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The lack of a formal event model hinders interoperability in distributed event-based systems. Consequently, we present in this paper a formal model of events, called F. The model bases on an upper-level ontology and pro-vides comprehensive support for all aspects of events such as time and space, objects and persons involved, as well as the structural aspects, namely mereological, causal, and correlational relationships. The event model provides a flexible means for event composition, modeling of event causality and correlation, and allows for representing different interpretations of the same event. The foundational event model F is developed in a pattern-oriented approach, modularized in different ontologies, and can be easily extended by domain specifific ontologies.
This paper describes a parallel algorithm for selecting activation functionsrnof an artifcial network. For checking the efficiency of this algorithm a count of multiplicative and additive operations is used.
In this article we analyze the privacy aspects of a mobile sensor application used for recording urban travel patterns as part of a travel-survey service. This service has been developed and field-tested within the Live+Gov EU Project. The privacy analysis follows a structured approach established in. Eight privacy recommendations are derived, and have already led to corresponding enhancements of the travel-survey service.
So genannte Risikomanagement-Informationssysteme (RMIS) unterstützen Unternehmen darin, ihr Risiko-Management unternehmensweit durchzuführen. Im vorliegenden Beitrag analysieren wir mit Hilfe der Scoring-Methode die inhaltlichen Anforderungen an ein RMIS und zeigen, wie das zu einer begründeten Auswahl für die Anschaffung eines RMIS führt. Dazu diskutieren wir erstens, welche Anforderungen an ein RMIS gestellt werden, zweitens klassifizieren wir die auf dem Markt existierenden RMIS bezüglich ihrer Anwendungsziele und drittens erstellen wir einen Anforderungskatalog und ein dreistufiges Verfahren zur Handhabung des Auswahlprozesses. Dieses wird im Rahmen einer erfolgreich durchgeführten Fallstudie im Rahmen einer Masterarbeit [11] in einem konkreten Konzern, der Telekommunikations- und Internetzugang anbietet (United Internet AG, Montabaur), erläutert und evaluiert. 1.
Zur Erkennung vorhandener Usability-Probleme führen Usability-Experten Nutzerstudien durch. Eine etablierte Methode ist das Aufzeichnen von Blickverhalten
mit einem Eye-Tracker. Diese Studien erfordern allerdings einen hohen Aufwand für die Auswertung der Ergebnisse. Eine automatisierte Erkennung von guter und schlechter Usability in aufgezeichneten Nutzerdaten kann den Usability-Experten bei der Eye-Tracking-Auswertung unterstützen und den Aufwand reduzieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifizierung geeigneter Eye-Tracking-Metriken, die mit der Qualität der Usability korrelieren. Dazu wird die Forschungsfrage beantwortet:
Welche Eye-Tracking-Metriken korrelieren mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars? Zur Beantwortung wurde eine quantitative A/B- Nutzerstudie mit Eye-Tracking durchgeführt und das Blickverhalten von 30 Probanden während der Bearbeitung eines Web Formulars aufgezeichnet.
Das Web-Formular wurde so gestaltet, dass jede Web-Formularseite als gute und schlechte Variante nach bekannten Usability-Richtlinien vorlag. Die Ergebnisse bestätigen einen signifikanten Zusammenhang der Eye-Tracking-Metrik "Anzahl der Besuche einer AOI" mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars. Die Eye-Tracking-Metriken "Anzahl der Fixationen innerhalb einer AOI" und "Dauer der Fixationen innerhalb einer AOI" korrelieren ebenfalls mit der Qualität der Usability. Für die "Zeit der ersten Fixation innerhalb einer AOI" konnte keine Korrelation bestätigt werden.
Avoidance of routing loops
(2009)
We introduce a new routing algorithm which can detect routing loops by evaluating routing updates more thoroughly. Our new algorithm is called Routing with Metric based Topology Investigation (RMTI), which is based on the simple Routing Information Protocol (RIP) and is compatible to all RIP versions. In case of a link failure, a network can reorganize itself if there are redundant links available. Redundant links are only available in a network system like the internet if the topology contains loops. Therefore, it is necessary to recognize and to prevent routing loops. A routing loop can be seen as a circular trace of a routing update information which returns to the same router, either directly from the neighbor router or via a loop topology. Routing loops could consume a large amount of network bandwidth and could impact the endtoend performance of the network. Our RMTI approach is capable to improve the efficiency of Distance Vector Routing.
Digital happiness
(2016)
Emotionen in der digitalen Welt gewinnen durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung in den vergangenen Jahren mehr an Bedeutung. Sowohl im Alltag als auch im Berufs- und Bildungsumfeld ist der Einsatz von Medien fast unumgänglich. In dieser Arbeit wird das noch relativ unbeachtete Thema „Digital Happiness“ genauer betrachtet. In der Literatur werden Emotionen in der digitalen Welt verstärkt untersucht, aber gerade zu dem Thema „Digital Happiness“ gibt es bisher noch nicht viele Erkenntnisse.
In diesem Forschungspraktikum werden die Unterschiede in der Kommunikation von Gefühlen in der computergestützten Kommunikation und der face-to-face Kommunikation, sowie welchen Einfluss diese haben, näher untersucht. Aber auch die Wahrnehmung und Äußerung von Emotionen in der realen und digitalen Welt werden betrachtet. Es wird eine erste Definition von „Digital Happiness“ erarbeitet und ein Modell mit den zugehörigen Determinanten, welche „Digital Happiness“ beeinflussen, entwickelt.
