Institut für Informatik
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Das Web 2.0 stellt online Technologien zur Verfügung, die es Nutzern erlaubt gemeinsam Inhalte zu erstellen, zu publizieren und zu teilen. Dienste wie Twitter, CNet, CiteSeerX etc. sind Beispiele für Web 2.0 Plattformen, die zum einen Benutzern bei den oben beschriebenen Aktivitäten unterstützen und zum anderen als Quellen reichhaltiger Information angesehen werden können. Diese Plattformen ermöglichen es Nutzern an Diskussionen teilzunehmen, Inhalte anderer Nutzer zu kommentieren, generell Feedback zu geben (z.B. zu einem Produkt) und Inhalte zu publizieren, sei es im Rahmen eines Blogs oder eines wissenschaftlichen Artikels. Alle diese Aktivitäten führen zu einer großen Menge an unstrukturierten Daten. In diesem Überfluss an Informationen kann auf den persönlichen Informationsbedarf einzelner Benutzer nicht mehr individuell genug eingegangen werden kann. Methoden zur automatischen Analyse und Aggregation unstrukturierter Daten die von einzelnen Plattformen zur Verfügung gestellt werden, können dabei helfen den sich aus dem unterschiedlichen Kontext der Plattformen ergebenden Informationsbedarf zu beantworten. In dieser Arbeit stellen wir drei Methoden vor, die helfen den Informationsüberfluss zu verringern und es somit ermöglichen den Informationsbedarf einzelner Nutzer besser zu beantworten.
Der erste Beitrag dieser Arbeit betrachtet die zwei Hauptprobleme des Dienstes Twitter: die Kürze und die Qualität der Einträge und wie sich diese auf die Ergebnisse von Suchverfahren auswirken. Wir analysieren und identifizieren Merkmale für einzelne Kurznachrichten auch Twitter (sog. Tweets), die es ermöglichen die Qualität eines Tweets zu bestimmen. Basierend auf dieser Analyse führen wir den Begriff "Interestingness" ein, der als statisches Qualitätsmaß für Tweets dient. In einer empirischen Analyse zeigen wir, dass die vorgeschlagenen Maße dabei helfen qualitativ hochwertigere Information in Twitter zu finden und zu filtern. Der zweite Beitrag beschäftigt sich mit dem Problem der Inhaltsdiversifikation in einem kollaborativen sozialen System, z.B. einer online Diskussion die aus der sozialen Kollaboration der Nutzer einer Plattform entstanden ist. Ein Leser einer solchen Diskussion möchte sich einen schnellen und umfassenden Überblick über die Pro und Contra Argumente in der Diskussion verschaffen. Zu diesem Zweck wurde FREuD entwickelt, ein Ansatz der hilft das Diversifikationsproblem von Inhalten in den Griff zu bekommen. FREuD kombiniert Latent Semantic Analysis mit Sentiment Analyse. Die Evaluation von FREuD hat gezeigt, dass es mit diesem Ansatz möglich ist, einen umfassenden Überblick über die Unterthemen und die Aspekte einer Diskussion, sowie über die Meinungen der Diskussionteilnehmer zu liefern. Der dritte Beitrag dieser Arbeit ist eine neues Autoren-Thema-Zeit Modell, dass es ermöglicht Trendthemen und Benutzerinteressen in sozialen Medien zu erfassen. Der Ansatz löst dieses Problem indem er die Relationen zwischen Autoren, latenter Themen und zeitlicher Information mittels Bayes'schen Netzen modelliert. Unsere Evaluation zeigt einen verbesserte Erkennung von semantisch zusammenhaängenden Themen und liefert im weiteren Informationen darüber in wie weit die Veränderung im Interesse einzelner Autoren mit der Entwicklung einzelner Themengebiete zusammenhängt.
Reaktiv lokale Algorithmen sind verteilte Algorithmen, die den Anforderungen großer, batteriebetriebener, Drahtloser Ad Hoc und Sensornetzwerke im besonderen Maße gerecht werden. Durch Vermeidung überflüssiger Nachrichtenübertragungen sowie Verzicht auf proaktive Ermittlung von Nachbarschaftstabellen (d.h. beaconing) minimieren solche Algorithmen den Kommunikationsaufwand und skalieren gut bei wachsender Netzgröße. Auf diese Weise werden Ressourcen wie Bandbreite und Energie geschont, es kommt seltener zu Nachrichtenkollisionen und dadurch zu einer Erhöhung der Paketempfangsrate, sowie einer Reduktion der Latenzen.
