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Im Gegensatz zur Minimierung von DFAs ist die exakte Minimierung von NFAs oder regulären Ausdrücken nachweislich schwierig, im allgemeinen Fall PSpace-schwer. Wir zeigen, dass selbst schwache Approximationen zur Minimierung von NFAs und regulären Ausdrücken wahrscheinlich nicht effizient möglich sind. Falls als Eingabe ein NFA oder regulärer Ausdruck der Größe n gegeben ist, löst ein Approximationsalgorithmus für das Minimierungsproblem mit Approximationsfaktor o(n) bereits ein PSpace-vollständiges Problem. Wenn wir uns auf NFAs oder reguläre Ausdrücke über einem unären - also einelementigen - Alphabet beschränken, so ist das Problem der exakten Minimierung NP-vollständig. Wir weisen nach, dass effiziente Approximationen für das unäre Minimierungsproblem mit Approximationsfaktor n^(1-delta) für jedes delta>0 nicht möglich sind, sofern P != NP gilt. Liegt die Eingabe als DFA mit n Zuständen vor, kann sie exponentiell größer sein als ein äquivalenter NFA oder regulärer Ausdruck. Dennoch bleibt das Minimierungsproblem PSpace-schwer, wenn die Anzahl der Übergänge oder Zustände in einem äquivalenten NFA oder die Länge eines äquivalenten regulären Ausdrucks zu bestimmen ist. Wir zeigen, dass auch hierfür keine guten Approximationen zu erwarten sind. Unter der Annahme der Existenz von Pseudozufallsfunktionen, die wiederum auf der Annahme basiert, dass Faktorisierung schwierig ist, zeigen wir, dass kein effizienter Algorithmus einen Approximationsfaktor n/(poly(log n)) für die Zahl der Übergänge im NFA oder die Länge des regulären Ausdrucks garantieren kann. Für die Zahl der Zustände im NFA weisen wir nach, dass effiziente Approximationen mit Approximationsfaktor (n^(1/2))/(poly(log n)) ausgeschlossen sind. Wir betrachten dann Lernprobleme für reguläre Sprachen als Konzeptklasse. Mit den entwickelten Methoden, die auf der Annahme der Existenz von Pseudozufallsfunktionen beruhen, zeigen wir auch, dass es für das Problem des minimalen konsistenten DFAs keine effizienten Approximationen mit Approximationsfaktor n/(poly(log n)) gibt. Für den unären Fall hingegen weisen wir nach, dass es einen effizienten Algorithmus gibt, der einen minimalen konsistenten DFA konstruiert und erhalten somit auch einen effizienten PAC-Algorithmus für unäre reguläre Sprachen, die von DFAs mit n Zuständen akzeptiert werden. Für unäre Beispielmengen weisen wir außerdem nach, dass es keine effizienten Algorithmen gibt, die minimale konsistente NFAs konstruieren, falls NP-vollständige Probleme nicht in Zeit (n^(O(log n)) gelöst werden können. Andererseits geben wir einen effizienten Algorithmus an, der zu unären Beispielmengen einen konsistenten NFA mit höchstens O(opt^2) Zuständen konstruiert, wenn ein minimaler konsistenter NFA opt Zustände hat. Abschließend betrachten wir das Lernen von DFAs durch Äquivalenzfragen. Für den nicht-unären Fall ist bekannt, dass exponentiell viele Fragen für DFAs mit n Zuständen benötigt werden. Für unäre zyklische DFAs mit primer Zykluslänge und höchstens n Zuständen zeigen wir, dass Theta((n^2)/(ln n)) Äquivalenzfragen hinreichend und notwendig sind. Erlauben wir größere zyklische DFAs als Hypothesen, kommen wir mit weniger Fragen aus: Um zyklische DFAs mit höchstens n Zuständen durch Äquivalenzfragen mit zyklischen DFAs mit höchstens n^d Zuständen für d <= n als Hypothesen zu lernen, sind O((n^2)/d) Fragen hinreichend und Omega((n^2 ln d)/(d (ln n)^2)) Fragen nötig.
Wir haben Interaktion in der Kommunikationskomplexität untersucht und dabei die drei Modi probabilistische, (beschränkt) nichtdeterministische und quantenmechanische Kommunikation betrachtet. Bei allen drei Modi haben wir herausgefunden, dass Interaktion für Effzienz oft unerlässlich ist, im nichtdeterministischen Fall gibt es eine Abhängigkeit zwischen dem Einfluss der Interaktion und der erlaubten Anzahl der nichtdeterministischen Ratebits. Abgesehen von dem erreichten besseren Verständnis des Kommunikationsmodells haben wir verschiedene Anwendungen auf andere Berechnungsmodelle beschrieben, bei denen untere Schranken der Kommunikation zu unteren Schranken für andere Ressourcen in diesen Modellen geführt haben. Ein Beispiel eines kommunikations- und interaktionsbeschränkten Modells sind endliche Automaten, welche wir in allen drei Modi untersucht haben. Ein weiteres Beispiel sind Formeln, für die wir eine Verbindung zwischen Einweg Kommunikation und Formellänge herstellen konnten. Diese Verbindung führte zu unteren Schranken für probabilistische, nichtdeterministische und Quanten Formeln. Dabei sind die unteren Schranken für Quanten Formeln und probabilistische Formeln im wesentlichen gleich. Für monotone Schaltkreise haben wir gezeigt, wie nichtdeterministisches Raten die Tiefe drastisch reduzieren kann, und wie eine geringfügige Einschränkung der nichtdeterministischen Ratebits zu einer Tiefenhierarchie führt. Insgesamt lässt sich feststellen, dass die Schwäche interaktionsbeschränkter Kommunikation mathematisch nachvollziehbar ist. Außerdem scheint ein solches Verhalten in der Welt einfacher Berechnungsmodelle häufig aufzutreten. Oder anders gesagt, viele Berechnungsmodelle sind deshalb einfacher zu verstehen, weil sie durch interaktionsbeschränkte Kommunikation analysierbar sind.
