004 Datenverarbeitung; Informatik
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The Multimedia Metadata Ontology (M3O) provides a generic modeling framework for representing multimedia metadata. It has been designed based on an analysis of existing metadata standards and metadata formats. The M3O abstracts from the existing metadata standards and formats and provides generic modeling solutions for annotations, decompositions, and provenance of metadata. Being a generic modeling framework, the M3O aims at integrating the existing metadata standards and metadata formats rather than replacing them. This is in particular useful as today's multimedia applications often need to combine and use more than one existing metadata standard or metadata format at the same time. However, applying and specializing the abstract and powerful M3O modeling framework in concrete application domains and integrating it with existing metadata formats and metadata standards is not always straightforward. Thus, we have developed a step-by-step alignment method that describes how to integrate existing multimedia metadata standards and metadata formats with the M3O in order to use them in a concrete application. We demonstrate our alignment method by integrating seven different existing metadata standards and metadata formats with the M3O and describe the experiences made during the integration process.
Networked RDF graphs
(2007)
Networked graphs are defined in this paper as a small syntactic extension of named graphs in RDF. They allow for the definition of a graph by explicitly listing triples as well as by SPARQL queries on one or multiple other graphs. By this extension it becomes possible to define a graph including a view onto other graphs and to define the meaning of a set of graphs by the way they reference each other. The semantics of networked graphs is defined by their mapping into logic programs. The expressiveness and computational complexity of networked graphs, varying by the set of constraints imposed on the underlying SPARQL queries, is investigated. We demonstrate the capabilities of networked graphs by a simple use case.
Existing tools for generating application programming interfaces (APIs) for ontologies lack sophisticated support for mapping the logics-based concepts of the ontology to an appropriate object-oriented implementation of the API. Such a mapping has to overcome the fundamental differences between the semantics described in the ontology and the pragmatics, i.e., structure, functionalities, and behavior implemented in the API. Typically, concepts from the ontology are mapped one-to-one to classes in the targeted programming language. Such a mapping only produces concept representations but not an API at the desired level of granularity expected by an application developer. We present a Model-Driven Engineering (MDE) process to generate customized APIs for ontologies. This API generation is based on the semantics defined in the ontology but also leverages additional information the ontology provides. This can be the inheritance structure of the ontology concepts, the scope of relevance of an ontology concept, or design patterns defined in the ontology.
In recent years ontologies have become common on the WWW to provide high-level descriptions of specific domains. These descriptions could be effectively used to build applications with the ability to find implicit consequences of their represented knowledge. The W3C developed the Resource Description Framework RDF, a language to describe the semantics of the data on the web, and the Ontology Web Language OWL, a family of knowledge representation languages for authoring ontologies. In this thesis we propose an ontology API engineering framework that makes use of the state-of-the-art ontology modeling technologies as well as of software engineering technologies. This system simplifies the design and implementation process of developing dedicated APIs for ontologies. Developers of semantic web applications usually face the problem of mapping entities or complex relations described in the ontology to object-oriented representations. Mapping complex relationship structures that come with complex ontologies to a useful API requires more complicated API representations than does the mere mapping of concepts to classes. The implementation of correct object persistence functions in such class representations also becomes quite complex.
Modeling and publishing Linked Open Data (LOD) involves the choice of which vocabulary to use. This choice is far from trivial and poses a challenge to a Linked Data engineer. It covers the search for appropriate vocabulary terms, making decisions regarding the number of vocabularies to consider in the design process, as well as the way of selecting and combining vocabularies. Until today, there is no study that investigates the different strategies of reusing vocabularies for LOD modeling and publishing. In this paper, we present the results of a survey with 79 participants that examines the most preferred vocabulary reuse strategies of LOD modeling. Participants of our survey are LOD publishers and practitioners. Their task was to assess different vocabulary reuse strategies and explain their ranking decision. We found significant differences between the modeling strategies that range from reusing popular vocabularies, minimizing the number of vocabularies, and staying within one domain vocabulary. A very interesting insight is that the popularity in the meaning of how frequent a vocabulary is used in a data source is more important than how often individual classes and properties arernused in the LOD cloud. Overall, the results of this survey help in understanding the strategies how data engineers reuse vocabularies, and theyrnmay also be used to develop future vocabulary engineering tools.
Social networking platforms as creativity fostering systems: research model and exploratory study
(2008)
Social networking platforms are enabling users to create their own content, share this content with anyone they invite and organize connections with existing or new online contacts. Within these electronic environments users voluntarily add comments on virtual boards, distribute their search results or add information about their expertise areas to their social networking profiles and thereby share it with acquaintances, friends and increasingly even with colleagues in the corporate world. As a result, it is most likely that the underlying knowledge sharing processes result in many new and creative ideas. The objective of our research therefore is to understand if and how social social networking platforms can enforce creativity. In addition, we look at how these processes could be embedded within the organizational structures that influence innovative knowledge sharing behavior. The basis for our research is a framework which focuses on the relations between intrinsic motivation, creativity and social networking platforms. First results of our empirical investigation of a social software platform called "StudiVZ.net" proved that our two propositions are valid.
Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Weltweit kann im letzten Jahrzehnt auf eine rasch zunehmende Akzeptanz des Internets als Informationsplattform zurückgeblickt werden. Grundlegende Änderungen fanden sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor statt. Im Zuge dessen wurde die aktive Beteiligung von Bürgern in politische Meinungsbildungsprozesse mehr und mehr elektronisch unterstützt. Die Erwartungen an die neue Technologie steigerten sich in die Annahme, dass Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) die Bürgerbeteiligung verbessern und die Politikverdrossenheit mindern können. Aus diesen Erwartungen entwickelten sich einige E-Partizipationsprojekte in Deutschland. Außerdem wurde die "Initiative eParticipation" ins Leben gerufen, die in Bezug auf E-Partizipation Politik und Verwaltungen stark anregte, den Entscheidungsprozess mit Hilfe von internetgestützten Beteiligungspraktiken zu stärken. Diese Arbeit besteht aus zwei Hauptteilen. Im ersten Teil werden Definitionen der kritischen Begriffe präsentiert. Außerdem wird die Position von E-Partizipation innerhalb der Dimension des E-Business aufgezeigt. Um E-Partizipation zu erläutern, werden zuerst Grundlagen der klassischen Bürgerbeteiligung erklärt. Es wird gezeigt, dass sich auch die klassische Bürgerbeteiligung in einem Veränderungsprozess befindet, dessen Ursache nicht nur der Einsatz von IKT ist. Nachfolgend wird ein Rahmenwerk präsentiert, welches das Spektrum von E-Partizipation charakterisiert. Die Europäische Union fördert die Umsetzung von E-Partizipation. Koblenz soll da keine Ausnahme bilden. Aber wie ist die momentane Situation in Koblenz? Um diese Frage zu beantworten wird der gegenwärtige Zustand untersucht. Dazu wurde eine Umfrage unter den Bürgern der Stadt entwickelt, durchgeführt und ausgewertet. Dies ist der zweite Hauptteil dieser Arbeit.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
MapReduce with Deltas
(2011)
The MapReduce programming model is extended slightly in order to use deltas. Because many MapReduce jobs are being re-executed over slightly changing input, processing only those changes promises significant improvements. Reduced execution time allows for more frequent execution of tasks, yielding more up-to-date results in practical applications. In the context of compound MapReduce jobs, benefits even add up over the individual jobs, as each job gains from processing less input data. The individual steps necessary in working with deltas are being analyzed and examined for efficiency. Several use cases have been implemented and tested on top of Hadoop. The correctness of the extended programming model relies on a simple correctness criterion.