TY  - THES
A1  - Brückner, Michael
T1  - Prediction games : machine learning in the presence of an adversary
T1  - Prädiktionsspiele : maschinelles Lernen in Anwesenheit eines Gegners
N2  - In many applications one is faced with the problem of inferring some functional relation between input and output variables from given data. Consider, for instance, the task of email spam filtering where one seeks to find a model which automatically assigns new, previously unseen emails to class spam or non-spam. Building such a predictive model based on observed training inputs (e.g., emails) with corresponding outputs (e.g., spam labels) is a major goal of machine learning. Many learning methods assume that these training data are governed by the same distribution as the test data which the predictive model will be exposed to at application time. That assumption is violated when the test data are generated in response to the presence of a predictive model. This becomes apparent, for instance, in the above example of email spam filtering. Here, email service providers employ spam filters and spam senders engineer campaign templates such as to achieve a high rate of successful deliveries despite any filters. Most of the existing work casts such situations as learning robust models which are unsusceptible against small changes of the data generation process. The models are constructed under the worst-case assumption that these changes are performed such to produce the highest possible adverse effect on the performance of the predictive model. However, this approach is not capable to realistically model the true dependency between the model-building process and the process of generating future data. We therefore establish the concept of prediction games: We model the interaction between a learner, who builds the predictive model, and a data generator, who controls the process of data generation, as an one-shot game. The game-theoretic framework enables us to explicitly model the players' interests, their possible actions, their level of knowledge about each other, and the order at which they decide for an action. We model the players' interests as minimizing their own cost function which both depend on both players' actions. The learner's action is to choose the model parameters and the data generator's action is to perturbate the training data which reflects the modification of the data generation process with respect to the past data. We extensively study three instances of prediction games which differ regarding the order in which the players decide for their action. We first assume that both player choose their actions simultaneously, that is, without the knowledge of their opponent's decision. We identify conditions under which this Nash prediction game has a meaningful solution, that is, a unique Nash equilibrium, and derive algorithms that find the equilibrial prediction model. As a second case, we consider a data generator who is potentially fully informed about the move of the learner. This setting establishes a Stackelberg competition. We derive a relaxed optimization criterion to determine the solution of this game and show that this Stackelberg prediction game generalizes existing prediction models. Finally, we study the setting where the learner observes the data generator's action, that is, the (unlabeled) test data, before building the predictive model. As the test data and the training data may be governed by differing probability distributions, this scenario reduces to learning under covariate shift. We derive a new integrated as well as a two-stage method to account for this data set shift. In case studies on email spam filtering we empirically explore properties of all derived models as well as several existing baseline methods. We show that spam filters resulting from the Nash prediction game as well as the Stackelberg prediction game in the majority of cases outperform other existing baseline methods.
N2  - Eine der Aufgabenstellungen des Maschinellen Lernens ist die Konstruktion von Vorhersagemodellen basierend auf gegebenen Trainingsdaten. Ein solches Modell beschreibt den Zusammenhang zwischen einem Eingabedatum, wie beispielsweise einer E-Mail, und einer Zielgröße; zum Beispiel, ob die E-Mail durch den Empfänger als erwünscht oder unerwünscht empfunden wird. Dabei ist entscheidend, dass ein gelerntes Vorhersagemodell auch die Zielgrößen zuvor unbeobachteter Testdaten korrekt vorhersagt. Die Mehrzahl existierender Lernverfahren wurde unter der Annahme entwickelt, dass Trainings- und Testdaten derselben Wahrscheinlichkeitsverteilung unterliegen. Insbesondere in Fällen in welchen zukünftige Daten von der Wahl des Vorhersagemodells abhängen, ist diese Annahme jedoch verletzt. Ein Beispiel hierfür ist das automatische Filtern von Spam-E-Mails durch E-Mail-Anbieter. Diese konstruieren Spam-Filter basierend auf zuvor empfangenen E-Mails. Die Spam-Sender verändern daraufhin den Inhalt und die Gestaltung der zukünftigen Spam-E-Mails mit dem Ziel, dass diese durch die Filter möglichst nicht erkannt werden. Bisherige Arbeiten zu diesem Thema beschränken sich auf das Lernen robuster Vorhersagemodelle welche unempfindlich gegenüber geringen Veränderungen des datengenerierenden Prozesses sind. Die Modelle werden dabei unter der Worst-Case-Annahme konstruiert, dass diese Veränderungen einen maximal negativen Effekt auf die Vorhersagequalität des Modells haben. Diese Modellierung beschreibt die tatsächliche Wechselwirkung zwischen der Modellbildung und der Generierung zukünftiger Daten nur ungenügend. Aus diesem Grund führen wir in dieser Arbeit das Konzept der Prädiktionsspiele ein. Die Modellbildung wird dabei als mathematisches Spiel zwischen einer lernenden und einer datengenerierenden Instanz beschrieben. Die spieltheoretische Modellierung ermöglicht es uns, die Interaktion der beiden Parteien exakt zu beschreiben. Dies umfasst die jeweils verfolgten Ziele, ihre Handlungsmöglichkeiten, ihr Wissen übereinander und die zeitliche Reihenfolge, in der sie agieren. Insbesondere die Reihenfolge der Spielzüge hat einen entscheidenden Einfluss auf die spieltheoretisch optimale Lösung. Wir betrachten zunächst den Fall gleichzeitig agierender Spieler, in welchem sowohl der Lerner als auch der Datengenerierer keine Kenntnis über die Aktion des jeweils anderen Spielers haben. Wir leiten hinreichende Bedingungen her, unter welchen dieses Spiel eine Lösung in Form eines eindeutigen Nash-Gleichgewichts besitzt. Im Anschluss diskutieren wir zwei verschiedene Verfahren zur effizienten Berechnung dieses Gleichgewichts. Als zweites betrachten wir den Fall eines Stackelberg-Duopols. In diesem Prädiktionsspiel wählt der Lerner zunächst das Vorhersagemodell, woraufhin der Datengenerierer in voller Kenntnis des Modells reagiert. Wir leiten ein relaxiertes Optimierungsproblem zur Bestimmung des Stackelberg-Gleichgewichts her und stellen ein mögliches Lösungsverfahren vor. Darüber hinaus diskutieren wir, inwieweit das Stackelberg-Modell bestehende robuste Lernverfahren verallgemeinert. Abschließend untersuchen wir einen Lerner, der auf die Aktion des Datengenerierers, d.h. der Wahl der Testdaten, reagiert. In diesem Fall sind die Testdaten dem Lerner zum Zeitpunkt der Modellbildung bekannt und können in den Lernprozess einfließen. Allerdings unterliegen die Trainings- und Testdaten nicht notwendigerweise der gleichen Verteilung. Wir leiten daher ein neues integriertes sowie ein zweistufiges Lernverfahren her, welche diese Verteilungsverschiebung bei der Modellbildung berücksichtigen. In mehreren Fallstudien zur Klassifikation von Spam-E-Mails untersuchen wir alle hergeleiteten, sowie existierende Verfahren empirisch. Wir zeigen, dass die hergeleiteten spieltheoretisch-motivierten Lernverfahren in Summe signifikant bessere Spam-Filter erzeugen als alle betrachteten Referenzverfahren.
