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<div class="csl-entry">Brunmeir, D. (2015). <i>Decision Making in Ambient Assisted Living environments based on uncertain and fuzzy data</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2015.25661</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2015.25661
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/9100
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dc.description
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description
Zsfassung in engl. Sprache
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dc.description.abstract
Diese Diplomarbeit behandelt die Anwendung von Datamining-Techniken auf Fuzzy Daten im AAL Kontext. Es wurde sowohl ein Empfehlungssystem als auch ein System zur Entscheidungsfindung erforscht und und implementiert. Diese Systeme sind Teil des Reasoning Systems einer AAL Anwendung und versuchen gesammelte Informationen zu verknüpfen und daraus Schlüsse zu ziehen. Der erste Teil dieser Diplomarbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit Fuzzy Clustering und Fuzzy Control, da es ein naheliegender Zugang ist, um menschliche Verhaltensweisen zu beschreiben. Zuerst wird eine Einführung in die Theorie des Clustering behandelt, danach die Grundlagen von Fuzzy Control erläutert um schlussendlich das Adaptive Online Fuzzy Inference System (AOFIS) vorzustellen und zu analysieren. AOFIS ist ein Fuzzy Control System, das menschliches Verhalten lernen und in der Folge auch imitieren soll. Es beruht auf einer Doppelclustering Technik, die aus Daten interpretierbare Zugehörigkeitsfunktionen extrahiert um mit diesen ein if-then-Regelsystem aufbaut. Der zweite Teil behandelt mehrere Ansätze um Empfehlungssysteme zu erstellen, wobei hier ein Hauptaugenmerk auf die Aufbereitung von Daten gelegt wurde, da in diesem Zusammenhang oft große Mengen von Daten anfallen. Weiters wurde ein solches Empfehlungssystem implementiert und mit einfachen Daten getestet. Es beruht auf Fuzzy Clustering und ist ein hybrides System. Dieses Empfehlungssystem soll in der YouDo it! - we help Platform integriert werden um dem Benutzer Vorschläge für verwandte Themen und Filme geben zu können.
de
dc.description.abstract
This Thesis analyses the application of data-mining techniques on fuzzy data in an AAL context. The goal was to research decision making and recommender systems as part of the Reasoning subsystem of an AAL service. It tries to relate information and deduce valid behavioural patterns. The first part of the thesis explores fuzzy clustering and fuzzy control as a mean to describe human behaviour. After a theoretical introduction to clustering and fuzzy control, the Adaptive Online Fuzzy Inference System (AOFIS) is presented and analysed. AOFIS tries to learn from human behaviour and imitate it after a certain learning period. It is based on a double-clustering technique, which extracts interpretable fuzzy granules. This granules are used to build an if-then-Rulebase as part of an inference system as described in the fuzzy control chapter. The second part of the thesis presents theoretical foundations of recommender systems and several popular techniques to process large amounts of data. It is a necessity to reduce the runtime of such a system and thus improve the performance. Furthermore a fuzzy recommender system was implemented for use as a module in the YouDo it! - we help platform as a way to present the user similar videos and topics to the already watched or rated content. This recommender system is a hybrid system and makes use of fuzzy clustering methods to combine the advantages of content-based and collaborative filtering approaches.
en
dc.language
Deutsch
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dc.language.iso
de
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Fuzzy Daten
de
dc.subject
Datenanalyse
de
dc.subject
Fuzzy Data
en
dc.subject
Data Analysis
en
dc.title
Decision Making in Ambient Assisted Living environments based on uncertain and fuzzy data
de
dc.title.alternative
Decision Making in Ambient Assisted Living Environments basierend auf Uncertain and Fuzzy Data
en
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.2015.25661
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Dominik Brunmeir
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC12661236
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dc.description.numberOfPages
68
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dc.identifier.urn
urn:nbn:at:at-ubtuw:1-86890
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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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item.openaccessfulltext
Open Access
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item.grantfulltext
open
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item.cerifentitytype
Publications
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item.mimetype
application/pdf
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item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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item.languageiso639-1
de
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item.openairetype
master thesis
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item.fulltext
with Fulltext
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crisitem.author.dept
E194-04 - Forschungsbereich E-Commerce
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crisitem.author.parentorg
E194 - Institut für Information Systems Engineering