Die letzten Jahrzehnte brachten einen enormen Zuwachs des Wissens und Verständnisses über die molekularen Prozesse des Lebens.Möglich wurde dieser Zuwachs durch die Entwicklung diverser Methoden, mit denen beispielsweise gezielt die Konzentration einzelner Stoffe gemessen werden kann oder gar alle anwesenden Metaboliten eines biologischen Systems erfasst werden können. Die großflächige Anwendung dieser Methoden führte zur Ansammlung vieler unterschiedlicher -om-Daten, wie zum Beispiel Metabolom-, Proteom- oder Transkriptoms-Datensätzen. Die Systembiologie greift auf solche Daten zurück, um mathematische Modelle biologischer Systeme zu erstellen, und ermöglicht so ein Studium biologischer Systeme auch außerhalb des Labors.
Für größere biologische Systeme stehen jedoch meistens nicht alle Informationen über Stoffkonzentrationen oder Reaktionsgeschwindigkeiten zur Verfügung, um eine quantitative Modellierung, also die Beschreibung von Änderungsraten kontinuierlicher Variablen, durchführen zu können. In einem solchen Fall wird auf Methoden der qualitativen Modellierung zurückgegriffen. Eine dieser Methoden sind die Petrinetze (PN), welche in den 1960er Jahren von Carl Adam Petri entwickelt wurden, um nebenläufige Prozesse im technischen Umfeld zu beschreiben. Seit Anfang der 1990er Jahre finden PN auch Anwendung in der Systembiologie, um zum Beispiel metabolische Systeme oder Signaltransduktionswege zu modellieren. Einer der Vorteile dieser Methode ist zudem, dass Modelle als qualitative Beschreibung des Systems begonnen werden können und im Laufe der Zeit um quantitative Beschreibungen ergänzt werden können.
Zur Modellierung und Analyse von PN existieren bereits viele Anwendungen. Da das Konzept der PN jedoch ursprünglich nicht für die Systembiologie entwickelt wurde und meist im technischen Bereich verwendet wird, existierten kaum Anwendungen, die für den Einsatz in der Systembiologie entwickelt wurden. Daher ist auch die Durchführung der für die Systembiologie entwickelten Analysemethoden für PN nicht mit diesen Anwendungen möglich. Die Motivation des ersten Teiles dieser Arbeit war daher, eine Anwendung zu schaffen, die speziell für die PN-Modellierung und Analyse in der Systembiologie gedacht ist, also in ihren Analysemethoden und ihrer Terminologie sich an den Bedürfnissen der Systembiologie orientiert. Zudem sollte die Anwendung den Anwender bei der Auswertung der Resultate der Analysemethoden visuell unterstützen, indem diese direkt visuell im Kontext des PN gesetzt werden. Da bei komplexeren PN die Resultate der Analysemethoden in ihrer Zahl drastisch anwachsen, wird eine solche Auswertung dieser notwendig. Aus dieser Motivation heraus entstand die Anwendung MonaLisa, dessen Implementierung und Funktionen im ersten Teil der vorliegenden Arbeit beschrieben werden. Neben den klassischen Analysemethoden für PN, wie den Transitions- und Platz-Invarianten, mit denen grundlegende funktionale Module innerhalb eines PN gefunden werden können, wurden weitere, meist durch die Systembiologie entwickelte, Analysemethoden implementiert. Dazu zählen zum Beispiel die Minimal Cut Sets, die Maximal Common Transitions Sets oder Knock-out-Analysen. Mit MonaLisa ist aber auch die Simulation des dynamischen Verhaltens des modellierten biologischen Systems möglich. Hierzu stehen sowohl deterministische als auch stochastische Verfahren, beispielsweise der Algorithmus von Gillespie zur Simulation chemischer Systeme, zur Verfügung. Für alle zur Verfügung gestellten Analysemethoden wird ebenfalls eine visuelle Repräsentation ihrer Resultate bereitgestellt. Im Falle der Invarianten werden deren Elemente beispielsweise in der Visualisierung des PN eingefärbt. Die Resultate der Simulationen oder der topologischen Analyse können durch verschiedene Graphen ausgewertet werden. Um eine Schnittstelle zu anderen Anwendungen zu schaffen, wurde für MonaLisa eine Unterstützung einiger gängiger Dateiformate der Systembiologie geschaffen, so z.B. für SBML und KGML.
Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der topologischen Analyse eines Datensatzes von 2641 Gesamtgenom Modellen aus der path2models-Datenbank. Diese Modelle wurden automatisiert aus dem vorhandenen Wissen der KEGG- und der MetaCyc-Datenbank erstellt. Die Analyse der topologischen Eigenschaften eines Graphen ermöglicht es, grundlegende Aussagen über die globalen Eigenschaften des modellierten Systems und dessen Entstehungsprozesses zu treffen. Daher ist eine solche Analyse oft der erste Schritt für das Verständnis eines komplexen biologischen Systems. Für die Analyse der Knotengrade aller Reaktionen und Metaboliten dieser Modelle wurden sie in einem ersten Schritt in PN transformiert. Die topologischen Eigenschaften von metabolischen Systemen werden in der Literatur schon sehr gut beschrieben, wobei die Untersuchungen meist auf einem Netzwerk der Metaboliten oder der Reaktionen basieren. Durch die Verwendung von PN wird es möglich, die topologischen Eigenschaften von Metaboliten und Reaktionen in einem gemeinsamen Netzwerk zu untersuchen. Die Motivation hinter diesen Untersuchungen war, zu überprüfen, ob die schon beschriebenen Eigenschaften auch für eine Darstellung als PN zutreffen und welche neuen Eigenschaften gefunden werden können. Untersucht wurden der Knotengrad und der Clusterkoeffizient der Modelle. Es wird gezeigt, dass einige wenige Metaboliten mit sehr hohem Knotengrad für eine ganze Reihe von Effekten verantwortlich sind, wie beispielsweise dass die Verteilung des Knotengrades und des Clusterkoeffizienten, im Bezug auf Metaboliten, skalenfrei sind und dass sie für die Vernetzung der Nachbarschaft von Reaktionen verantwortlich sind. Weiter wird gezeigt, dass die Größe eines Modelles Einfluss auf dessen topologische Eigenschaften hat. So steigt die Vernetzung der Nachbarschaft eines Metaboliten, je mehr Metaboliten in einem biologischen System vorhanden sind, gleiches gilt für den durchschnittlichen Knotengrad der Metaboliten.
