TY  - BOOK
A1  - Bauckmann, Jana
A1  - Abedjan, Ziawasch
A1  - Leser, Ulf
A1  - Müller, Heiko
A1  - Naumann, Felix
T1  - Covering or complete? : Discovering conditional inclusion dependencies
N2  - Data dependencies, or integrity constraints, are used to improve the quality of a database schema, to optimize queries, and to ensure consistency in a database. In the last years conditional dependencies have been introduced to analyze and improve data quality. In short, a conditional dependency is a dependency with a limited scope defined by conditions over one or more attributes. Only the matching part of the instance must adhere to the dependency. In this paper we focus on conditional inclusion dependencies (CINDs). We generalize the definition of CINDs, distinguishing covering and completeness conditions. We present a new use case for such CINDs showing their value for solving complex data quality tasks. Further, we define quality measures for conditions inspired by precision and recall. We propose efficient algorithms that identify covering and completeness conditions conforming to given quality thresholds. Our algorithms choose not only the condition values but also the condition attributes automatically. Finally, we show that our approach efficiently provides meaningful and helpful results for our use case.
N2  - Datenabhängigkeiten (wie zum Beispiel Integritätsbedingungen), werden verwendet, um die Qualität eines Datenbankschemas zu erhöhen, um Anfragen zu optimieren und um Konsistenz in einer Datenbank sicherzustellen. In den letzten Jahren wurden bedingte Abhängigkeiten (conditional dependencies) vorgestellt, die die Qualität von Daten analysieren und verbessern sollen. Eine bedingte Abhängigkeit ist eine Abhängigkeit mit begrenztem Gültigkeitsbereich, der über Bedingungen auf einem oder mehreren Attributen definiert wird. In diesem Bericht betrachten wir bedingte Inklusionsabhängigkeiten (conditional inclusion dependencies; CINDs). Wir generalisieren die Definition von CINDs anhand der Unterscheidung von überdeckenden (covering) und vollständigen (completeness) Bedingungen. Wir stellen einen Anwendungsfall für solche CINDs vor, der den Nutzen von CINDs bei der Lösung komplexer Datenqualitätsprobleme aufzeigt. Darüber hinaus definieren wir Qualitätsmaße für Bedingungen basierend auf Sensitivität und Genauigkeit. Wir stellen effiziente Algorithmen vor, die überdeckende und vollständige Bedingungen innerhalb vorgegebener Schwellwerte finden. Unsere Algorithmen wählen nicht nur die Werte der Bedingungen, sondern finden auch die Bedingungsattribute automatisch. Abschließend zeigen wir, dass unser Ansatz effizient sinnvolle und hilfreiche Ergebnisse für den vorgestellten Anwendungsfall liefert.
T3  - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 62 
KW  - Datenabhängigkeiten
KW  - Bedingte Inklusionsabhängigkeiten
KW  - Erkennen von Meta-Daten
KW  - Linked Open Data
KW  - Link-Entdeckung
KW  - Assoziationsregeln
KW  - Data Dependency
KW  - Conditional Inclusion Dependency
KW  - Metadata Discovery
KW  - Linked Open Data
KW  - Link Discovery
KW  - Association Rule Mining
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-62089
SN  - 978-3-86956-212-4
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Abramowski, Attila
A1  - Acero, F.
A1  - Aharonian, Felix A.
A1  - Akhperjanian, A. G.
A1  - Anton, Gisela
A1  - Balzer, Arnim
A1  - Barnacka, Anna
A1  - de Almeida, U. Barres
A1  - Becherini, Yvonne
A1  - Becker, J.
A1  - Behera, B.
A1  - Bernlöhr, K.
A1  - Birsin, E.
A1  - Biteau, Jonathan
A1  - Bochow, A.
A1  - Boisson, Catherine
A1  - Bolmont, J.
A1  - Bordas, Pol
A1  - Brucker, J.
A1  - Brun, Francois
A1  - Brun, Pierre
A1  - Bulik, Tomasz
A1  - Buesching, I.
