikenzurLeistungssteigerung 85
3.5 Besondere AnforderungenundVerfahren 97
3.6 Zusammenfassung 103
3.7 Literatur 103
Klassifikation 107
4.1 Einleitung 108
4.2 Bayes-Klassifikatoren 111
4.3 Nachste-Nachbarn-Klassifikatoren 119
4.4 Entscheidungsbaum-Klassifikatoren 126
Inhaltsverzeichnis • VII
•
•
4.5 SkalierungfUr groBe Datenbanken 138
4.6 Zusammenfassung 156
4.7 Literatur 157
Assoziationsregeln 159
5.1 Einleitung 159
5.2 EinfacheAssoziationsregeln: DerApriori-Algorithmus 160
5.3 HierarchischeAssoziationsregelnbeztiglichItem-Taxonomien 169
5.4 QuantitativeAssoziationsregeln 178
5.5 Zusammenfassung 186
5.6 Literatur 187
Generalisierung 189
6.1 Einleitung 190
6.2 DataCubes 192
6.3 EffizienteAnfragebearbeitung inDataCubes 197
6.4 AttributorientierteInduktion 206
6.5 InkrementelleattributorientierteInduktion 215
6.6 Zusammenfassung 219
6.7 Literatur 220
Besondere Datentypenund Anwendungen 223
7.1 TemporalDataMining 223
7.2 Spatial DataMining 234
7.3 Text- undWeb-Mining 245
7.4 Literatur 261
Andere Paradigmen 263
8.1 Induktive Logik-Programmierung 263
8.2 GenetischeAlgorithmen 265
8.3 NeuronaleNetze 266
8.4 Selbstorganisierende Karten (KohonenMaps) 271
8.5 Literatur 273
Index 275
VIII • Inhaltsverzeichnis
•
•
Einleitung
1merstenKapitel wirddas neueGebietdes KnowledgeDiscoveryinDatabasesan
handder grundlegenden Begriffe sowie der wichtigsten Aufgaben eingefiihrt. Zur
Motivation des Knowledge Discovery inDatabases werdendann typische Anwen
dungen u.a. aus der Astronomie, den Erdwissenschaften, dem Marketing und dem
ElectronicCommerce vorgestellt.1mdrittenAbschnittdes Kapitels wirdderInhalt
undderAufbaudiesesBuchserlautert.
1.1GrundbegriffedesKnowledgeDiscoveryinDatabases
KommerzielleGeratewieetwaScannerkassensowiewissenschaftlicheInstrumente
wie z.B. Erdbeobachtungssatelliten oder Gensequenzierungsautomaten generieren
immergroBereMengen von immerkomplexeren Daten. Diese Datenenthaltenpo
tentiell wichtiges Wissen, ihre manuelle Analyse tibersteigtaber die menschlichen
Kapazitatenbei weitem. Dasistdie Motivationdes neuenGebiets Knowledge Dis
coveryinDatabases.
KnowledgeDiscoveryinDatabases(KDD) [Fayyad,Piatetsky-Shapiro& Smyth
1996] ist der ProzeB der (semi-)automatischen Extraktion von Wissen aus Daten
banken,das
• giiZtig (imstatistischenSinne)
• bisherunbekanntund
• potentiellniitzlich(fiireinegegebeneAnwendung)ist.
Knowledge Discovery in Databases ist ein stark interdisziplinares Thema an der
Schnittstelle von Statistik, Maschinellem Lemen und Datenbanksystemen. Diese
GebieteliefemverschiedeneBeitragewmneuenGebietdes KnowledgeDiscovery
inDatabases:
• Statistik: modellbasierteInferenzen,Schwerpunktaufnumerischen Daten. [Bert
hold& Hand 1999]gibteineguteEinfiihrungdes KDDausSichtderStatistik.
1.1.Grundbegriffedes KnowledgeDiscoveryinDatabases •
•
M. Ester et al., Knowledge Discovery in Databases
•
© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000
• Maschinelles Lemen: Suchverfahren, Schwerpunkt auf symbolischen Daten.
[Mitchell 1997] behandeltdie wichtigsten Verfahrendes maschinellen Lernens,
diezumgroBenTeilauchrelevantzum KDDsind.
• Datenbanksysteme: Skalierbarkeit fur groBe Datenmengen, neue Datentypen
(z.B. Webdaten), Integration mit kommerziellen Datenbanksystemen. Eine gute
EinfUhrung in das Gebiet KDD aus Sicht der Datenbanksysteme findet sich in
[Chen,Han& Yu 1996].
KDD ist ein iterativer ProzeB, bei dem sich die in Abb. 1-1 dargestellten Schritte
identifizierenlassen:
~FOkU sicrcn Vorverar- TranS'1 ~a~a Evaluation
bcitung fonnallon Mining
~ ~!EEJ =:::::>c:i1Jc::::::::>
=> c::::::>
Datcnbank Mu.ter Wi sen
Abb. 1-1 DieSchrittedesKDD-Prozesses
Die einzelnen Schritte werden im folgenden kurz erIautert. Fureine genauere Be
handlungdermeistenKDD-Schritteverweisenwirauf [Witten& Frank2000]. [Py
le1999]behandeltsehrdetailliertdieSchrittederVorverarbeitungundderTransfor
mation.
