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.

Konzept[Bearbeiten]

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[Bearbeiten]

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[Bearbeiten]

A. Barseghyan, M. Kuprianov, I. Kholod, M. Thess, S. Elizarov: Analyse von Daten und Prozessen, BHV-Petersburg, 2009; siehe auch Анализ данных и процессов: учебное пособие (russisch)