A1  - Carrigan, Svenja
A1  - Casanova, Sabrina
A1  - Cerruti, M.
A1  - Chadwick, Paula M.
A1  - Charbonnier, A.
A1  - Chaves, Ryan C. G.
A1  - Cheesebrough, A.
A1  - Clapson, A. C.
A1  - Coignet, G.
A1  - Cologna, Gabriele
A1  - Conrad, Jan
A1  - Dalton, M.
A1  - Daniel, M. K.
A1  - Davids, I. D.
A1  - Degrange, B.
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A1  - Dickinson, H. J.
A1  - Djannati-Ataï, A.
A1  - Domainko, W.
A1  - Drury, L. O'C.
A1  - Dubus, G.
A1  - Dutson, K.
A1  - Dyks, J.
A1  - Dyrda, M.
A1  - Egberts, Kathrin
A1  - Eger, P.
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A1  - Fallon, L.
A1  - Farnier, C.
A1  - Fegan, S.
A1  - Feinstein, F.
A1  - Fernandes, M. V.
A1  - Fiasson, A.
A1  - Fontaine, G.
A1  - Foerster, A.
A1  - Fuessling, M.
A1  - Gallant, Y. A.
A1  - Gast, H.
A1  - Gerard, L.
A1  - Gerbig, D.
A1  - Giebels, B.
A1  - Glicenstein, J. F.
A1  - Glueck, B.
A1  - Goret, P.
A1  - Goering, D.
A1  - Haeffner, S.
A1  - Hague, J. D.
A1  - Hampf, D.
A1  - Hauser, M.
A1  - Heinz, S.
A1  - Heinzelmann, G.
A1  - Henri, G.
A1  - Hermann, G.
A1  - Hinton, James Anthony
A1  - Hoffmann, A.
A1  - Hofmann, W.
A1  - Hofverberg, P.
A1  - Holler, M.
A1  - Horns, D.
A1  - Jacholkowska, A.
A1  - de Jager, O. C.
A1  - Jahn, C.
A1  - Jamrozy, M.
A1  - Jung, I.
A1  - Kastendieck, M. A.
A1  - Katarzynski, K.
A1  - Katz, U.
A1  - Kaufmann, S.
A1  - Keogh, D.
A1  - Khangulyan, D.
A1  - Khelifi, B.
A1  - Klochkov, D.
A1  - Kluzniak, W.
A1  - Kneiske, T.
A1  - Komin, Nu.
A1  - Kosack, K.
A1  - Kossakowski, R.
A1  - Laffon, H.
A1  - Lamanna, G.
A1  - Lennarz, D.
A1  - Lohse, T.
A1  - Lopatin, A.
A1  - Lu, C. -C.
A1  - Marandon, V.
A1  - Marcowith, Alexandre
A1  - Masbou, J.
A1  - Maurin, D.
A1  - Maxted, N.
A1  - Mayer, M.
A1  - McComb, T. J. L.
A1  - Medina, M. C.
A1  - Mehault, J.
A1  - Moderski, R.
A1  - Moulin, Emmanuel
A1  - Naumann, C. L.
A1  - Naumann-Godo, M.
A1  - de Naurois, M.
A1  - Nedbal, D.
A1  - Nekrassov, D.
A1  - Nguyen, N.
A1  - Nicholas, B.
A1  - Niemiec, J.
A1  - Nolan, S. J.
A1  - Ohm, S.
A1  - Wilhelmi, E. de Ona
A1  - Opitz, B.
A1  - Ostrowski, M.
A1  - Oya, I.
A1  - Panter, M.
A1  - Arribas, M. Paz
A1  - Pedaletti, G.
A1  - Pelletier, G.
A1  - Petrucci, P. -O.
A1  - Pita, S.
A1  - Puehlhofer, G.
A1  - Punch, M.
A1  - Quirrenbach, A.
A1  - Raue, M.
A1  - Rayner, S. M.
A1  - Reimer, A.
A1  - Reimer, O.
A1  - Renaud, M.