KW  - Prädiktionsspiel
KW  - Adversarial Learning
KW  - Angewandte Spieltheorie
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Spam-Filter
KW  - Prediction Game
KW  - Adversarial Learning
KW  - Applied Game Theory
KW  - Machine Learning
KW  - Spam Filtering
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-60375
SN  - 978-3-86956-203-2
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
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TY  - THES
A1  - Thiele, Sven
T1  - Modeling biological systems with Answer Set Programming
T1  - Modellierung biologischer Systeme mit Answer Set Programming
N2  - Biology has made great progress in identifying and measuring the building blocks of life. The availability of high-throughput methods in molecular biology has dramatically accelerated the growth of biological knowledge for various organisms. The advancements in genomic, proteomic and metabolomic technologies allow for constructing complex models of biological systems. An increasing number of biological repositories is available on the web, incorporating thousands of biochemical reactions and genetic regulations. Systems Biology is a recent research trend in life science, which fosters a systemic view on biology. In Systems Biology one is interested in integrating the knowledge from all these different sources into models that capture the interaction of these entities. By studying these models one wants to understand the emerging properties of the whole system, such as robustness. However, both measurements as well as biological networks are prone to considerable incompleteness, heterogeneity and mutual inconsistency, which makes it highly non-trivial to draw biologically meaningful conclusions in an automated way. Therefore, we want to promote Answer Set Programming (ASP) as a tool for discrete modeling in Systems Biology. ASP is a declarative problem solving paradigm, in which a problem is encoded as a logic program such that its answer sets represent solutions to the problem. ASP has intrinsic features to cope with incompleteness, offers a rich modeling language and highly efficient solving technology. We present ASP solutions, for the analysis of genetic regulatory networks, determining consistency with observed measurements and identifying minimal causes for inconsistency. We extend this approach for computing minimal repairs on model and data that restore consistency. This method allows for predicting unobserved data even in case of inconsistency. Further, we present an ASP approach to metabolic network expansion. This approach exploits the easy characterization of reachability in ASP and its various reasoning methods, to explore the biosynthetic capabilities of metabolic reaction networks and generate hypotheses for extending the network. Finally, we present the BioASP library, a Python library which encapsulates our ASP solutions into the imperative programming paradigm. The library allows for an easy integration of ASP solution into system rich environments, as they exist in Systems Biology.
N2  - In den letzten Jahren wurden große Fortschritte bei der Identifikation und Messung der Bausteine des Lebens gemacht. Die Verfügbarkeit von Hochdurchsatzverfahren in der Molekularbiology hat das Anwachsen unseres biologischen Wissens dramatisch beschleunigt. Durch die technische Fortschritte in Genomic, Proteomic und Metabolomic wurde die Konstruktion komplexer Modelle biologischer Systeme ermöglicht. Immer mehr biologische Datenbanken sind über das Internet verfügbar, sie enthalten tausende Daten biochemischer Reaktionen und genetischer Regulation. System Biologie ist ein junger Forschungszweig der Biologie, der versucht Biologische Systeme in ihrer Ganzheit zu erforschen. Dabei ist man daran interessiert möglichst viel Wissen aus den unterschiedlichsten Bereichen in ein Modell zu aggregieren, welches das Zusammenwirken der verschiedensten Komponenten nachbildet. Durch das Studium derartiger Modelle erhofft man sich ein Verständnis der aufbauenden Eigenschaften, wie zum Beispiel Robustheit, des Systems zu erlangen. Es stellt sich jedoch die Problematik, das sowohl die biologischen Modelle als auch die verfügbaren Messwerte, oft unvollständig, miteinander unvereinbar oder fehlerhaft sind. All dies macht es schwierig biologisch sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Daher, möchten wir in dieser Arbeit Antwortmengen Programmierung (engl. Answer Set Programming; ASP) als Werkzeug zur diskreten Modellierung system biologischer Probleme vorschlagen. ASP verfügt über eingebaute Eigenschaften zum Umgang mit unvollständiger Information, eine reichhaltige Modellierungssprache und hocheffiziente Berechnungstechniken. Wir präsentieren ASP Lösungen zur Analyse von Netzwerken genetischer Regulierungen, zur Prüfung der Konsistenz mit gemessene Daten, und zur Identifikation von Gründen für Inkonsistenz. Diesen Ansatz erweitern wir um die Möglichkeit zur Berechnung minimaler Reparaturen an Modell und Daten, welche Konsistenz erzeugen. Mithilfe dieser Methode werden wir in die Lage versetzt, auch im Fall von Inkonsistenz, noch ungemessene Daten vorherzusagen. Weiterhin, präsentieren wir einen ASP Ansatz zur Analyse metabolischer Netzwerke. Bei diesem Ansatz, nutzen wir zum einen aus das sich Erreichbarkeit mit ASP leicht spezifizieren lässt und das ASP mehrere mächtige Methoden zur Schlussfolgerung bereitstellt, welche sich auch kombiniert lassen. Dadurch wird es möglich die Synthese Möglichkeiten eines Metabolischen Netzwerks zu erforschen und Hypothesen für Erweiterungen des metabolischen Netzwerks zu berechnen. Zu guter Letzt, präsentieren wir die BioASP Softwarebibliothek. Die BioASP-Bibliothek kapselt unsere ASP Lösungen in das imperative Programmierparadigma und vereinfacht eine Integration von ASP Lösungen in heterogene Betriebsumgebungen, wie sie in der System Biologie vorherrschen.
KW  - Antwortmengen Programmierung
KW  - System Biologie
KW  - Inkonsistenz
KW  - Unvollständigkeit
KW  - Reparatur
KW  - answer set programming
KW  - systems biology
KW  - inconsistency
KW  - incompleteness
KW  - repair
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-59383
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TY  - THES
A1  - Böhm, Christoph
T1  - Enriching the Web of Data with topics and links
T1  - Anreicherung des Web of Data mit Themen und Verknüpfungen
N2  - This thesis presents novel ideas and research findings for the Web of Data – a global data space spanning many so-called Linked Open Data sources. Linked Open Data adheres to a set of simple principles to allow easy access and reuse for data published on the Web. Linked Open Data is by now an established concept and many (mostly academic) publishers adopted the principles building a powerful web of structured knowledge available to everybody. However, so far, Linked Open Data does not yet play a significant role among common web technologies that currently facilitate a high-standard Web experience. In this work, we thoroughly discuss the state-of-the-art for Linked Open Data and highlight several shortcomings – some of them we tackle in the main part of this work. First, we propose a novel type of data source meta-information, namely the topics of a dataset. This information could be published with dataset descriptions and support a variety of use cases, such as data source exploration and selection. For the topic retrieval, we present an approach coined Annotated Pattern Percolation (APP), which we evaluate with respect to topics extracted from Wikipedia portals. Second, we contribute to entity linking research by presenting an optimization model for joint entity linking, showing its hardness, and proposing three heuristics implemented in the LINked Data Alignment (LINDA) system. Our first solution can exploit multi-core machines, whereas the second and third approach are designed to run in a distributed shared-nothing environment. We discuss and evaluate the properties of our approaches leading to recommendations which algorithm to use in a specific scenario. The distributed algorithms are among the first of their kind, i.e., approaches for joint entity linking in a distributed fashion. Also, we illustrate that we can tackle the entity linking problem on the very large scale with data comprising more than 100 millions of entity representations from very many sources. Finally, we approach a sub-problem of entity linking, namely the alignment of concepts. We again target a method that looks at the data in its entirety and does not neglect existing relations. Also, this concept alignment method shall execute very fast to serve as a preprocessing for further computations. Our approach, called Holistic Concept Matching (HCM), achieves the required speed through grouping the input by comparing so-called knowledge representations. Within the groups, we perform complex similarity computations, relation conclusions, and detect semantic contradictions. The quality of our result is again evaluated on a large and heterogeneous dataset from the real Web. In summary, this work contributes a set of techniques for enhancing the current state of the Web of Data. All approaches have been tested on large and heterogeneous real-world input.