Die Menge digital zur Verfügung stehender Dokumente wächst zunehmend. Umso wichtiger sind adäquate Methoden, um sehr große Dokumentkollektionen durch-suchen zu können. Im Gegensatz zur exakten Suche, bei der nach Dokumenten mit bekannten Dateinamen gesucht wird, werden Techniken des Information Retrieval (IR) dazu eingesetzt, relevante Ergebnisse zu einer Anfrage ausfindig zu machen. Seit einigen Jahren werden verstärkt Kollektionen mit strukturierten Dokumenten durch¬sucht, insbesondere seit Durchsetzung der eXtensible Markup Language (XML) als offizieller Standard des World Wide Web Consortiums (W3C). Mittlerweile gibt es eine Reihe von Forschungsansätzen, bei denen IR-Methoden auf XML-Dokumente angewendet werden. XML Information Retrieval (XML-IR) nutzt dabei die Struktur der Dokumente, um die Suche nach und in denselben effektiver zu machen, d.h. die Qualität von Suchergebnissen zu verbessern, beispielsweise durch Fokussierung auf besonders relevante Dokumentteile. Die bisherigen Lösungen beziehen sich jedoch alle auf zentralisierte Stand-Alone Suchmaschinen zu Forschungszwecken. Sehr große, über eine Vielzahl von Rechnern verteilte Datenkollektionen lassen sich damit nicht durchsuchen. Techniken für verteiltes XML-IR werden in der Praxis auch dort benötigt, wo das zu durchsuchende System aus einer Vielzahl lokaler, heterogener XML-Kollektionen besteht, deren Benutzer ihre Dokumente nicht auf einem zent¬ralen Server speichern wollen oder können; solche Benutzer schließen sich häufig in Form eines dezentralen Peer-to-Peer (P2P) Netzes zusammen. Dennoch gibt es derzeit weder für Systeme im Allgemeinen, noch für P2P-Systeme im Speziellen Suchmaschinen, mit denen nach relevanten Dokumenten gesucht werden kann. In der vorliegenden Dissertation wird daher am Beispiel von P2P-Netzen erstmalig untersucht, inwiefern XML-IR in verteilten Systemen überhaupt effektiv und effizient möglich ist. Dazu wird ein allgemeines Architekturmodell für die Entwick-lung von P2P-Suchmaschinen für XML-Retrieval entworfen, in dem Funktionalität aus den Bereichen XML-IR und P2P in abstrakten Schichten angeordnet ist. Das Modell wird als Grundlage für den Entwurf einer konkreten P2P-Suchmaschine für XML-IR verwendet. Es werden dazu verschiedene Techniken für verteiltes XML-IR entwickelt, um die einzelnen Phasen der Suche umzusetzen: Indizierung der Doku¬mente, Routing der Anfragen, Ranking geeigneter Dokumente und Retrieval von Ergebnissen. Insbesondere die Problematik von aus mehreren Suchbegriffen bestehenden Multitermanfragen sowie Verteilungsaspekte werden berücksichtigt. Neben der zu erzie-lenden Suchqualität steht vor allem der notwendige Kommunikations¬aufwand im Vordergrund. Die entwickelten Methoden werden in Form einer P2P-Suchmaschine für verteiltes XML-Retrieval implementiert, die aus fast 40.000 Zeilen Java-Code besteht. Diese Suchmaschine namens SPIRIX kann voll-funktionsfähig nach XML-Dokumenten in einem P2P-Netz suchen und deren Relevanz inhaltsbasiert bewerten. Für die Kommunikation zwischen Peers wird ein P2P-Protokoll namens SpirixDHT entworfen, das auf Basis von Chord arbeitet und speziell für den Einsatz von XML-IR angepasst wird. Für die Evaluierung der entworfenen Techniken wird zunächst die Suchqualität von SPIRIX nachgewiesen. Dies geschieht durch die Teilnahme an INEX, der internationalen Initiative für die Evaluierung von XML-Retrieval. Im Rahmen von INEX werden jedes Jahr XML-IR Lösungen weltweit miteinander verglichen. Für 2008 konnte mit SPIRIX eine Suchpräzision erreicht werden, die vergleichbar mit der Qualität der Top-10 XML-IR Lösungen ist. In weiteren Experimenten werden die entworfenen Methoden für verteiltes XML-Retrieval mit INEX-Werkzeugen evaluiert; dabei werden jeweils die erzielte Such-qualität und der notwendige Aufwand gegenübergestellt. Die gewonnenen Er¬kenn-tnisse werden auf den Routingprozess angewendet; hier ist speziell die Frage-stellung interessant, wie XML-Struktur zur Performanzverbesserung in Bezug auf die Effizienz eines verteilten Systems genutzt werden kann. Die Evaluierung der konzi¬pier¬ten Routingtechniken zeigt eine signifikante Reduzierung der Anzahl versendeter Nachrichten, ihrer Größe und somit der Netzlast, wobei gleichzeitig eine Steigerung der Suchqualität erreicht wird. Im Rahmen der Dissertation wird somit der Nachweis erbracht, dass verteiltes XML-IR sowohl effektiv als auch effizient möglich ist. Zugleich wird gezeigt, wie die Ver¬wendung von XML-IR Techniken beim Routing der Anfragen dazu beitragen kann, den notwendige Suchaufwand – insbesondere den für die Kommunikation zwischen Peers – so weit zu reduzieren, dass das System auch zu einer großen Anzahl von teil¬nehmenden Peers skaliert und trotzdem eine hohe Suchqualität aufrecht erhalten werden kann.