A1  - de los Reyes, R.
A1  - Rieger, F.
A1  - Ripken, J.
A1  - Rob, L.
A1  - Rosier-Lees, S.
A1  - Rowell, G.
A1  - Rudak, B.
A1  - Rulten, C. B.
A1  - Ruppel, J.
A1  - Sahakian, V.
A1  - Sanchez, David M.
A1  - Santangelo, Andrea
A1  - Schlickeiser, R.
A1  - Schoeck, F. M.
A1  - Schulz, A.
A1  - Schwanke, U.
A1  - Schwarzburg, S.
A1  - Schwemmer, S.
A1  - Sheidaei, F.
A1  - Skilton, J. L.
A1  - Sol, H.
A1  - Spengler, G.
A1  - Stawarz, L.
A1  - Steenkamp, R.
A1  - Stegmann, Christian
A1  - Stinzing, F.
A1  - Stycz, K.
A1  - Sushch, Iurii
A1  - Szostek, A.
A1  - Tavernet, J. -P.
A1  - Terrier, R.
A1  - Tluczykont, M.
A1  - Valerius, K.
A1  - van Eldik, C.
A1  - Vasileiadis, G.
A1  - Venter, C.
A1  - Vialle, J. P.
A1  - Viana, A.
A1  - Vincent, P.
A1  - Voelk, H. J.
A1  - Volpe, F.
A1  - Vorobiov, S.
A1  - Vorster, M.
A1  - Wagner, S. J.
A1  - Ward, M.
A1  - White, R.
A1  - Wierzcholska, A.
A1  - Zacharias, M.
A1  - Zajczyk, A.
A1  - Zdziarski, A. A.
A1  - Zech, Alraune
A1  - Zechlin, H. -S.
A1  - Aleksic, J.
A1  - Antonelli, L. A.
A1  - Antoranz, P.
A1  - Backes, Michael
A1  - Barrio, J. A.
A1  - Bastieri, D.
A1  - Becerra Gonzalez, J.
A1  - Bednarek, W.
A1  - Berdyugin, A.
A1  - Berger, K.
A1  - Bernardini, E.
A1  - Biland, A.
A1  - Blanch Bigas, O.
A1  - Bock, R. K.
A1  - Boller, A.
A1  - Bonnoli, G.
A1  - Tridon, D. Borla
A1  - Braun, I.
A1  - Bretz, T.
A1  - Canellas, A.
A1  - Carmona, E.
A1  - Carosi, A.
A1  - Colin, P.
A1  - Colombo, E.
A1  - Contreras, J. L.
A1  - Cortina, J.
A1  - Cossio, L.
A1  - Covino, S.
A1  - Dazzi, F.
A1  - De Angelis, A.
A1  - De Cea del Pozo, E.
A1  - De Lotto, B.
A1  - Delgado Mendez, C.
A1  - Diago Ortega, A.
A1  - Doert, M.
A1  - Dominguez, A.
A1  - Prester, Dijana Dominis
A1  - Dorner, D.
A1  - Doro, M.
A1  - Elsaesser, D.
A1  - Ferenc, D.
A1  - Fonseca, M. V.
A1  - Font, L.
A1  - Fruck, C.
A1  - Garcia Lopez, R. J.
A1  - Garczarczyk, M.
A1  - Garrido, D.
A1  - Giavitto, G.
A1  - Godinovic, N.
A1  - Hadasch, D.
A1  - Haefner, D.
A1  - Herrero, A.
A1  - Hildebrand, D.
A1  - Hoehne-Moench, D.
A1  - Hose, J.
A1  - Hrupec, D.
A1  - Huber, B.
A1  - Jogler, T.
A1  - Klepser, S.
A1  - Kraehenbuehl, T.
A1  - Krause, J.
A1  - La Barbera, A.
A1  - Lelas, D.
A1  - Leonardo, E.
A1  - Lindfors, E.
A1  - Lombardi, S.
A1  - Lopez, M.
A1  - Lorenz, E.