N2  - Die vorliegende Arbeit stellt neue Ideen sowie Forschungsergebnisse für das Web of Data vor. Hierbei handelt es sich um ein globales Netz aus sogenannten Linked Open Data (LOD) Quellen. Diese Datenquellen genügen gewissen Prinzipien, um Nutzern einen leichten Zugriff über das Internet und deren Verwendung zu ermöglichen. LOD ist bereits weit verbreitet und es existiert eine Vielzahl von Daten-Veröffentlichungen entsprechend der LOD Prinzipien. Trotz dessen ist LOD bisher kein fester Baustein des Webs des 21. Jahrhunderts. Die folgende Arbeit erläutert den aktuellen Stand der Forschung und Technik für Linked Open Data und identifiziert dessen Schwächen. Einigen Schwachstellen von LOD widmen wir uns in dem darauf folgenden Hauptteil. Zu Beginn stellen wir neuartige Metadaten für Datenquellen vor – die Themen von Datenquellen (engl. Topics). Solche Themen könnten mit Beschreibungen von Datenquellen veröffentlicht werden und eine Reihe von Anwendungsfällen, wie das Auffinden und Explorieren relevanter Daten, unterstützen. Wir diskutieren unseren Ansatz für die Extraktion dieser Metainformationen – die Annotated Pattern Percolation (APP). Experimentelle Ergebnisse werden mit Themen aus Wikipedia Portalen verglichen. Des Weiteren ergänzen wir den Stand der Forschung für das Auffinden verschiedener Repräsentationen eines Reale-Welt-Objektes (engl. Entity Linking). Für jenes Auffinden werden nicht nur lokale Entscheidungen getroffen, sondern es wird die Gesamtheit der Objektbeziehungen genutzt. Wir diskutieren unser Optimierungsmodel, beweisen dessen Schwere und präsentieren drei Ansätze zur Berechnung einer Lösung. Alle Ansätze wurden im LINked Data Alignment (LINDA) System implementiert. Die erste Methode arbeitet auf einer Maschine, kann jedoch Mehrkern-Prozessoren ausnutzen. Die weiteren Ansätze wurden für Rechnercluster ohne gemeinsamen Speicher entwickelt. Wir evaluieren unsere Ergebnisse auf mehr als 100 Millionen Entitäten und erläutern Vor- sowie Nachteile der jeweiligen Ansätze. Im verbleibenden Teil der Arbeit behandeln wir das Linking von Konzepten – ein Teilproblem des Entity Linking. Unser Ansatz, Holistic Concept Matching (HCM), betrachtet abermals die Gesamtheit der Daten. Wir gruppieren die Eingabe um eine geringe Laufzeit bei der Verarbeitung von mehreren Hunderttausenden Konzepten zu erreichen. Innerhalb der Gruppen berechnen wir komplexe Ähnlichkeiten, und spüren semantische Schlussfolgerungen und Widersprüche auf. Die Qualität des Ergebnisses evaluieren wir ebenfalls auf realen Datenmengen. Zusammenfassend trägt diese Arbeit zum aktuellen Stand der Forschung für das Web of Data bei. Alle diskutierten Techniken wurden mit realen, heterogenen und großen Datenmengen getestet.
KW  - Web of Data
KW  - graph clustering
KW  - topics
KW  - entity alignment
KW  - map/reduce
Y1  - 2013
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-68624
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A1  - Sawade, Christoph
T1  - Active evaluation of predictive models
T1  - Aktive Evaluierung von Vorhersagemodellen
N2  - The field of machine learning studies algorithms that infer predictive models from data. Predictive models are applicable for many practical tasks such as spam filtering, face and handwritten digit recognition, and personalized product recommendation. In general, they are used to predict a target label for a given data instance. In order to make an informed decision about the deployment of a predictive model, it is crucial to know the model’s approximate performance. To evaluate performance, a set of labeled test instances is required that is drawn from the distribution the model will be exposed to at application time. In many practical scenarios, unlabeled test instances are readily available, but the process of labeling them can be a time- and cost-intensive task and may involve a human expert. This thesis addresses the problem of evaluating a given predictive model accurately with minimal labeling effort. We study an active model evaluation process that selects certain instances of the data according to an instrumental sampling distribution and queries their labels. We derive sampling distributions that minimize estimation error with respect to different performance measures such as error rate, mean squared error, and F-measures. An analysis of the distribution that governs the estimator leads to confidence intervals, which indicate how precise the error estimation is. Labeling costs may vary across different instances depending on certain characteristics of the data. For instance, documents differ in their length, comprehensibility, and technical requirements; these attributes affect the time a human labeler needs to judge relevance or to assign topics. To address this, the sampling distribution is extended to incorporate instance-specific costs. We empirically study conditions under which the active evaluation processes are more accurate than a standard estimate that draws equally many instances from the test distribution. We also address the problem of comparing the risks of two predictive models. The standard approach would be to draw instances according to the test distribution, label the selected instances, and apply statistical tests to identify significant differences. Drawing instances according to an instrumental distribution affects the power of a statistical test. We derive a sampling procedure that maximizes test power when used to select instances, and thereby minimizes the likelihood of choosing the inferior model. Furthermore, we investigate the task of comparing several alternative models; the objective of an evaluation could be to rank the models according to the risk that they incur or to identify the model with lowest risk. An experimental study shows that the active procedure leads to higher test power than the standard test in many application domains. Finally, we study the problem of evaluating the performance of ranking functions, which are used for example for web search. In practice, ranking performance is estimated by applying a given ranking model to a representative set of test queries and manually assessing the relevance of all retrieved items for each query. We apply the concepts of active evaluation and active comparison to ranking functions and derive optimal sampling distributions for the commonly used performance measures Discounted Cumulative Gain and Expected Reciprocal Rank. Experiments on web search engine data illustrate significant reductions in labeling costs.