Unter Web-based Trainings (WBTs) versteht man multimediale, interaktive und thematisch abgeschlossene Lerneinheiten in einem Browser. Seit der Entstehung des Internets in den 1990er Jahren sind diese ein wichtiger und etablierter Baustein bei der Konzeption und Entwicklung von eLearning-Szenarien. Diese Lerneinheiten werden üblicherweise von Lehrenden mit entsprechenden Autorensystemen erstellt. In selteneren Fällen handelt es sich bei deren Umsetzungen um individuell programmierte Einzellösungen. Betrachtet man WBTs aus der Sicht der Lernenden, dann lässt sich feststellen, dass zunehmend auch nicht explizit als Lerneinheiten erstellte Inhalte genutzt werden, die jedoch genau den Bedürfnissen des jeweiligen Lernenden entsprechen (im Rahmen des informellen und selbstgesteuerten Lernens). Zum einen liegt das an der zunehmenden Verfügbarkeit und Vielfalt von „alternativen Lerninhalten“ im Internet generell (freie Lizenzen und innovative Autorentools). Zum anderen aber auch an der Möglichkeit, diese Inhalte von überall aus und zu jeder Zeit einfach finden zu können (mobiles Internet, Suchmaschinen und Sprachassistenten) bzw. eingeordnet und empfohlen zu bekommen (Empfehlungssysteme und soziale Medien).
Aus dieser Veränderung heraus ergibt sich im Rahmen dieser Dissertation die zentrale Fragestellung, ob das Konzept eines dedizierten WBT-Autorensystems den neuen Anforderungen von frei verfügbaren, interaktiven Lerninhalten (Khan Academy, YouTube und Wikipedia) und einer Vielzahl ständig wachsender und kostenfreier Autorentools für beliebige Web-Inhalte (H5P, PowToon oder Pageflow) überhaupt noch gerecht wird und wo in diesem Fall genau die Alleinstellungsmerkmale eines WBTs liegen?
Zur Beantwortung dieser Frage beschäftigt sich die Arbeit grundlegend mit dem Begriff „Web-based Training“, den über die Zeit geänderten Rahmenbedingungen und den daraus resultierenden Implikationen für die Entwicklung von WBT-Autorensystemen. Mittels des gewählten Design-based Research (DBR)-Ansatzes konnte durch kontinuierliche Zyklen von Gestaltung, Durchführung, Analyse und Re-Design am Beispiel mehrerer eLearning-Projekte der Begriff WBT neudefininiert bzw. reinterpretiert werden, so dass sich der Fokus der Definition auf das konzentriert, was WBTs im Vergleich zu anderen Inhalten und Funktionen im Internet im Kern unterscheidet: dem Lehr-/Lernaspekt (nachfolgend Web-based Training 2.0 (WBT 2.0)).
Basierend auf dieser Neudefinition konnten vier Kernfunktionalitäten ausgearbeitet werden, die die zuvor genannten Herausforderungen adressieren und in Form eines Design Frameworks detailliert beschreiben. Untersucht und entwickelt wurden die unterschiedlichen Aspekte und Funktionen der WBTs 2.0 anhand der iterativen „Meso-Zyklen“ des DBR-Ansatzes, wobei jedes der darin durchgeführten Projekte auch eigene Ergebnisse mit sich bringt, welche jeweils unter didaktischen und vor allem aber technischen Gesichtspunkten erörtert wurden. Die dadurch gewonnenen Erkenntnisse flossen jeweils in den Entwicklungsprozess der LernBar ein („Makro-Zyklus“), ein im Rahmen dieser Arbeit und von studiumdigitale, der zentralen eLearning-Einrichtung der Goethe-Universität, entwickeltes WBT-Autorensystem. Dabei wurden die Entwicklungen kontinuierlich unter Einbezug von Nutzerfeedbacks (jährliche Anwendertreffen, Schulungen, Befragungen, Support) überprüft und weiterentwickelt.
Abschließend endet der letzte Entwicklungszyklus des DBR-Ansatzes mit der Konzeption und Umsetzung von drei WBT 2.0-Systemkomponenten, wodurch sich flexibel beliebige Web-Inhalte mit entsprechenden WBT 2.0-Funktionalitäten erweitern lassen, um auch im Kontext von offenen Lehr-/Lernprozessen durchgeführte Aktivitäten transparent, nachvollziehbar und somit überprüfbar zu machen (Constructive Alignment).
Somit bietet diese Forschungsarbeit einen interdisziplinären, nutzerzentrierten und in der Praxis erprobten Ansatz für die Umsetzung und den Einsatz von WBTs im Kontext offener Lehr-/Lernprozesse. Dabei verschiebt sich der bisherige Fokus von der reinen Medienproduktion hin zu einem ganzheitlichen Ansatz, bei dem der Lehr-/Lernaspekt im Vordergrund steht (Lernbedarf erkennen, decken und überprüfen). Entscheidend ist dabei, dass zum Decken eines Lernbedarfs sämtliche zur Verfügung stehenden Ressourcen des Internets genutzt werden können, wobei WBTs 2.0 dazu lediglich den didaktischen Prozess definieren und diesen für die Lehrenden und Lernende transparent und zugänglich machen.
WBTs 2.0 profitieren dadurch zukünftig von der zunehmenden Vielfalt und Verfügbarkeit von Inhalten und Funktionen im Internet und ermöglichen es, den Entwicklern von WBT 2.0-Autorensystemen sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: den Lehr-/Lernprozess.
