| 1. |
- Assmann, Uwe, et al.
(författare)
-
Quo vadis Komponentensysteme? Von Modulen zu grauen Komponenten
- 2003
-
Ingår i: HMD - Praxis Wirtschaftsinform.. - 1436-3011. ; 231
-
Tidskriftsartikel (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
- Die steigende Komplexität von Anwendungen zwingt die Forschung zur Entwicklung immer neuer Techniken zur Erstellung flexibler Bausteine, die sich leicht an sich ändernde Anforderungen anpassen lassen und zugleich mit der Größe der zu entwickelnden Systeme skalieren. Dieser Artikel stellt den Wandel von den frühen Modularisierungstechniken über objektorientierte Systeme und Komponentensystemen hin zu Aspektsystemen dar. Dabei wird gezeigt, wie sich die Sichtweisen auf Schnittstellen und das Zusammensetzen von Bausteinen ändern, wobei die Aspekte Adaption und Kopplung gegenüber dem rein funktionalen Aspekt immer mehr an Bedeutung gewinnen.
|
|
| 2. |
- Fuchs, Matthias, et al.
(författare)
-
Data Mining im Tourismus : Theoretische Grundlagen und Anwendungen in der Praxis
- 2009
-
Ingår i: Praxis der Wirtschaftsinformatik. - 1436-3011. ; 270, s. 73-81
-
Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
- Der Beitrag zeigt theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen des Data Mining für die Tourismusbranche auf. Nach einer Einleitung über die Bedeutung des Data Mining im Tourismus werden die wichtigsten Begriffe bestimmt. Abschnitt 2 liefert gängige Definitionen und skizziert das Konzept der Wissensexploration in Datenbanken. Anhand touristischer Beispiele wird auf den Begriff Web Mining eingegangen. Abschnitt 3 beschreibt die wichtigsten Aufgaben und Werkzeuge des Data Mining und streift Methoden zur Klassifikation, Schätzung, Vorhersage, Clusterbildung und Assoziation. Abschnitt 4 stellt praktische Anwendungen des Data Mining für die Tourismusbranche vor. Unter besonderer Berücksichtigung von künstlichen neuronalen Netzen, der Entscheidungsbaum- und Warenkorbanalyse wird Data Mining zur Ermittlung der Determinanten von Gästeloyalität, zur Kundensegmentierung und Klassifikation von Erstbesuchern sowie zur Optimierung der Reiseempfehlung für Reisebürokunden eingesetzt. Die Bedeutung von Data Mining im Tourismus wird durch die breite Verfügbarkeit von Werkzeugen, die enorm wachsenden Mengen an Content und das zunehmende - auch kurzfristige - Interesse an Analysen steigen.
|
|
| 3. |
|
|