N2  - Maschinelles Lernen befasst sich mit Algorithmen zur Inferenz von Vorhersagemodelle aus komplexen Daten. Vorhersagemodelle sind Funktionen, die einer Eingabe – wie zum Beispiel dem Text einer E-Mail – ein anwendungsspezifisches Zielattribut – wie „Spam“ oder „Nicht-Spam“ – zuweisen. Sie finden Anwendung beim Filtern von Spam-Nachrichten, bei der Text- und Gesichtserkennung oder auch bei der personalisierten Empfehlung von Produkten. Um ein Modell in der Praxis einzusetzen, ist es notwendig, die Vorhersagequalität bezüglich der zukünftigen Anwendung zu schätzen. Für diese Evaluierung werden Instanzen des Eingaberaums benötigt, für die das zugehörige Zielattribut bekannt ist. Instanzen, wie E-Mails, Bilder oder das protokollierte Nutzerverhalten von Kunden, stehen häufig in großem Umfang zur Verfügung. Die Bestimmung der zugehörigen Zielattribute ist jedoch ein manueller Prozess, der kosten- und zeitaufwendig sein kann und mitunter spezielles Fachwissen erfordert. Ziel dieser Arbeit ist die genaue Schätzung der Vorhersagequalität eines gegebenen Modells mit einer minimalen Anzahl von Testinstanzen. Wir untersuchen aktive Evaluierungsprozesse, die mit Hilfe einer Wahrscheinlichkeitsverteilung Instanzen auswählen, für die das Zielattribut bestimmt wird. Die Vorhersagequalität kann anhand verschiedener Kriterien, wie der Fehlerrate, des mittleren quadratischen Verlusts oder des F-measures, bemessen werden. Wir leiten die Wahrscheinlichkeitsverteilungen her, die den Schätzfehler bezüglich eines gegebenen Maßes minimieren. Der verbleibende Schätzfehler lässt sich anhand von Konfidenzintervallen quantifizieren, die sich aus der Verteilung des Schätzers ergeben. In vielen Anwendungen bestimmen individuelle Eigenschaften der Instanzen die Kosten, die für die Bestimmung des Zielattributs anfallen. So unterscheiden sich Dokumente beispielsweise in der Textlänge und dem technischen Anspruch. Diese Eigenschaften beeinflussen die Zeit, die benötigt wird, mögliche Zielattribute wie das Thema oder die Relevanz zuzuweisen. Wir leiten unter Beachtung dieser instanzspezifischen Unterschiede die optimale Verteilung her. Die entwickelten Evaluierungsmethoden werden auf verschiedenen Datensätzen untersucht. Wir analysieren in diesem Zusammenhang Bedingungen, unter denen die aktive Evaluierung genauere Schätzungen liefert als der Standardansatz, bei dem Instanzen zufällig aus der Testverteilung gezogen werden. Eine verwandte Problemstellung ist der Vergleich von zwei Modellen. Um festzustellen, welches Modell in der Praxis eine höhere Vorhersagequalität aufweist, wird eine Menge von Testinstanzen ausgewählt und das zugehörige Zielattribut bestimmt. Ein anschließender statistischer Test erlaubt Aussagen über die Signifikanz der beobachteten Unterschiede. Die Teststärke hängt von der Verteilung ab, nach der die Instanzen ausgewählt wurden. Wir bestimmen die Verteilung, die die Teststärke maximiert und damit die Wahrscheinlichkeit minimiert, sich für das schlechtere Modell zu entscheiden. Des Weiteren geben wir eine Möglichkeit an, den entwickelten Ansatz für den Vergleich von mehreren Modellen zu verwenden. Wir zeigen empirisch, dass die aktive Evaluierungsmethode im Vergleich zur zufälligen Auswahl von Testinstanzen in vielen Anwendungen eine höhere Teststärke aufweist. Im letzten Teil der Arbeit werden das Konzept der aktiven Evaluierung und das des aktiven Modellvergleichs auf Rankingprobleme angewendet. Wir leiten die optimalen Verteilungen für das Schätzen der Qualitätsmaße Discounted Cumulative Gain und Expected Reciprocal Rank her. Eine empirische Studie zur Evaluierung von Suchmaschinen zeigt, dass die neu entwickelten Verfahren signifikant genauere Schätzungen der Rankingqualität liefern als die untersuchten Referenzverfahren.
KW  - Aktive Evaluierung
KW  - Vorhersagemodelle
KW  - Maschinelles Lernen
KW  - Fehlerschätzung
KW  - Statistische Tests
KW  - Active Evaluation
KW  - Predictive Models
KW  - Machine Learning
KW  - Error Estimation
KW  - Statistical Tests
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-65583
SN  - 978-3-86956-255-1
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
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TY  - THES
A1  - Lindauer, T. Marius
T1  - Algorithm selection, scheduling and configuration of Boolean constraint solvers
N2  - Boolean constraint solving technology has made tremendous progress over the last decade, leading to industrial-strength solvers, for example, in the areas of answer set programming (ASP), the constraint satisfaction problem (CSP), propositional satisfiability (SAT) and satisfiability of quantified Boolean formulas (QBF). However, in all these areas, there exist multiple solving strategies that work well on different applications; no strategy dominates all other strategies. Therefore, no individual solver shows robust state-of-the-art performance in all kinds of applications. Additionally, the question arises how to choose a well-performing solving strategy for a given application; this is a challenging question even for solver and domain experts. One way to address this issue is the use of portfolio solvers, that is, a set of different solvers or solver configurations. We present three new automatic portfolio methods: (i) automatic construction of parallel portfolio solvers (ACPP) via algorithm configuration,(ii) solving the $NP$-hard problem of finding effective algorithm schedules with Answer Set Programming (aspeed), and (iii) a flexible algorithm selection framework (claspfolio2) allowing for fair comparison of different selection approaches. All three methods show improved performance and robustness in comparison to individual solvers on heterogeneous instance sets from many different applications. Since parallel solvers are important to effectively solve hard problems on parallel computation systems (e.g., multi-core processors), we extend all three approaches to be effectively applicable in parallel settings. We conducted extensive experimental studies different instance sets from ASP, CSP, MAXSAT, Operation Research (OR), SAT and QBF that indicate an improvement in the state-of-the-art solving heterogeneous instance sets. Last but not least, from our experimental studies, we deduce practical advice regarding the question when to apply which of our methods.