Derzeit wird diese Algorithmenklasse hauptsächlich für Geografisches Routing, sowie zur Topologiekontrolle, insbesondere zur Ermittlung der Adjazenzliste eines Knotens in zusammenhängenden, kantenschnittfreien (planaren) Repräsentationen des Netzgraphen, eingesetzt. Ersteres ermöglicht drahtlose multi-hop Kommunikation auf Grundlage von geografischen Knotenpositionen ohne Zuhilfenahme zusätzlicher Netzwerkinfrastruktur, wohingegen Letzteres eine hinreichende Grundlage für effiziente, lokale Lösungen einer Reihe algorithmischer Problemstellungen ist.
Die vorliegende Dissertation liefert neue Erkenntnisse zum Forschungsgebiet der reaktiven Algorithmen, zum Einen auf einer abstrakten Ebene und zum Anderen durch die Einführung neuer Algorithmen.
Erstens betrachtet diese Arbeit reaktive Algorithmen erstmalig im Ganzen und als eigenständiges Forschungsfeld. Es wird eine umfangreiche Literaturstudie zu dieser Thematik präsentiert, welche die aus der Literatur bekannten Algorithmen, Techniken und Anwendungsfelder systematisch auflistet, klassifiziert und einordnet. Weiterhin wird das mathematische Konzept der O- und Omega-reaktiv lokalen Topologiekontrolle eingeführt. Dieses Konzept ermöglicht erstmals die eindeutige Unterscheidung reaktiver von konventionellen, beacon-basierten, verteilten Topologiekontrollalgorithmen. Darüber hinaus dient es als Klassifikationsschema für existierende, sowie zukünftige Algorithmen dieser Art. Zu guter Letzt ermöglicht dieses Konzept grundlegende Aussagen über die Mächtigkeit des reaktiven Prinzips, welche über Entwurf und Analyse von Algorithmen hinaus reichen.
Zweitens werden in dieser Arbeit neue reaktiv lokale Algorithmen zur Topologiekontrolle und Geografischem Routing eingeführt, wobei drahtlose Netze durch Unit Disk bzw. Quasi Unit Disk Graphen modelliert werden. Diese Algorithmen berechnen für einen gegebenen Knoten die lokale Sicht auf zusammenhängende, planare, Euklidische bzw. Topologische Spanner mit konstanter Spannrate bzgl. des Netzgraphen und routen Nachrichten reaktiv entlang der Kanten dieser Spanner, wobei die Nachrichtenauslieferung garantiert wird. Alle bisher bekannten Verfahren sind entweder nicht reaktiv oder gewährleisten keine konstanten Euklidischen oder Topologischen Spannraten. Ein wesentliches Teilergebnis dieser Arbeit ist der Nachweis, dass die partielle Delaunay Triangulierung (PDT) ein Euklidischer Spanner mit konstanter Spannrate für Unit Disk Graphen ist.
Die in dieser Dissertation gewonnenen Erkenntnisse bilden die Basis für grundlegende und strukturierte Forschung auf diesem Gebiet und zeigen, dass das reaktive Prinzip ein wichtiges Werkzeug des Algorithmenentwurfs für Drahtlose Ad Hoc und Sensornetzwerke ist.
The semantic web and model-driven engineering are changing the enterprise computing paradigm. By introducing technologies like ontologies, metadata and logic, the semantic web improves drastically how companies manage knowledge. In counterpart, model-driven engineering relies on the principle of using models to provide abstraction, enabling developers to concentrate on the system functionality rather than on technical platforms. The next enterprise computing era will rely on the synergy between both technologies. On the one side, ontology technologies organize system knowledge in conceptual domains according to its meaning. It addresses enterprise computing needs by identifying, abstracting and rationalizing commonalities, and checking for inconsistencies across system specifications. On the other side, model-driven engineering is closing the gap among business requirements, designs and executables by using domain-specific languages with custom-built syntax and semantics. In this scenario, the research question that arises is: What are the scientific and technical results around ontology technologies that can be used in model-driven engineering and vice versa? The objective is to analyze approaches available in the literature that involve both ontologies and model-driven engineering. Therefore, we conduct a literature review that resulted in a feature model for classifying state-of-the-art approaches. The results show that the usage of ontologies and model-driven engineering together have multiple purposes: validation, visual notation, expressiveness and interoperability. While approaches involving both paradigms exist, an integrated approach for UML class-based modeling and ontology modeling is lacking so far. Therefore, we investigate the techniques and languages for designing integrated models. The objective is to provide an approach to support the design of integrated solutions. Thus, we develop a conceptual framework involving the structure and the notations of a solution to represent and query software artifacts using a combination of ontologies and class-based modeling. As proof of concept, we have implemented our approach as a set of open source plug-ins -- the TwoUse Toolkit. The hypothesis is that a combination of both paradigms yields improvements in both fields, ontology engineering and model-driven engineering. For MDE, we investigate the impact of using features of the Web Ontology Language in software modeling. The results are patterns and guidelines for designing ontology-based information systems and for supporting software engineers in modeling software. The results include alternative ways of describing classes and objects and querying software models and metamodels. Applications show improvements on changeability and extensibility. In the ontology engineering domain, we investigate the application of techniques used in model-driven engineering to fill the abstraction gap between ontology specification languages and programming languages. The objective is to provide a model-driven platform for supporting activities in the ontology engineering life cycle. Therefore, we study the development of core ontologies in our department, namely the core ontology for multimedia (COMM) and the multimedia metadata ontology. The results are domain-specific languages that allow ontology engineers to abstract from implementation issues and concentrate on the ontology engineering task. It results in increasing productivity by filling the gap between domain models and source code.