A1  - Makariev, M.
A1  - Maneva, G.
A1  - Mankuzhiyil, N.
A1  - Mannheim, K.
A1  - Maraschi, L.
A1  - Mariotti, M.
A1  - Martinez, M.
A1  - Mazin, D.
A1  - Meucci, M.
A1  - Miranda, J. M.
A1  - Mirzoyan, R.
A1  - Miyamoto, H.
A1  - Moldon, J.
A1  - Moralejo, A.
A1  - Munar, P.
A1  - Nieto, D.
A1  - Nilsson, K.
A1  - Orito, R.
A1  - Oya, I.
A1  - Paneque, D.
A1  - Paoletti, R.
A1  - Pardo, S.
A1  - Paredes, J. M.
A1  - Partini, S.
A1  - Pasanen, M.
A1  - Pauss, F.
A1  - Perez-Torres, M. A.
A1  - Persic, M.
A1  - Peruzzo, L.
A1  - Pilia, M.
A1  - Pochon, J.
A1  - Prada, F.
A1  - Moroni, P. G. Prada
A1  - Prandini, E.
A1  - Puljak, I.
A1  - Reichardt, I.
A1  - Reinthal, R.
A1  - Rhode, W.
A1  - Ribo, M.
A1  - Rico, J.
A1  - Ruegamer, S.
A1  - Saggion, A.
A1  - Saito, K.
A1  - Saito, T. Y.
A1  - Salvati, M.
A1  - Satalecka, K.
A1  - Scalzotto, V.
A1  - Scapin, V.
A1  - Schultz, C.
A1  - Schweizer, T.
A1  - Shayduk, M.
A1  - Shore, S. N.
A1  - Sillanpaa, A.
A1  - Sitarek, J.
A1  - Sobczynska, D.
A1  - Spanier, F.
A1  - Spiro, S.
A1  - Stamerra, A.
A1  - Steinke, B.
A1  - Storz, J.
A1  - Strah, N.
A1  - Suric, T.
A1  - Takalo, L.
A1  - Takami, H.
A1  - Tavecchio, F.
A1  - Temnikov, P.
A1  - Terzic, T.
A1  - Tescaro, D.
A1  - Teshima, M.
A1  - Thom, M.
A1  - Tibolla, O.
A1  - Torres, D. F.
A1  - Treves, A.
A1  - Vankov, H.
A1  - Vogler, P.
A1  - Wagner, R. M.
A1  - Weitzel, Q.
A1  - Zabalza, V.
A1  - Zandanel, F.
A1  - Zanin, R.
A1  - Arlen, T.
A1  - Aune, T.
A1  - Beilicke, M.
A1  - Benbow, W.
A1  - Bouvier, A.
A1  - Bradbury, S. M.
A1  - Buckley, J. H.
A1  - Bugaev, V.
A1  - Byrum, K.
A1  - Cannon, A.
A1  - Cesarini, A.
A1  - Ciupik, L.
A1  - Connolly, M. P.
A1  - Cui, W.
A1  - Dickherber, R.
A1  - Duke, C.
A1  - Errando, M.
A1  - Falcone, A.
A1  - Finley, J. P.
A1  - Finnegan, G.
A1  - Fortson, L.
A1  - Furniss, A.
A1  - Galante, N.
A1  - Gall, D.
A1  - Godambe, S.
A1  - Griffin, S.
A1  - Grube, J.
A1  - Gyuk, G.
A1  - Hanna, D.
A1  - Holder, J.
A1  - Huan, H.
A1  - Hui, C. M.
A1  - Kaaret, P.
A1  - Karlsson, N.
A1  - Kertzman, M.
A1  - Khassen, Y.
A1  - Kieda, D.
A1  - Krawczynski, H.
A1  - Krennrich, F.
A1  - Lang, M. J.
A1  - LeBohec, S.
A1  - Maier, G.
A1  - McArthur, S.
A1  - McCann, A.
A1  - Moriarty, P.
A1  - Mukherjee, R.