Time-critical applications process a continuous stream of input data and have to meet specific timing constraints. A common approach to ensure that such an application satisfies its constraints is over-provisioning: The application is deployed in a dedicated cluster environment with enough processing power to achieve the target performance for every specified data input rate. This approach comes with a drawback: At times of decreased data input rates, the cluster resources are not fully utilized. A typical use case is the HLT-Chain application that processes physics data at runtime of the ALICE experiment at CERN. From a perspective of cost and efficiency it is desirable to exploit temporarily unused cluster resources. Existing approaches aim for that goal by running additional applications. These approaches, however, a) lack in flexibility to dynamically grant the time-critical application the resources it needs, b) are insufficient for isolating the time-critical application from harmful side-effects introduced by additional applications or c) are not general because application-specific interfaces are used. In this thesis, a software framework is presented that allows to exploit unused resources in a dedicated cluster without harming a time-critical application. Additional applications are hosted in Virtual Machines (VMs) and unused cluster resources are allocated to these VMs at runtime. In order to avoid resource bottlenecks, the resource usage of VMs is dynamically modified according to the needs of the time-critical application. For this purpose, a number of previously not combined methods is used. On a global level, appropriate VM manipulations like hot migration, suspend/resume and start/stop are determined by an informed search heuristic and applied at runtime. Locally on cluster nodes, a feedback-controlled adaption of VM resource usage is carried out in a decentralized manner. The employment of this framework allows to increase a cluster’s usage by running additional applications, while at the same time preventing negative impact towards a time-critical application. This capability of the framework is shown for the HLT-Chain application: In an empirical evaluation the cluster CPU usage is increased from 49% to 79%, additional results are computed and no negative effect towards the HLT-Chain application are observed.
Ziel der Arbeit war es, neue Techniken zur Erschließung und Selektion von Web- basierten Suchservern zu entwickeln und zu evaluieren, um hieraus eine integrierte Architektur für nicht-kooperative Suchserver im WWW abzuleiten. Dabei konnte gezeigt werden, daß die im Sichtbaren Web vorhandene Informationsmenge dazu geeignet ist, um eine effektive Erschließung des Unsichtbaren Webs zu unterstützen. Existierende Strategien für verteiltes Information Retrieval setzen eine explizite Kooperation von Seiten der Suchserver voraus. Insbesondere Verfahren zur Selektion von Suchservern basieren auf der Auswertung von umfangreichen Termlisten bzw. Termhäufigkeiten, um eine Auswahl der potentiell relevantesten Suchserver zu einer gegebenen Suchanfrage vornehmen zu können (z. B. CORI [26] und GlOSS [54]). Allerdings werden derartige Informationen von realen Suchservern des WWW in der Regel nicht zu Verfügung gestellt. Die meisten Web-basierten Suchserver verhalten sich nicht kooperativ gegenüber hierauf aufsetzenden Metasuchsystemen, was die Übertragbarkeit der Selektionsverfahren auf das WWW erheblich erschwert. Außerdem erfolgt die Evaluierung der Selektionsstrategien in der Regel in Experimentumgebungen, die sich aus mehr oder weniger homogenen, künstlich partitionierten Dokumentkollektionen zusammensetzen und somit das Unsichtbare Web und dessen inhärente Heterogenität nur unzureichend simulieren. Dabei bleiben Daten unberücksichtigt, die sich aus der Einbettung von Suchservern in die Hyperlinkstruktur des WWW ergeben. So bietet z. B. die systematische Auswertung von Backlink-Seiten also jener Seiten die einen Hyperlink auf die Start- oder Suchseite eines Suchservers enthalten die Möglichkeit, die im WWW kollektiv geleistete Indexierungsarbeit zu nutzen, um die Erschließung von Suchservern effektiv zu unterstützen. Eine einheitliche Systematik zur Beschreibung von Suchservern Zunächst ist es notwendig alle Informationen, die über einen Suchserver erreichbar sind, in ein allgemeingültiges Beschreibungsmodell zu integrieren. Dies stellt eine Grundvorraussetzung dar, um die einheitliche Intepretierbarkeit der Daten zu gewährleisten, und somit die Vergleichbarkeit von heterogenen Suchservern und den Aufbau komplexer Metasuchsysteme zu erlauben. Ein solche Beschreibung soll auch qualitative Merkmale enthalten, aus denen sich Aussagen über die Reputation einer Ressource ableiten lassen. Existierende Beschreibungen von Suchservern bzw. Dokumentkollektionen wie STARTS-CS [53] oder RSLP-CD [93] realisieren wenn überhaupt nur Teilaspekte hiervon. Ein wichtiger Beitrag dieser Arbeit besteht somit in der Identifizierung und Klassifizierung von suchserverbeschreibenden Metadaten und hierauf aufbauend der Spezifikation eines als Frankfurt Core bezeichneten Metadatensatzes für web-basierte Suchserver, der die genannten Forderungen erfüllt. Der Frankfurt Core berücksichtigt Metadaten, deren Erzeugung eine explizite Kooperation von Seiten der Suchserver voraussetzt, als auch Metadaten, die sich automatisiert z. B. durch linkbasierte Analyseverfahren aus dem sichtbaren Teil des WWW generieren lassen. Integration von Wissensdarstellungen in Suchserver-Beschreibungen Ein wichtige Forderung an Suchserver-Beschreibungen besteht in der zusätzlichen Integration von wissens- bzw. ontologiebasierten Darstellungen. Anhand einer in Description Logic spezifizierten Taxonomie von Suchkonzepten wurde in der Arbeit exemplarisch eine