Um diese Ziele zu erreichen, wird eine Literaturanalyse nach der Methode von Webster & Watson (2002) durchgeführt. Hierfür werden 15 Artikel ausgewählt und genauer analysiert, um den aktuellen Stand der Forschung darzustellen. Diese werden in einer Konzeptmatrix eingeordnet. Außerdem werden besondere Phänomene, wie z.B. Quantified Self, näher betrachtet, um weitere Einflussfaktoren feststellen zu können. Basierend auf der Literaturanalyse wird eine qualitative Untersuchung nach Mayring (2014) durchgeführt. Es wird ein Interviewleitfaden entwickelt, der als Grundlage für die Untersuchung der festgestellten Determinanten der Literaturanalyse dient. Diese sollen durch 30 Interviews mit Nutzern von Informations- und Kommunikationstechnologien bestätigt oder widerlegt werden.
Mit Hilfe der durchgeführten Interviews lässt sich ein Großteil der Determinanten aus der Literatur bestätigen. Es wurden auch einige neue Determinanten festgestellt. Diese Ergebnisse werden in das abschließende Modell eingearbeitet. Dieses Modell bietet eine Grundlage für weitere Forschungen im Bereich „Digital Happiness“. Schlussendlich werden noch verschiedene Implikationen für die Forschung und Praxis festgestellt, welche weiteren Forschungsbedarf erkennen lassen.
Semantic desktop environments aim at improving the effectiveness and efficiency of users carrying out daily tasks within their personal information management infrastructure (PIM). They support the user by transferring and exploiting the explicit semantics of data items across different PIM applications. Whether such an approach does indeed reach its aim of facilitating users" life and—if so—to which extent, however, remains an open question that we address in this paper with the first summative evaluation of a semantic desktop approach. We approach the research question exploiting our own semantic desktop infrastructure, X-COSIM. As data corpus, we have used over 100 emails and 50 documents extracted from the organizers of a conference-like event at our university. The evaluation has been carried out with 18 subjects. We have developed a test environment to evaluate COSIMail and COSIFile, two semantic PIM applications based on X-COSIM. As result, we have found a significant improvement for typical PIM tasks compared to a standard desktop environment.
Soziale Netzwerke sind allgegenwärtige Strukturen, die wir jeden Tag generieren und bereichern, während wir uns über Plattformen der sozialen Medien, E-Mails und jede andere Art von Interaktion mit Menschen verbinden. Während diese Strukturen für uns nicht greifbar sind, sind sie sehr wichtige Informationsträger. Zum Beispiel kann die politische Neigung unserer Freunde ein Näherungswert sein, um unsere eigenen politischen Präferenzen zu identifizieren. Gleichermaßen
kann die Kreditwürdigkeit unserer Freunde entscheidend bei der Gewährung oder Ablehnung unserer eigenen Kredite sein. Diese Erklärungskraft wird bei der Gesetzgebung, bei Unternehmensentscheidungen und in der Forschung genutzt, da sie maschinellen Lerntechniken hilft, genaue Vorhersagen zu treffen. Diese Verallgemeinerungen kommen jedoch häufig nur der Mehrheit der Menschen zugute, welche die allgemeine Struktur des Netzwerks prägen, und benachteiligen unterrepräsentierte Gruppen, indem sie ihre Mittel und Möglichkeiten begrenzen. Daher ist es wichtig zuerst zu verstehen, wie sich soziale Netzwerke bilden, um dann zu überprüfen, inwieweit ihre Mechanismen der Kantenbildung dazu beitragen, soziale Ungleichheiten in Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstärken.
Zu diesem Zweck schlage ich im ersten Teil dieser Arbeit HopRank und Janus vor, zwei Methoden um die Mechanismen der Kantenbildung in realen ungerichteten sozialen Netzwerken zu charakterisieren. HopRank ist ein Modell der Daten-Hamsterei in Netzwerken. Sein Schlüsselkonzept ist ein gezinkter zufälliger Wanderer, der auf Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen K-Hop-Nachbarschaften basiert. Janus ist ein Bayessches Rahmenwerk, mit dem wir plausible Hypothesen der Kantenbildung in Fällen identifizieren und bewerten können, in denen Knoten zusätzliche Daten enthalten. Im zweiten Teil dieser Arbeit untersuche ich die Auswirkungen dieser Mechanismen - welche die Kantenbildung in sozialen Netzwerken erklären - auf das maschinelle Lernen. Insbesondere untersuche ich den Einfluss von Homophilie, bevorzugter Bindung, Kantendichte, Anteil von Minderheiten und der Richtung von Verbindungen sowohl auf Leistung als auch auf systematische Fehler von kollektiver Klassifizierung und auf die Sichtbarkeit von Minderheiten in Top-K-Rängen. Meine Ergebnisse zeigen eine starke Korrelation zwischen der Netzwerkstruktur und den Ergebnissen des maschinellen Lernens. Dies legt nahe, dass die systematische Diskriminierung spezieller Personen: (i) durch den Netzwerktyp vorweggenommen und (ii) durch strategisches Verbinden im Netzwerk verhindert werden kann.