A1  - Nunez, P. D.
A1  - Ong, R. A.
A1  - Orr, M.
A1  - Otte, A. N.
A1  - Park, N.
A1  - Perkins, J. S.
A1  - Pichel, A.
A1  - Pohl, Martin
A1  - Prokoph, H.
A1  - Ragan, K.
A1  - Reyes, L. C.
A1  - Reynolds, P. T.
A1  - Roache, E.
A1  - Rose, H. J.
A1  - Ruppel, J.
A1  - Schroedter, M.
A1  - Sembroski, G. H.
A1  - Sentuerk, G. D.
A1  - Telezhinsky, Igor O.
A1  - Tesic, G.
A1  - Theiling, M.
A1  - Thibadeau, S.
A1  - Varlotta, A.
A1  - Vassiliev, V. V.
A1  - Vivier, M.
A1  - Wakely, S. P.
A1  - Weekes, T. C.
A1  - Williams, D. A.
A1  - Zitzer, B.
A1  - de Almeida, U. Barres
A1  - Cara, M.
A1  - Casadio, C.
A1  - Cheung, C. C.
A1  - McConville, W.
A1  - Davies, F.
A1  - Doi, A.
A1  - Giovannini, G.
A1  - Giroletti, M.
A1  - Hada, K.
A1  - Hardee, P.
A1  - Harris, D. E.
A1  - Junor, W.
A1  - Kino, M.
A1  - Lee, N. P.
A1  - Ly, C.
A1  - Madrid, J.
A1  - Massaro, F.
A1  - Mundell, C. G.
A1  - Nagai, H.
A1  - Perlman, E. S.
A1  - Steele, I. A.
A1  - Walker, R. C.
A1  - Wood, D. L.
T1  - The 2010 very high energy gamma-ray flare and 10 years ofmulti-wavelength oservations of M 87
JF  - The astrophysical journal : an international review of spectroscopy and astronomical physics
N2  - The giant radio galaxy M 87 with its proximity (16 Mpc), famous jet, and very massive black hole ((3-6) x 10(9) M-circle dot) provides a unique opportunity to investigate the origin of very high energy (VHE; E > 100 GeV) gamma-ray emission generated in relativistic outflows and the surroundings of supermassive black holes. M 87 has been established as a VHE gamma-ray emitter since 2006. The VHE gamma-ray emission displays strong variability on timescales as short as a day. In this paper, results from a joint VHE monitoring campaign on M 87 by the MAGIC and VERITAS instruments in 2010 are reported. During the campaign, a flare at VHE was detected triggering further observations at VHE (H.E.S.S.), X-rays (Chandra), and radio (43 GHz Very Long Baseline Array, VLBA). The excellent sampling of the VHE gamma-ray light curve enables one to derive a precise temporal characterization of the flare: the single, isolated flare is well described by a two-sided exponential function with significantly different flux rise and decay times of tau(rise)(d) = (1.69 +/- 0.30) days and tau(decay)(d) = (0.611 +/- 0.080) days, respectively. While the overall variability pattern of the 2010 flare appears somewhat different from that of previous VHE flares in 2005 and 2008, they share very similar timescales (similar to day), peak fluxes (Phi(>0.35 TeV) similar or equal to (1-3) x 10(-11) photons cm(-2) s(-1)), and VHE spectra. VLBA radio observations of 43 GHz of the inner jet regions indicate no enhanced flux in 2010 in contrast to observations in 2008, where an increase of the radio flux of the innermost core regions coincided with a VHE flare. On the other hand, Chandra X-ray observations taken similar to 3 days after the peak of the VHE gamma-ray emission reveal an enhanced flux from the core (flux increased by factor similar to 2; variability timescale <2 days). The long-term (2001-2010) multi-wavelength (MWL) light curve of M 87, spanning from radio to VHE and including data from Hubble Space Telescope, Liverpool Telescope, Very Large Array, and European VLBI Network, is used to further investigate the origin of the VHE gamma-ray emission. No unique, common MWL signature of the three VHE flares has been identified. In the outer kiloparsec jet region, in particular in HST-1, no enhanced MWL activity was detected in 2008 and 2010, disfavoring it as the origin of the VHE flares during these years. Shortly after two of the three flares (2008 and 2010), the X-ray core was observed to be at a higher flux level than its characteristic range (determined from more than 60 monitoring observations: 2002-2009). In 2005, the strong flux dominance of HST-1 could have suppressed the detection of such a feature. Published models for VHE gamma-ray emission from M 87 are reviewed in the light of the new data.