N2  - Bool'sche Solver Technologie machte enormen Fortschritt im letzten Jahrzehnt, was beispielsweise zu industrie-relevanten Solvern auf der Basis von Antwortmengenprogrammierung (ASP), dem Constraint Satisfcation Problem (CSP), dem Erfüllbarkeitsproblem für aussagenlogische Formeln (SAT) und dem Erfüllbarkeitsproblem für quantifizierte boolesche Formeln (QBF) führte. Allerdings gibt es in all diesen Bereichen verschiedene Lösungsstrategien, welche bei verschiedenen Anwendungen unterschiedlich effizient sind. Dabei gibt es keine einzelne Strategie, die alle anderen Strategien dominiert. Das führt dazu, dass es keinen robusten Solver für das Lösen von allen möglichen Anwendungsprobleme gibt. Die Wahl der richtigen Strategie für eine neue Anwendung ist eine herausforderne Problemstellung selbst für Solver- und Anwendungsexperten. Eine Möglichkeit, um Solver robuster zu machen, sind Portfolio-Ansätze. Wir stellen drei automatisch einsetzbare Portfolio-Ansätze vor: (i) automatische Konstruktion von parallelen Portfolio-Solvern (ACPP) mit Algorithmen-Konfiguration, (ii) das Lösen des $NP$-harten Problems zur Algorithmen-Ablaufplanung (aspeed) mit ASP, und (iii) ein flexibles Algorithmen-Selektionsframework (claspfolio2), was viele Techniken von Algorithmen-Selektion parametrisiert implementiert und eine faire Vergleichbarkeit zwischen Ihnen erlaubt. Alle drei Methoden verbessern die Robustheit des Solvingprozesses für heterogenen Instanzmengen bestehend aus unterschiedlichsten Anwendungsproblemen. Parallele Solver sind zunehmend der Schlüssel zum effektiven Lösen auf multi-core Maschinen. Daher haben wir all unsere Ansätze auch für den Einsatz auf parallelen Architekturen erweitert. Umfangreiche Experimente auf ASP, CSP, MAXSAT, Operation Research (OR), SAT und QBF zeigen, dass der Stand der Technik durch verbesserte Performanz auf heterogenen Instanzmengen verbessert wurde. Auf Grundlage dieser Experimente leiten wir auch Ratschläge ab, in welchen Anwendungsszenarien welches unserer Verfahren angewendet werden sollte.
T2  - Algorithmen-Selektion, -Ablaufplanung und -Konfiguration von Bool'schen Constraint Solvern
KW  - algorithm configuration
KW  - algorithm scheduling
KW  - algorithm selection
KW  - parallel solving
KW  - Boolean constraint solver
KW  - Algorithmenselektion
KW  - Algorithmenablaufplanung
KW  - Algorithmenkonfiguration
KW  - paralleles Lösen
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-71260
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TY  - THES
A1  - Ishebabi, Harold
T1  - Architecture synthesis for adaptive multiprocessor systems on chip
T1  - Architektursynthese adaptiver On-Chip Multiprozessor-Systeme
N2  - This thesis presents methods for automated synthesis of flexible chip multiprocessor systems from parallel programs targeted at FPGAs to exploit both task-level parallelism and architecture customization. Automated synthesis is necessitated by the complexity of the design space. A detailed description of the design space is provided in order to determine which parameters should be modeled to facilitate automated synthesis by optimizing a cost function, the emphasis being placed on inclusive modeling of parameters from application, architectural and physical subspaces, as well as their joint coverage in order to avoid pre-constraining the design space. Given a parallel program and a set of an IP library, the automated synthesis problem is to simultaneously (i) select processors (ii) map and schedule tasks to them, and (iii) select one or several networks for inter-task communications such that design constraints and optimization objectives are met. The research objective in this thesis is to find a suitable model for automated synthesis, and to evaluate methods of using the model for architectural optimizations. Our contributions are a holistic approach for the design of such systems, corresponding models to facilitate automated synthesis, evaluation of optimization methods using state of the art integer linear and answer set programming, as well as the development of synthesis heuristics to solve runtime challenges.
N2  - Aktuelle Technologien erlauben es komplexe Multiprozessorsysteme auf einem Chip mit Milliarden von Transistoren zu realisieren. Der Entwurf solcher Systeme ist jedoch zeitaufwendig und schwierig. Diese Arbeit befasst sich mit der Frage, wie On-Chip Multiprozessorsysteme ausgehend von parallelen Programmen automatisch synthetisiert werden können. Die Implementierung der Multiprozessorsysteme auf rekonfigurierbaren Chips erlaubt es die gesamte Architektur an die Struktur eines vorliegenden parallelen Programms anzupassen. Auf diese Weise ist es möglich die aktuellen technologischen Unzulänglichkeiten zu umgehen, insbesondere die nicht weitersteigende Taktfrequenzen sowie den langsamen Zugriff auf Datenspeicher. Eine Automatisierung des Entwurfs von Multiprozessorsystemen ist notwendig, da der Entwurfsraum von Multiprozessorsystemen zu groß ist, um vom Menschen überschaut zu werden. In einem ersten Ansatz wurde das Syntheseproblem mittels linearer Gleichungen modelliert, die dann durch lineare Programmierungswerkzeuge gelöst werden können. Ausgehend von diesem Ansatz wurde untersucht, wie die typischerweise langen Rechenzeiten solcher Optimierungsmethoden durch neuere Methode aus dem Gebiet der Erfüllbarkeitsprobleme der Aussagenlogik minimiert werden können. Dabei wurde die Werkzeugskette Potassco verwendet, in der lineare Programme direkt in Logikprogramme übersetzt werden können. Es wurde gezeigt, dass dieser zweite Ansatz die Optimierungszeit um bis zu drei Größenordnungen beschleunigt. Allerdings lassen sich große Syntheseprobleme auf diese weise wegen Speicherbegrenzungen nicht lösen. Ein weiterer Ansatz zur schnellen automatischen Synthese bietet die Verwendung von Heuristiken. Es wurden im Rahmen diese Arbeit drei Heuristiken entwickelt, die die Struktur des vorliegenden Syntheseproblems ausnutzen, um die Optimierungszeit zu minimieren. Diese Heuristiken wurden unter Berücksichtigung theoretischer Ergebnisse entwickelt, deren Ursprung in der mathematische Struktur des Syntheseproblems liegt. Dadurch lassen sich optimale Architekturen in kurzer Zeit ermitteln. Die durch diese Dissertation offen gewordene Forschungsarbeiten sind u. a. die Berücksichtigung der zeitlichen Reihenfolge des Datenaustauschs zwischen parallelen Tasks, die Optimierung des logik-basierten Ansatzes, die Integration von Prozessor- und Netzwerksimulatoren zur funktionalen Verifikation synthetisierter Architekturen, sowie die Entwicklung geeigneter Architekturkomponenten.
KW  - Multiprozessor
KW  - rekonfigurierbar
KW  - Synthese
KW  - Parallelrechner
KW  - Exploration
KW  - Multiprocessor
KW  - Reconfigurable
KW  - High-Level Synthesis
KW  - Parallel Programming
KW  - Exploration
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-41316
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TY  - THES
A1  - Harmeling, Stefan
T1  - Independent component analysis and beyond
N2  - 'Independent component analysis' (ICA) ist ein Werkzeug der statistischen Datenanalyse und Signalverarbeitung, welches multivariate Signale in ihre Quellkomponenten zerlegen kann. Obwohl das klassische ICA Modell sehr nützlich ist, gibt es viele Anwendungen, die Erweiterungen von ICA erfordern. In dieser Dissertation präsentieren wir neue Verfahren, die die Funktionalität von ICA erweitern: (1) Zuverlässigkeitsanalyse und Gruppierung von unabhängigen Komponenten durch Hinzufügen von Rauschen, (2) robuste und überbestimmte ('over-complete') ICA durch Ausreissererkennung, und (3) nichtlineare ICA mit Kernmethoden.
