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Density- and correlation-based table extension
Kleppmann, Benedikt
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Bizer, Christian
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Yaqub, Edwin
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Temme, Fabian
;
Schlunder, Philipp
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Arnu, David
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Klinkenberg, Ralf
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URL:
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http://ceur-ws.org/Vol-2191/paper23.pdf
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Weitere URL:
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http://ceur-ws.org/Vol-2191/
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2018
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Buchtitel:
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LWDA 2018 : Proceedings of the Conference "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" Mannheim, Germany, August 22-24, 2018
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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CEUR Workshop Proceedings
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Band/Volume:
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2191
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Seitenbereich:
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191-194
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Veranstaltungstitel:
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Lernen, Wissen, Daten, Analysen 2018
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Veranstaltungsort:
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Mannheim, Germany
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Veranstaltungsdatum:
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August 22-24, 2018
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Herausgeber:
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Gemulla, Rainer
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Ort der Veröffentlichung:
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Aachen, Germany
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Verlag:
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RWTH Aachen
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ISSN:
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1613-0073
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems V: Web-based Systems (Bizer 2012-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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data discovery , table extension , holistic matching , web tables
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Abstract:
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With thousands of data sources available on the Web as well as within organizations, data scientists increasingly spend more time searching for data than analyzing it. In order to ease the task of finding relevant data for data mining projects, this paper presents two data discovery and data integration methods that have been developed in a joint research project by RapidMiner Research and the University of Mannheim. Given a corpus of relational tables, the methods extend a query table with additional attributes and automatically fill these new attributes with data values from the corpus. The first method, densitybased table extension, extends the query table with all attributes that can be filled with data values so that a user-specified density threshold is reached. The second method, correlation-based table extension, extends the query table with all attributes that correlate with a specific attribute of the query table. Both methods are integrated as operators into RapidMiner Studio, a popular data mining environment. This enables data scientists to search for data and apply a wide range of different mining methods to the discovered data within the same environment.
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Kleppmann, Benedikt, Bizer, Christian  ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2367-0237, Yaqub, Edwin, Temme, Fabian, Schlunder, Philipp, Arnu, David and Klinkenberg, Ralf
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