XELOPES

XELOPES

XELOPES ist eine Realtime-Analytics-Bibliothek, welche zahlreiche Algorithmen aus den Bereichen Data-Mining und Reinforcement Learning enthält und dem Lernen und Entscheiden in Echtzeit dient. Typische Applikationen der XELOPES sind Recommendation Engines, Systeme für Echtzeit-Scoring und dynamische Disposition. Von der XELOPES-Bibliothek existiert sowohl eine kommerzielle als auch eine Open-Source-Variante.

XELOPES wird seit 2001 gemeinsam von den Firmen prudsys AG und ZSoft Ltd. sowie der Elektrotechnischen Universität Sankt Petersburg entwickelt.

Inhaltsverzeichnis

Konzept

XELOPES basiert wesentlich auf dem Common Warehouse Model (CWM) der OMG zum Handling von Metadaten in Data-Warehouses und erweitert primär das Data-Mining-Paket des CWM. Hierbei wurde der Schwerpunkt auf die Erweiterung um Echtzeit-Features wie Datenströme, adaptive Lernverfahren und Agenten gelegt.

Mathematisch basiert die XELOPES-Bibliothek auf einer durchgehenden Modellierung der Analyseverfahren über Operatorgleichungen, deren Lösung mittels Basistransformationen beschrieben wird. Das mathematische Framework ist sehr abstrakt, erlaubt jedoch eine starke Vereinheitlichung unterschiedlicher Analyseverfahren.

Eigenschaften

Die wesentlichen Eigenschaften der XELOPES sind:

  • plattformunabhängige Modellierung in UML
  • Implementierungen in C++, Java und C#
  • Pakete für Datenzugriff, Transformation, OLAP, Statistik, Data-Mining, Textmining, Reinforcement Learning, dynamische Disposition und Preisoptimierung
  • umfassendes Data-Stream-Konzept zur Echtzeit-Verarbeitung von Datenströmen
  • einheitliche mathematische Modellierung aller Verfahren als Basistransformationen
  • zahlreiche neuentwickelte Analyseverfahren wie Dünngitter-Regression, Nichtlineare Entscheidungsbäume und Hierarchisches Reinforcement Learning
  • Serialisierung aller Analysemodelle über erweitertes PMML-Format

Nachweise

  • A. Barseghyan, M. Kuprianov, I. Kholod, M. Thess, S. Elizarov: Analyse von Daten und Prozessen [1]>, BHV- Petersburg, 2009. Russisch.

Weblinks


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