N2  - Independent component analysis (ICA) is a tool for statistical data analysis and signal processing that is able to decompose multivariate signals into their underlying source components. Although the classical ICA model is highly useful, there are many real-world applications that require powerful extensions of ICA. This thesis presents new methods that extend the functionality of ICA: (1) reliability and grouping of independent components with noise injection, (2) robust and overcomplete ICA with inlier detection, and (3) nonlinear ICA with kernel methods.
T2  - Independent component analysis and beyond
KW  - ICA
KW  - Zuverlässigkeitsanalyse
KW  - robuste ICA
KW  - überbestimmte ICA
KW  - Ausreissererkennung
KW  - nichtlineare ICA
KW  - Kern-PCA
KW  - Kernmethoden
KW  - ICA
KW  - reliability assessment
KW  - robust ICA
KW  - overcomplete ICA
KW  - outlier detection
KW  - nonlinear ICA
KW  - kernel PCA
KW  - kernel methods
Y1  - 2004
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001540
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TY  - THES
A1  - Dietze, Stefan
T1  - Modell und Optimierungsansatz für Open Source Softwareentwicklungsprozesse
N2  - Gerade in den letzten Jahren erfuhr Open Source Software (OSS) eine zunehmende Verbreitung und Popularität und hat sich in verschiedenen Anwendungsdomänen etabliert. Die Prozesse, welche sich im Kontext der OSS-Entwicklung (auch: OSSD – Open Source Software-Development) evolutionär herausgebildet haben, weisen in den verschiedenen OSS-Entwicklungsprojekten z.T. ähnliche Eigenschaften und Strukturen auf und auch die involvierten Entitäten, wie z.B. Artefakte, Rollen oder Software-Werkzeuge sind weitgehend miteinander vergleichbar. Dies motiviert den Gedanken, ein verallgemeinerbares Modell zu entwickeln, welches die generalisierbaren Entwicklungsprozesse im Kontext von OSS zu einem übertragbaren Modell abstrahiert. Auch in der Wissenschaftsdisziplin des Software Engineering (SE) wurde bereits erkannt, dass sich der OSSD-Ansatz in verschiedenen Aspekten erheblich von klassischen (proprietären) Modellen des SE unterscheidet und daher diese Methoden einer eigenen wissenschaftlichen Betrachtung bedürfen. In verschiedenen Publikationen wurden zwar bereits einzelne Aspekte der OSS-Entwicklung analysiert und Theorien über die zugrundeliegenden Entwicklungsmethoden formuliert, aber es existiert noch keine umfassende Beschreibung der typischen Prozesse der OSSD-Methodik, die auf einer empirischen Untersuchung existierender OSS-Entwicklungsprojekte basiert. Da dies eine Voraussetzung für die weitere wissenschaftliche Auseinandersetzung mit OSSD-Prozessen darstellt, wird im Rahmen dieser Arbeit auf der Basis vergleichender Fallstudien ein deskriptives Modell der OSSD-Prozesse hergeleitet und mit Modellierungselementen der UML formalisiert beschrieben. Das Modell generalisiert die identifizierten Prozesse, Prozessentitäten und Software-Infrastrukturen der untersuchten OSSD-Projekte. Es basiert auf einem eigens entwickelten Metamodell, welches die zu analysierenden Entitäten identifiziert und die Modellierungssichten und -elemente beschreibt, die zur UML-basierten Beschreibung der Entwicklungsprozesse verwendet werden. In einem weiteren Arbeitsschritt wird eine weiterführende Analyse des identifizierten Modells durchgeführt, um Implikationen, und Optimierungspotentiale aufzuzeigen. Diese umfassen beispielsweise die ungenügende Plan- und Terminierbarkeit von Prozessen oder die beobachtete Tendenz von OSSD-Akteuren, verschiedene Aktivitäten mit unterschiedlicher Intensität entsprechend der subjektiv wahrgenommenen Anreize auszuüben, was zur Vernachlässigung einiger Prozesse führt. Anschließend werden Optimierungszielstellungen dargestellt, die diese Unzulänglichkeiten adressieren, und ein Optimierungsansatz zur Verbesserung des OSSD-Modells wird beschrieben. Dieser Ansatz umfasst die Erweiterung der identifizierten Rollen, die Einführung neuer oder die Erweiterung bereits identifizierter Prozesse und die Modifikation oder Erweiterung der Artefakte des generalisierten OSS-Entwicklungsmodells. Die vorgestellten Modellerweiterungen dienen vor allem einer gesteigerten Qualitätssicherung und der Kompensation von vernachlässigten Prozessen, um sowohl die entwickelte Software- als auch die Prozessqualität im OSSD-Kontext zu verbessern. Desweiteren werden Softwarefunktionalitäten beschrieben, welche die identifizierte bestehende Software-Infrastruktur erweitern und eine gesamtheitlichere, softwaretechnische Unterstützung der OSSD-Prozesse ermöglichen sollen. Abschließend werden verschiedene Anwendungsszenarien der Methoden des OSS-Entwicklungsmodells, u.a. auch im kommerziellen SE, identifiziert und ein Implementierungsansatz basierend auf der OSS GENESIS vorgestellt, der zur Implementierung und Unterstützung des OSSD-Modells verwendet werden kann.
N2  - In recent years Open Source Software (OSS) has become more widespread and its popularity has grown so that it is now established in various application domains. The processes which have emerged evolutionarily within the context of OSS development (OSSD – Open Source Software Development) display, to some extent, similar properties and structures in the various OSSD projects. The involved entities, e.g., artifacts, roles or software tools, are also widely comparable. This leads to the idea of developing a generalizable model which abstracts the generalizable development processes within the context of OSS to a transferable model. Even the scientific discipline of Software Engineering (SE) has recognized that the OSSD approach is, in various aspects, considerably different from traditional (proprietary) models of SE, and that these methods therefore require their own scientific consideration. Numerous publications have already analyzed individual aspects of OSSD and formulated theories about the fundamental development methods, but to date there is still no comprehensive description of the typical processes of OSSD methodology based on an empirical study of existing OSSD projects. Since this is a precondition for the further scientific examination of OSSD processes, a descriptive model of OSSD processes is obtained on the basis of comparative case studies and described in a formalized manner with UML modeling elements within the context of this dissertation. The model generalizes the identified processes, process entities and software infrastructures of the analyzed OSSD projects. It is based on a specially developed meta model which identifies the entities to be analyzed and describes the modeling viewpoints and elements which are used for the UML-based description of the development processes. Another procedure step includes the further analysis of the identified model in order to display the implications, and the potential for optimization. For example, these encompass the insufficient planning and scheduling capability of processes or the observed tendency of OSSD actors to carry out various activities at different intensities depending on the subjectively perceived incentives which leads to some processes being neglected. Subsequently, the optimization targets which address these inadequacies are displayed, and an optimization approach for the improvement of the OSSD model is described. The approach incorporates the expansion of the identified roles, the introduction of new or the expansion of already identified processes and the modification or expansion of artifacts of the generalized OSSD model. The presented model enhancements serve, above all, to increase quality assurance and to compensate neglected processes in order to improve developed software quality as well as process quality in the context of OSSD. Furthermore, software functionalities are described which expand the existing identified software infrastructure and should enable an overall, software-technical support of OSSD processes. Finally, the various application scenarios of OSSD model methods - also in commercial SE - are identified and an implementation approach based on the OSS GENESIS is presented which can be used to implement and support the OSSD model.