Vorgehensweise aufgezeigt, wie die Integration von Wissensdarstellungen in eine Frankfurt Core Beschreibung praktisch umgesetzt werden kann. Dabei wurde eine Methode entwickelt, um unter Auswertung einer Suchkonzept-Taxonomie Anfragen an heterogene Suchschnittstellen verschiedener Suchserver zu generieren, ohne die Aussagekraft von kollektionsspezifischen Suchfeldern einzuschränken. Durch die Taxonomie wird die einheitliche Verwendung von syntaktisch und semantisch divergierenden Suchfeldern verschiedener Suchserver sowie deren einheitliche Verwendung auf der integrierten Suchschnittstelle eines Metasuchsystems sichergestellt. Damit kann diese Arbeit auch in Zusammenhang mit den Aktivitäten des Semantischen Webs betrachtet werden. Die Abstützung auf Description Logic zur Wissensrepräsentation sowie die Verwendung von RDF zur Spezifikation des Frankfurt Core verhält sich konform zu aktuellen Aktivitäten im Bereich Semantisches Web, wie beispielsweise der Ontology Inference Layer (OIL) [24]. Darüber hinaus konnte durch die Integration der Suchkonzept-Taxonomie in den Arbeitsablauf einer Metasuchmaschine, bereits eine konkrete Anwendung demonstriert werden. Entwicklung neuartiger Verfahren zur Erschließung von Suchservern Für einzelne Felder des Frankfurt Core wurden im Rahmen dieser Arbeit Strategien entwickelt, die aufzeigen, wie sich durch die systematische Auswertung von Backlink- Seiten Suchserver-beschreibende Metadaten automatisiert generieren lassen. Dabei konnte gezeigt werden, daß der Prozeß der automatisierten Erschließung von Suchservern durch die strukturelle und inhaltliche Analyse von Hyperlinks sinnvoll unterstützt werden kann. Zwar hat sich ein HITS-basiertes Clustering-Verfahren als wenig praktikabel erwiesen, um eine effiziente Erschließung von Suchservern zu unterstützen, dafür aber ein hyperlinkbasiertes Kategorisierungsverfahren. Das Verfahren erlaubt eine Zuordnung von Kategorien zu Suchservern und kommt ohne zusätzliche Volltextinformationen aus. Dabei wird das WWW als globale Wissenbasis verwendet: die Zuordnung von Kategorienbezeichnern zu Web-Ressourcen basiert ausschließlich auf der Auswertung von globalen Term- und Linkhäufigkeiten wie sie unter Verwendung einer generellen Suchmaschine ermittelt werden können. Der Grad der Ähnlichkeit zwischen einer Kategorie und einer Ressource wird durch die Häufigkeit bestimmt, mit der ein Kategoriebezeichner und ein Backlink auf die Ressource im WWW kozitiert werden. Durch eine Reihe von Experimenten konnte gezeigt werden, daß der Anteil korrekt kategorisierter Dokumente an Verfahren heranreicht, die auf Lerntechniken basieren. Das dargestellte Verfahren läßt sich leicht implementieren und ist nicht auf eine aufwendige Lernphase angewiesen, da die zu kategorisierenden Ressourcen nur durch ihren URL repräsentiert werden. Somit erscheint das Verfahren geeignet, um existierende Kategorisierungsverfahren für Web-Ressourcen zu ergänzen. Ein Verfahren zur Selektion von Suchservern Ein gewichtiges Problem, durch welches sich die Selektion von Suchservern im WWW erheblich erschwert, besteht in der Diskrepanz zwischen der freien Anfrageformulierung auf Benutzerseite und nur spärlich ausgezeichneten Suchserver-Beschreibungen auf Seiten des Metasuchsystems. Da auf der Basis der geringen Datenmenge eine Zuordnung der potentiell relevantesten Suchserver zu einer Suchanfrage kaum vorgenommen werden kann, wird oft auf zusätzliches Kontextwissen zurückgegriffen, um z. B. ein Anfragerweiterung durch verwandte Begriffe vornehmen zu können (siehe z. B. QPilot [110]). Eine solche Vorgehensweise erhöht allerdings nur die Wahrscheinlichkeit für Treffer von Anfragetermen in den Suchserver-Beschreibungen und liefert noch keine ausreichende Sicherheit. Deshalb wurde in der Arbeit ein Selektionsverfahren entwickelt, das sich auf die Auswertung von Ko-Zitierungs- und Dokumenthäufigkeiten von Termen in großen Dokumentsammlungen abstützt. Das Verfahren berechnet ein Gewicht zwischen einem Anfrageterm und einem Suchserver auf der Basis von einigen wenigen Deskriptortermen, wie sie z. B. aus der FC-Beschreibung eines Suchservers extrahiert werden können. Dies hat den Vorteil, daß die Suchbegriffe nicht explizit in den einzelnen Suchserver-Beschreibungen vorkommen müssen, um eine geeignete Selektion vornehmen zu können. Um die Anwendbarkeit des Verfahrens in einer realistischen Web-Umgebung zu demonstrieren, wurde eine geeignete Experimentumgebung von spezialisierten Suchservern aus dem WWW zusammengestellt. Durch anschließende Experimente konnte die Tauglichkeit des entwickelten Verfahrens aufgezeigt werden, indem es mit einem Verfahren verglichen wurde, das auf Probe-Anfragen basiert. Das heißt, daß eine erfolgreiche Selektion durchgeführt werden kann, ohne daß man explizit auf das Vorhandensein von lokalen Informationen angewiesen ist, die erst aufwendig durch das Versenden von Probe-Anfragen ¨uber die Web-Schnittstelle des Suchservers extrahiert werden müssten. Herleitung einer integrierten Architektur Um das Zusammenspiel der erarbeiteten Strategien und Techniken zur Erschließung, Beschreibung und Selektion in einer integrierten Architektur umzusetzen, wurde die Metasuchmaschine QUEST entwickelt und prototypisch implementiert. QUEST erweitert die Architektur einer traditionellen Metasuchmaschinenarchitektur, um Komponenten, die eine praktische Umsetzung der Konzepte und Techniken darstellen, die im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurden. QUEST bildet einen tragfähigen Ansatz zur Kombination von wissensbasierten Darstellungen auf der einen und eher heuristisch orientierten Methoden zur automatischen Metadatengenerierung auf der anderen Seite. Dabei stellt der Frankfurt Core das zentrale Bindeglied dar, um die einheitliche Behandlung der verfügbaren Daten zu gewährleisten.
