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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Evaluation von Tabellenfeatures und ihr Einfluss auf die Güte von Tabellenähnlichkeitsmaßen
 
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2022
Bachelor Thesis
Title

Evaluation von Tabellenfeatures und ihr Einfluss auf die Güte von Tabellenähnlichkeitsmaßen

Abstract
Das Ziel dieser Arbeit ist es, einige implizite und explizite Ähnlichkeitsmaße zwischen Tabellen zu finden und zu vergleichen. Um die Ansätze vergleichen zu können, wird ein in der Tabellenforschung neuartiger Datensatz entwickelt. Weil alle vorherigen Arbeiten zu Tabellen eigene Datensätze verwendeten, die nicht durch eine einzelne Person nachgebaut werden können, gibt es drei Bedingungen an den neuen Datensatz. Er muss der in dieser Arbeit verwendeten Ähnlichkeitsdefinition folgen, er muss durch eine Person erstellbar sein und selbst fachfremde Personen müssen die Gültigkeit des Datensatzes nachvollziehen können. Damit ist eine Basis geschaffen, auf der Ähnlichkeitsmaße für Tabellen verglichen und analysiert werden können. So kann man herausfinden, welche Maße am besten funktionieren und unter welchen Bedingungen sie Probleme haben.
Thesis Note
Darmstadt, TU, Bachelor Thesis, 2022
Author(s)
Rothenbacher, Erik
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Advisor(s)
Kuijper, Arjan  orcid-logo
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Lücke-Tieke, Hendrik  
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Open Access
DOI
10.24406/publica-142
File(s)
Rothenbacher_Bachelor.pdf (3.14 MB)
Rights
CC BY
Language
German
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD  
Keyword(s)
  • Lead Topic: Digitized Work

  • Research Line: Human computer interaction (HCI)

  • Research Line: Machine Learning (ML)

  • Similarity functions

  • Similarity measures

  • Similarity metrics

  • Similarity search

  • Performance evaluation

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