T2  - Modell und Optimierungsansatz für Open Source Softwareentwicklungsprozesse
KW  - Prozessmodell
KW  - Software Engineering
KW  - Open Source
KW  - Prozessmodellierung
KW  - Metamodell
KW  - Softwareentwicklung
KW  - Prozess Verbesserung
KW  - process model
KW  - software engineering
KW  - open source
KW  - process modelling
KW  - meta model
KW  - software development
KW  - process improvement
Y1  - 2004
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001594
ER  - 
TY  - THES
A1  - Konczak, Kathrin
T1  - Preferences in answer set programming
T1  - Präferenzen in der Antwortmengenprogrammierung
N2  - Answer Set Programming (ASP) emerged in the late 1990s as a new logic programming paradigm, having its roots in nonmonotonic reasoning, deductive databases, and logic programming with negation as failure. The basic idea of ASP is to represent a computational problem as a logic program whose answer sets correspond to solutions, and then to use an answer set solver for finding answer sets of the program. ASP is particularly suited for solving NP-complete search problems. Among these, we find applications to product configuration, diagnosis, and graph-theoretical problems, e.g. finding Hamiltonian cycles. On different lines of ASP research, many extensions of the basic formalism have been proposed. The most intensively studied one is the modelling of preferences in ASP. They constitute a natural and effective way of selecting preferred solutions among a plethora of solutions for a problem. For example, preferences have been successfully used for timetabling, auctioning, and product configuration. In this thesis, we concentrate on preferences within answer set programming. Among several formalisms and semantics for preference handling in ASP, we concentrate on ordered logic programs with the underlying D-, W-, and B-semantics. In this setting, preferences are defined among rules of a logic program. They select preferred answer sets among (standard) answer sets of the underlying logic program. Up to now, those preferred answer sets have been computed either via a compilation method or by meta-interpretation. Hence, the question comes up, whether and how preferences can be integrated into an existing ASP solver. To solve this question, we develop an operational graph-based framework for the computation of answer sets of logic programs. Then, we integrate preferences into this operational approach. We empirically observe that our integrative approach performs in most cases better than the compilation method or meta-interpretation. Another research issue in ASP are optimization methods that remove redundancies, as also found in database query optimizers. For these purposes, the rather recently suggested notion of strong equivalence for ASP can be used. If a program is strongly equivalent to a subprogram of itself, then one can always use the subprogram instead of the original program, a technique which serves as an effective optimization method. Up to now, strong equivalence has not been considered for logic programs with preferences. In this thesis, we tackle this issue and generalize the notion of strong equivalence to ordered logic programs. We give necessary and sufficient conditions for the strong equivalence of two ordered logic programs. Furthermore, we provide program transformations for ordered logic programs and show in how far preferences can be simplified. Finally, we present two new applications for preferences within answer set programming. First, we define new procedures for group decision making, which we apply to the problem of scheduling a group meeting. As a second new application, we reconstruct a linguistic problem appearing in German dialects within ASP. Regarding linguistic studies, there is an ongoing debate about how unique the rule systems of language are in human cognition. The reconstruction of grammatical regularities with tools from computer science has consequences for this debate: if grammars can be modelled this way, then they share core properties with other non-linguistic rule systems.
N2  - Die Antwortmengenprogrammierung entwickelte sich in den späten 90er Jahren als neues Paradigma der logischen Programmierung und ist in den Gebieten des nicht-monotonen Schließens und der deduktiven Datenbanken verwurzelt. Dabei wird eine Problemstellung als logisches Programm repräsentiert, dessen Lösungen, die so genannten Antwortmengen, genau den Lösungen des ursprünglichen Problems entsprechen. Die Antwortmengenprogrammierung bildet ein geeignetes Fundament zur Repräsentation und zum Lösen von Entscheidungs- und Suchproblemen in der Komplexitätsklasse NP. Anwendungen finden wir unter anderem in der Produktkonfiguration, Diagnose und bei graphen-theoretischen Problemen, z.B. der Suche nach Hamiltonschen Kreisen. In den letzten Jahren wurden viele Erweiterungen der Antwortmengenprogrammierung betrachtet. Die am meisten untersuchte Erweiterung ist die Modellierung von Präferenzen. Diese bilden eine natürliche und effektive Möglichkeit, unter einer Vielzahl von Lösungen eines Problems bevorzugte Lösungen zu selektieren. Präferenzen finden beispielsweise in der Stundenplanung, bei Auktionen und bei Produktkonfigurationen ihre Anwendung. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Modellierung, Implementierung und Anwendung von Präferenzen in der Antwortmengenprogrammierung. Da es verschiedene Ansätze gibt, um Präferenzen darzustellen, konzentrieren wir uns auf geordnete logische Programme, wobei Präferenzen als partielle Ordnung der Regeln eines logischen Programms ausgedrückt werden. Dabei betrachten wir drei verschiedene Semantiken zur Interpretation dieser Präferenzen. Im Vorfeld wurden für diese Semantiken die bevorzugten Antwortmengen durch einen Compiler oder durch Meta-Interpretation berechnet. Da Präferenzen Lösungen selektieren, stellt sich die Frage, ob es möglich ist, diese direkt in den Berechnungsprozeß von präferenzierten Antwortmengen zu integrieren, so dass die bevorzugten Antwortmengen ohne Zwischenschritte berechnet werden können. Dazu entwickeln wir zuerst ein auf Graphen basierendes Gerüst zur Berechnung von Antwortmengen. Anschließend werden wir darin Präferenzen integrieren, so dass bevorzugte Antwortmengen ohne Compiler oder Meta-Interpretation berechnet werden. Es stellt sich heraus, dass die integrative Methode auf den meisten betrachteten Problemklassen wesentlich leistungsfähiger ist als der Compiler oder Meta-Interpretation. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Frage, inwieweit sich geordnete logische Programme vereinfachen lassen. Dazu steht die Methodik der strengen Äquivalenz von logischen Programmen zur Verfügung. Wenn ein logisches Programm streng äquivalent zu einem seiner Teilprogramme ist, so kann man dieses durch das entsprechende Teilprogramm ersetzen, ohne dass sich die zugrunde liegende Semantik ändert. Bisher wurden strenge Äquivalenzen nicht für logische Programme mit Präferenzen untersucht. In dieser Arbeit definieren wir erstmalig strenge Äquivalenzen für geordnete logische Programme. Wir geben notwendige und hinreichende Bedingungen für die strenge Äquivalenz zweier geordneter logischer Programme an. Des Weiteren werden wir auch die Frage beantworten, inwieweit geordnete logische Programme und deren Präferenzstrukturen vereinfacht werden können. Abschließend präsentieren wir zwei neue Anwendungsbereiche von Präferenzen in der Antwortmengenprogrammierung. Zuerst definieren wir neue Prozeduren zur Entscheidungsfindung innerhalb von Gruppenprozessen. Diese integrieren wir anschließend in das Problem der Planung eines Treffens für eine Gruppe. Als zweite neue Anwendung rekonstruieren wir mit Hilfe der Antwortmengenprogrammierung eine linguistische Problemstellung, die in deutschen Dialekten auftritt. Momentan wird im Bereich der Linguistik darüber diskutiert, ob Regelsysteme von (menschlichen) Sprachen einzigartig sind oder nicht. Die Rekonstruktion von grammatikalischen Regularitäten mit Werkzeugen aus der Informatik erlaubt die Unterstützung der These, dass linguistische Regelsysteme Gemeinsamkeiten zu anderen nicht-linguistischen Regelsystemen besitzen.