UML models and OWL ontologies constitute modeling approaches with different strength and weaknesses that make them appropriate for use of specifying different aspects of software systems. In particular, OWL ontologies are well suited to specify classes using an expressive logical language with highly flexible, dynamic and polymorphic class membership, while UML diagrams are much more suitable for specifying not only static models including classes and associations, but also dynamic behavior. Though MOF based metamodels and UML profiles for OWL have been proposed in the past, an integrated use of both modeling approaches in a coherent framework has been lacking so far. We present such a framework, TwoUse, for developing integrated models, comprising the benefits of UML models and OWL ontologies
In den letzten Jahren gibt es im Bereich Software Engineering ein steigendes Interesse an empirischen Studien. Solche Studien stützen sich häufig auf empirische Daten aus Corpora-Sammlungen von Software-Artefakten. Während es etablierte Formen der Durchführung solcher Studien gibt, wie z.B. Experimente, Fallstudien und Umfragen, geschieht die Vorbereitung der zugrunde liegenden Sammlung von Software-Artefakten in der Regel ad hoc.
In der vorliegenden Arbeit wird mittels einer Literaturrecherche gezeigt, wie häufig die Forschung im Bereich Software Engineering Software Corpora benutzt. Es wird ein Klassifikationsschema entwickelt, um Eigenschaften von Corpora zu beschreiben und zu diskutieren. Es wird auch erstmals eine Methode des Corpus (Re-)Engineering entwickelt und auf eine bestehende Sammlung von Java-Projekten angewendet.
Die Arbeit legt zwei umfassende empirische Studien vor, in denen eine umfangreiche und breit angelegte Analysenreihe zu den Sprachen Privacy Preferences (P3P) und objektorientierte Programmierschnittstellen (APIs) durchgeführt wird. Beide Studien stützen sich allein auf die vorliegenden Daten der Corpora und decken dadurch die tatsächliche Nutzung der Sprachen auf.
Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
The E-KRHyper system is a model generator and theorem prover for first-order logic with equality. It implements the new E-hyper tableau calculus, which integrates a superposition-based handling of equality into the hyper tableau calculus. E-KRHyper extends our previous KRHyper system, which has been used in a number of applications in the field of knowledge representation. In contrast to most first order theorem provers, it supports features important for such applications, for example queries with predicate extensions as answers, handling of large sets of uniformly structured input facts, arithmetic evaluation and stratified negation as failure. It is our goal to extend the range of application possibilities of KRHyper by adding equality reasoning.
Die hohen Infrastrukturkosten machen das Überprüfen von Theorien bezüglich großer Rechnernetze zu einer schwierigen und teuren Aufgabe. Ein möglicher Ansatz dieses Problem zu beheben ist die Verwendung von virtueller anstelle von physikalischer Infrastrukur. OPNets IT Guru ist ein Programm, das entworfen wurde zur Simulation großer Netze und zur Repräsentation relevanter Informationen. Es gestattet großflächige Änderungen zu testen oder Theorien zu überpruefen ohne den Aufwand einer physikalischen Infrastruktur.
Modern Internet and Intranet techniques, such as Web services and virtualization, facilitate the distributed processing of data providing improved flexibility. The gain in flexibility also incurs disadvantages. Integrated workflows forward and distribute data between departments and across organizations. The data may be affected by privacy laws, contracts, or intellectual property rights. Under such circumstances of flexible cooperations between organizations, accounting for the processing of data and restricting actions performed on the data may be legally and contractually required. In the Internet and Intranet, monitoring mechanisms provide means for observing and auditing the processing of data, while policy languages constitute a mechanism for specifying restrictions and obligations.
In this thesis, we present our contributions to these fields by providing improvements for auditing and restricting the data processing in distributed environments. We define formal qualities of auditing methods used in distributed environments. Based on these qualities, we provide a novel monitoring solution supporting a data-centric view on the distributed data processing. We present a solution for provenance-aware policies and a formal specification of obligations offering a procedure to decide whether obligatory processing steps can be met in the future.
The processing of data is often restricted by contractual and legal requirements for protecting privacy and IPRs. Policies provide means to control how and by whom data is processed. Conditions of policies may depend on the previous processing of the data. However, existing policy languages do not provide means to express such conditions. In this work we present a formal model and language allowing for specifying conditions based on the history of data processing. We base the model and language on XACML.