Fokussieren
1merstenSchrittgehtesdarum,einVerstandnisderAnwendungunddesbereitsbe
kannten Anwendungswissens zu gewinnen. Darauf aufbauend wird das Ziel des
KDD aus Sichtdergegebenen Anwendungdefiniert, denn das gewunschteWissen
solijabisherunbekanntundnutzlichfUrdieAnwendungsein.EsmuBfernerfestge
legtwerden, inwekhenDatendasWissengesuchtwerdensoli undwiedieseDaten
zu beschaffen sind. 1meinfachsten Fall kann man aufeine vorhandene Datenbank
zuruckgreifen undeinenTeildavon alsGrundlagefUr das DataMiningselektieren.
AndernfallsmussendieDatenerstdurchMessungen,durchFragebogenoderahnli
cheMethodenerhobenwerden.
Eine wichtige Frage bei diesemersten Schrittdes KDD istauch, wie die Daten
verwaltet werden sollen. Aus historischen Grunden und aus Grunden der besseren
PerformanzwerdendieDatenhaufiginspeziellfUrdasDataMiningangelegtenFi
lesabgelegt. DadieDatenmeistsowiesoineinemkommerziellenDatenbanksystem
verwaltet werden, entstehtbei diesem Ansatzjedoch Redundanz mit allen Proble
men potentieller Inkonsistenzen. Datenbanksysteme bieten zudem eine etablierte
Funktionalitatan, die fUraile Schrittedes KDDgewinnbringendeingesetztwerden
kann: z.B. konnenfUr das FokussierenoderfUr die EvaluationTeilmengenderDa-
2 • I Einleitung
•
•
tenbankeinfachundeffizientselektiertwerden.EswirddeshalbzunehmendeineIn
tegration des KDD mit kommerziellen Datenbanksystemen gewtinscht
[Chaudhuri 2000]. DasProblemdereffizientenIntegrationvon Data-Mining-AIgo
rithmen mit Datenbanksystemen behandeln wir im Kontext des Clustering (Ab
schnitt3.4),derEntscheidungsbaum-Klassifikatoren(Abschnitt4.4) unddes Spati
alDataMining(Abschnitt7.2).
Vorverarbeitung
Ziel der Vorverarbeitung ist es, die benotigten Daten zu integrieren, konsistent zu
machen und zu vervollstandigen. Obwohl diese Aufgaben meist keine konzeptio
nellen Probleme bergen, betragt der Aufwand fUr die Vorverarbeitung in vielen
KDD-ProjektendocheinengroBenTeildesGesamtaufwands. DerAufwandfUrdie
Vorverarbeitungreduziertsichstark, wenn manaufeinData Warehouse (sieheAb
schnitt6.2)zurtickgreifenkann, dasdie Datenbereits inintegrierterundkonsisten
terFormzurVerfUgungstellt.
Daten aus unterschiedlichen Quellen mtissen integriert werden, da sie im allge
meinennachunterschiedlichenKonventionengewonnenwurden. VerschiedeneAb
teilungeneinerFirmabenutzenz.B.haufigverschiedeneNamenfUrdieselben Attri
buteeines Objektsoderaggregierendie Datentiber unterschiedliche Zeitraume. In
einerAbteilung wirdetwaderUmsatztageweiseaggregiert,wahrendineinerande
renAbteilungdieselbeInformationwochenweisegesammeltundgespeichertwird.
Inkonsistenzen in den Daten wie etwa verschiedene Werte desselben Attributs
oder Schreibfehler ftir Namen treten haufig auf und mtissen aufgelOst werden.
Durch eine Messung kann sogenanntes Rauschen, d.h. ein zufalliges Muster, das
sich den eigentlichen Mustern tiberiagert, erzeugt werden. Ein solches Rauschen
soliebenfallsinderVorverarbeitungentferntwerden.
In realen Datenbanken fehlt meist ein signifikanter Teil aller Attributwerte: es
kann z.B.einMeBfehleraufgetretenseinodergewisseFragenineinemFragebogen
wurdenabsiehtlieh niehtbeantwortet.Jenaeh verwendetemData-Mining-Algorith
muskannesnotwendigwerden,jehlendeAttributwertegenauerzuspezifizieren,da
diese Information fUr das Data Mining wichtig ist. Man kann etwa unterscheiden
zwischen"MessungnichtdurchgefUhrt" und"MeBfehleraufgetreten". Ineinerme
dizinischen Anwendung kann die Tatsache, daB ein bestimmter Test durchgefUhrt
wurde, z.B. sehrsignifikantseinfUrdieKlassifikationeinesbestimmtenPatienten.
Transformation
In diesem Schritt werden die vorverarbeiteten Daten in eine fUr das Ziel des KDD
geeignete Reprasentation transformiert. Typische Transformationen sind die Attri
but-Selektion und die Diskretisierung von Attributen, die im folgenden diskutiert
werden.
1m allgemeinen sind nicht aile bekannten Attribute der Daten relevant fUr die
Data-Mining-Aufgabe. Obwohl viele Data-Mining-Algorithmen eine eigene Aus
wahl derrelevantesten Attribute vornehmen, kann eine zu groBe Anzahl von Attri-
1.1.Grundbegriffedes Knowledge Discovery inDatabases • 3
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