KW  - Präferenzen
KW  - Antwortmengenprogrammierung
KW  - logische Programmierung
KW  - Künstliche Intelligenz
KW  - preferences
KW  - priorities
KW  - answer set programming
KW  - logic programming
KW  - artificial intelligence
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-12058
ER  - 
TY  - THES
A1  - Knöpfel, Andreas
T1  - Konzepte der Beschreibung interaktiver Systeme
T1  - Concepts of describing interactive systems
N2  - Interaktive System sind dynamische Systeme mit einem zumeist informationellen Kern, die über eine Benutzungsschnittstelle von einem oder mehreren Benutzern bedient werden können. Grundlage für die Benutzung interaktiver Systeme ist das Verständnis von Zweck und Funktionsweise. Allein aus Form und Gestalt der Benutzungsschnittstelle ergibt sich ein solches Verständnis nur in einfachen Fällen. Mit steigender Komplexität ist daher eine verständliche Beschreibung solcher Systeme für deren Entwicklung und Benutzung unverzichtbar.  Abhängig von ihrem Zweck variieren die Formen vorgefundener Beschreibungen in der Literatur sehr stark. Ausschlaggebend für die Verständlichkeit einer Beschreibung ist jedoch primär die ihr zugrundeliegende Begriffswelt. Zur Beschreibung allgemeiner komplexer diskreter Systeme - aufbauend auf einer getrennten Betrachtung von Aufbau-, Ablauf- und Wertestrukturen - existiert eine bewährte Begriffswelt. Eine Spezialisierung dieser Begriffs- und Vorstellungswelt, die den unterschiedlichen Betrachtungsebenen interaktiver Systeme gerecht wird und die als Grundlage beliebiger Beschreibungsansätze interaktiver Systeme dienen kann, gibt es bisher nicht.  Ziel dieser Arbeit ist die Bereitstellung einer solchen Begriffswelt zur effizienten Kommunikation der Strukturen interaktiver Systeme. Dadurch soll die Grundlage für eine sinnvolle Ergänzung bestehender Beschreibungs- und Entwicklungsansätze geschaffen werden. Prinzipien der Gestaltung von Benutzungsschnittstellen, Usability- oder Ergonomiebetrachtungen stehen nicht im Mittelpunkt der Arbeit.  Ausgehend von der informationellen Komponente einer Benutzungsschnittstelle werden drei Modellebenen abgegrenzt, die bei der Betrachtung eines interaktiven Systems zu unterscheiden sind. Jede Modellebene ist durch eine typische Begriffswelt gekennzeichnet, die ihren Ursprung in einer aufbauverwurzelten Vorstellung hat. Der durchgängige Bezug auf eine Systemvorstellung unterscheidet diesen Ansatz von dem bereits bekannten Konzept der Abgrenzung unterschiedlicher Ebenen verschiedenartiger Entwurfsentscheidungen. Die Fundamental Modeling Concepts (FMC) bilden dabei die Grundlage für die Findung und die Darstellung von Systemstrukturen.  Anhand bestehender Systembeschreibungen wird gezeigt, wie die vorgestellte Begriffswelt zur Modellfindung genutzt werden kann. Dazu wird eine repräsentative Auswahl vorgefundener Systembeschreibungen aus der einschlägigen Literatur daraufhin untersucht, in welchem Umfang durch sie die Vorstellungswelt dynamischer Systeme zum Ausdruck kommt. Defizite in der ursprünglichen Darstellung werden identifiziert. Anhand von Alternativmodellen zu den betrachteten Systemen wird der Nutzen der vorgestellten Begriffswelt und Darstellungsweise demonstriert.
N2  - Interactive systems are dynamic systems which provide services to one or more users via a user interface. Many of these systems have an information processing core. To effectively use such a system, a user needs to know about the purpose and functional concepts of the system. Only in case of a rather simple functionality, the required knowledge is likely to be obtained by mere exploration of the user interface. For complex systems, a comprehensive description is essential for effective and efficient operation, but also for system development. Especially in the context of this publication, the focus is on the diagrams that are used for communication in the development process of interactive systems. With regard to its purpose these descriptions vary in form and notation. In any case, it is the underlying terminology which is crucial to the understandability. Established concepts and notations for the description of generic information processing systems promote a strict separation of three categories of system structures: Compositional structures, behavioral structures and value-range structures. This publication suggests a specialization of this approach for the description of interactive systems. The definition of specific notions and semantic layers is intended to provide a complement to existing description approaches in that field that constitutes a mental framework to enhance the efficiency of communication about interactive systems. In focusing to the description aspect only, design principles, system architectures and development methods are the context but not the subject of this work. The separation of three semantic layers provides the foundation to distinguish purpose-related, interaction-related and implementation-related models of interactive systems. Each semantic layer is characterized by a specific terminology. Referring to the idea of equivalent models, the compositional system structure varies from layer to layer and provides the framework to ask for the observable behavior and values. The strict assignment of system aspects to system components distinguishes this approach from a simple layering of design decisions in the development of interactive systems as commonly found in the relevant literature. The Fundamental Modeling Concepts (FMC) provide the foundation for the identification and representation of system structures. A selection of system descriptions taken from the relevant literature provides the starting point to demonstrate the application of the suggested concept. Purpose, content and form of each example are analyzed with regard to the implied system structure. Weaknesses in the original representation are identified. Alternative models complement the examples to illustrate the benefit of the new approach.
KW  - Systementwurf
KW  - Benutzeroberfläche
KW  - Modellierung
KW  - Interaktives System
KW  - Systemstruktur
KW  - FMC
KW  - Betrachtungsebenen
KW  - Interactive system
KW  - model-driven architecture
KW  - FMC
Y1  - 2004
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-2898
ER  -