Es ist das Ziel der vorliegenden Arbeit, die Entwicklung von Virtuellen Umgebungen und insbesondere deren Inhalte in der Art zu vereinfachen, dass die bestehende Lücke zwischen der abstrakten Beschreibung und Modellierung einer Problemstellung und der praktischen Umsetzung geschlossen wird. Dazu wurden in Kapitel 1 zunächst die Gründe und Überlegungen dargestellt, die zur Erstellung der vorliegenden Arbeit beigetragen haben. Es wurde gezeigt, dass zu einer großen Verbreitung und einer guten Integration von 3D Systemen nicht nur die Verfügbarkeit der entsprechenden Hardware gehört, sondern auch die Möglichkeit für jedermann - oder zumindest für viele - diese Techniken für die eigene Arbeit zu nutzen, wobei diese Verwendung die Erstellung von Interaktionsszenarien und Verhaltensbeschreibungen einschließt. Es wurde darauf hingewiesen, dass heutige Konzepte und Technologien der Verhaltenserstellung aufgrund ihrer Komplexität nicht zur weiten Verbreitung ausreichen, und es wurden Ideen und Vorschläge für neue Ansätze genannt. Zur Hervorhebung von Kernproblemen der heutigen Vorgehensweise bei der Erstellung Virtueller Umgebungen wurden in Kapitel 2 die Motivationen und die Überlegungen, die zu den technischen Lösungen führten, mit der Sicht und den Ansprüchen unterschiedlicher Disziplinen auf die Verhaltensbeschreibung verglichen. In diesem Zusammenhang wurden die Problematiken der Interdisziplinarität, der Verhaltenspartitionierung und der Darstellung von Verhalten vorgestellt. Das Ergebnis war die Forderung nach einem Paradigmenwechsel – weg von der technischen Orientierung, hin zu einer autorenfokussierten Erstellung Virtueller Welten. Darüber hinaus wurden grundlegende Konzepte der Ingenieurswissenschaften dargelegt. Unter Berücksichtigung der gewonnenen Erkenntnisse wurde in Kapitel 3 eine Analyse der Problemstellung anhand bestehender Arbeiten in drei Bereichen durchgeführt: Den Bereichen der manuellen und der automatisierten Erstellung sowie dem Bereich, in dem Ingenieurskonzepte auf die 3D Computergraphik angewendet werden. Aktuelle Arbeiten wurden im Hinblick darauf untersucht, welche Strukturen und Prozesse bei der Erstellung der Verhaltensbeschreibungen für Virtuelle Umgebungen auftreten und worin diese begründet sind. Zugleich wurde dabei die Unterstützung in Form von Hilfsmitteln und Vorlagen untersucht, die der Autor während der Erstellung erfährt. Es wurde aufgezeigt, dass heutige Technologien begründetermaßen meist auf einer hierarchischen Beschreibung des Inhalts aufbauen. Zum einen hilft die Hierarchie dem geübten Benutzer bei der Strukturierung und zum anderen lassen sich solche Beschreibungen schnell in ein mathematisches Modell der notwendigen Kinematik übertragen. Aber die innere Struktur einer Szene stimmt nicht notwendigerweise mit der eines baumförmigen Graphen überein. Darüber hinaus entspricht die Granularität der zum Aufbau des Szenengraphen verwendeten Elemente nicht den Vorkenntnissen der Autoren. In Kapitel 4 wurde als Lösungsansatz das Konzept der Visual Design Pattern zur Strukturbeschreibung hergeleitet. Es ermöglicht den Aufbau von Szenen aus der Perspektive des Autors. Diesem Konzept liegt die Idee zugrunde, dass in Verhaltensbeschreibungen für Virtuelle Umgebungen wiederkehrende Muster existieren, die für den Autor sichtbar und handhabbar gemacht werden sollen. Hierfür wurde basierend auf einer Betrachtung der Anforderungen und der Zielsetzung im Bereich der 3D Computergraphik, ausgehend von der ursprünglichen Idee der Design Pattern, durch eine Spezialisierung das Konzept der Visual Design Pattern zur visuellen Strukturbeschreibung Virtueller Umgebungen erarbeitet und definiert. Die Spezialisierung erfolgte im Hinblick auf die Integration einer Pattern-Visualisierung und die dadurch möglichen Interaktionsbeschreibungen zur Anpassung. Der vorgestellte Ansatz impliziert einen angepassten Produktionsprozess, bei dem die Erfahrungen und Anwendungsbeispiele, die durch ein Visual Design Pattern zusammengefasst und beschrieben sind, in der Form von Visual Templates umgesetzt wurden, so dass diese als Strukturelemente zum Aufbau neuer Szenen sowohl bei der manuellen, als auch bei der automatisierten Erstellung benutzt werden können. Die konzeptionelle Grundlage zum Aufbau der Visual Templates basiert auf dem Einsatz von 3D Komponenten als virtuelle Abbilder realer und imaginärer Entitäten. Ausgehend von den durch das Konzept der Visual Templates gegebenen Anforderungen zum einen und den Ergebnissen der Analyse zum anderen wurden die elementaren Eigenschaften für die 3D Komponenten hergeleitet und daraus die entsprechende Architektur spezifiziert. Abschließend wurde aufgezeigt, wie die erforderliche Persistenz auf der Basis eines XML-Dialekts konzeptionell umgesetzt wird. In Kapitel 5 wurde die Realisierung der vorgestellten Konzepte dargelegt. Das Konzept der Visual Design Pattern, das daraus abgeleitete Konzept der Visual Templates und das Konzept der zum Aufbau notwendigen 3D Komponenten stellen Ansätze zur Unterstützung eines Autors Virtueller Umgebungen dar. Entsprechend wurden in Kapitel 6 die beschriebenen Konzepte und deren Realisierung anhand von unterschiedlichen Anwendungsbeispielen aus den Bereichen des Notfalltrainings, der Medizin und der Innenarchitektur angewendet, wobei die Vor- und Nachteile im Vergleich zur konventionellen Erstellung analysiert wurden. Auf dieser Grundlage erfolgte zum Abschluss eine Bewertung der in dieser Arbeit vorgestellten Konzepte im Hinblick auf die erklärten Ziele. Als Kriterien dienten hierzu die vier Prinzipien der Erstellung. Demnach dient das zugrundeliegende Konzept der Visual Design Pattern in geeigneter Weise dazu, linguistische Konstruktionsmethoden zu integrieren. Durch die Nutzung der 3D-Komponenten in der Form der Component Markup Language ist es möglich geworden, diesen Ansatz auf eine formale Grundlage zu stellen und über die Visualisierung und die Anpassung in der Form von Vorlagen als visuelle Konstruktionsmethode in Autorenumgebungen zu integrieren.
This thesis combines behavioral and cognitive approaches regarding the Web for analyzing users' behavior and supposed interests.
The work is placed in a new field of research called Web Science, which includes, but is not restricted to, the analysis of the World Wide Web. The term Web Science is affected by Tim Berners-Lee et al., who invited the researchers to "create a science of the web" [BLHH+06a]. The thesis is structured in two parts, reflecting the intersection of disciplines that is required for Web Science.
The first part is related to computer science and information systems. This part defines the Gugubarra concepts and algorithms for web user profiling and builds upon the results by Mushtaq et al. [MWTZ04]. This profiling aims at understanding the behavior and supposed interests of users. Based on these concepts, a framework was implemented to support the needs of web site owners. The core technologies used are Java, Spring, Hibernate, and content management systems. The design principles, architecture, implementation, and tests of the prototype are reported.
The second part is directly related to behavioral economics and is connected to the areas of economics, mathematics, and psychology. This part contributes to behavior models, as was claimed by Tim Berners-Lee et al.: "Though individual users may or may not be rational, it has long been noted that en masse people behave as utility maximisers. In that case, understanding the incentives that are available to web users should provide methods for generating models of behaviour..."[BLHH+06b]. The focus here is on studies that investigate the user's choice of online information services in a multi-attribute context. The introduced research framework takes into account background and local context effects and builds upon theoretical foundations by Tversky and Kahneman [TK86]. The findings provide useful insights to behavioral scientists and to practitioners on how to use framing strategies to alter the user's choice.
This thesis contributes to the field of machine learning with a specific focus on the methods for learning relations between the inputs. Learning relationships between images is the most common primitive in vision. There are many vision tasks in which relationships across images play an important role. Some of them are motion estimation, activity recognition, stereo vision, multi-view geometry and visual odometry. Many of such tasks mainly depend on motion and disparity cues, which are inferred based on the relations across multiple image pairs. The approaches presented in this thesis mainly deal with, but are not limited to, learning of the representations for motion and depth. This thesis by articles consists of five articles which present relational feature learning models along with their applications in computer vision. In the first article, we present an approach for encoding motion in videos. To this end, we show that the detection of spatial transformations can be viewed as detection of coincidence or synchrony between the given sequence of frames and a sequence of features which are related by the transformation we wish to detect. Learning to detect synchrony is possible by introducing "multiplicative interactions'' into the hidden units of single layered sparse coding models.
We show that the learned motion representations employed for the task of activity recognition achieve competitive performance on multiple benchmarks. Stereo vision is an important challenge in computer vision and useful for many applications in that field. In the second article, we extend the energy based learning models, which were previously used for motion encoding, to the context of depth perception. Given the common architecture of the models for encoding motion and depth, we show that it is possible to define a single model for learning a unified representation for both the cues. Our experimental results show that learning a combined representation for depth and motion makes it possible to achieve state-of-the-art performance at the task of 3-D activity analysis, and to perform better than the existing hand-engineered 3-D motion features. Autoencoder is a popular unsupervised learning method for learning efficient encoding for a given set of data samples. Typically, regularized autoencoders which are used to learn over-complete and sparse representations for the input data, were shown to fail on intrinsically high dimensional data like videos. In the third article, we investigate the reason for such a behavior. It can be observed that the regularized autoencoders typically learn negative hidden unit biases. We show that the learning of negative biases is the result of hidden units being responsible for both the sparsity and the representation of the input data. It is shown that, as a result, the behavior of the model resembles clustering methods which would require exponentially large number of features to model intrinsically high dimensional data. Based on this understanding, we propose a new activation function which decouples the roles of hidden layer and uses linear encoding. This allows to learn representations on data with very high intrinsic dimensionality. We also show that gating connections in the bi-linear models and the single layer models from articles one and two of this thesis can be thought of as a way to attain a linear encoding scheme which allows them to learn good representations on videos. Visual odometry is the task of inferring egomotion of a moving object from visual information such as images and videos. It can primarily be used for the task of localization and has many applications in the fields of robotics and navigation. The work in article four was motivated by the idea of using deep learning techniques, which are successful methods for many vision tasks, for visual odometry. The visual odometry task mainly requires inference of motion and depth information from visual input which can then be mapped to velocity and change in direction. We use relational feature models presented in the articles one and two for inferring a combined motion and depth representation from stereo video sequences. The combined representation is then mapped to discrete velocity and change in direction labels using convolutional neural networks. Our approach is an end-to-end deep learning-based architecture which uses a single type of computational model and learning rule. Preliminary results show that the architecture is capable of learning the mapping from input video to egomotion. Activity recognition is a challenging computer vision task with many real world applications. It is well know that it is a hard task to use computer vision research for real-time applications. In the fifth article of this thesis, we present a real-time activity recognition system based on deep learning based methods. Our approach uses energy based relational feature learning models for the computation of local motion features directly from videos. A bag-of-words over the local motion features is used for the analysis of activity in a given video sequence. We implement this system on a distributed computational platform and demonstrate its performance on the iCub robot. Using GPUs we demonstrate real time performance which makes the deployment of activity recognition systems in real world scenarios possible.