KW  - galaxies: active
KW  - galaxies: individual (M 87)
KW  - galaxies: jets
KW  - galaxies: nuclei
KW  - gamma rays: galaxies
KW  - radiation mechanisms: non-thermal
Y1  - 2012
U6  - https://doi.org/10.1088/0004-637X/746/2/151
SN  - 0004-637X
VL  - 746
IS  - 2
PB  - IOP Publ. Ltd.
CY  - Bristol
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abedjan, Ziawasch
A1  - Naumann, Felix
T1  - Advancing the discovery of unique column combinations
N2  - Unique column combinations of a relational database table are sets of columns that contain only unique values. Discovering such combinations is a fundamental research problem and has many different data management and knowledge discovery applications. Existing discovery algorithms are either brute force or have a high memory load and can thus be applied only to small datasets or samples. In this paper, the wellknown GORDIAN algorithm and "Apriori-based" algorithms are compared and analyzed for further optimization. We greatly improve the Apriori algorithms through efficient candidate generation and statistics-based pruning methods. A hybrid solution HCAGORDIAN combines the advantages of GORDIAN and our new algorithm HCA, and it significantly outperforms all previous work in many situations.
N2  - Unique-Spaltenkombinationen sind Spaltenkombinationen einer Datenbanktabelle, die nur einzigartige Werte beinhalten. Das Finden von Unique-Spaltenkombinationen spielt sowohl eine wichtige Rolle im Bereich der Grundlagenforschung von Informationssystemen als auch in Anwendungsgebieten wie dem Datenmanagement und der Erkenntnisgewinnung aus Datenbeständen. Vorhandene Algorithmen, die dieses Problem angehen, sind entweder Brute-Force oder benötigen zu viel Hauptspeicher. Deshalb können diese Algorithmen nur auf kleine Datenmengen angewendet werden. In dieser Arbeit werden der bekannte GORDIAN-Algorithmus und Apriori-basierte Algorithmen zum Zwecke weiterer Optimierung analysiert. Wir verbessern die Apriori Algorithmen durch eine effiziente Kandidatengenerierung und Heuristikbasierten Kandidatenfilter. Eine Hybride Lösung, HCA-GORDIAN, kombiniert die Vorteile von GORDIAN und unserem neuen Algorithmus HCA, welche die bisherigen Algorithmen hinsichtlich der Effizienz in vielen Situationen übertrifft.
T3  - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 51 
KW  - Apriori
KW  - eindeutig
KW  - funktionale Abhängigkeit
KW  - Schlüsselentdeckung
KW  - Data Profiling
KW  - apriori
KW  - unique
KW  - functional dependency
KW  - key discovery
KW  - data profiling
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-53564
SN  - 978-3-86956-148-6
SN  - 1613-5652
SN  - 2191-1665
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
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TY  - JOUR
A1  - Actis, M.
A1  - Agnetta, G.
A1  - Aharonian, Felix A.
A1  - Akhperjanian, A. G.
A1  - Aleksic, J.
A1  - Aliu, E.
A1  - Allan, D.
A1  - Allekotte, I.
A1  - Antico, F.
A1  - Antonelli, L. A.
A1  - Antoranz, P.
A1  - Aravantinos, A.
A1  - Arlen, T.
A1  - Arnaldi, H.
A1  - Artmann, S.
A1  - Asano, K.
A1  - Asorey, H. G.
A1  - Baehr, J.
A1  - Bais, A.
A1  - Baixeras, C.
A1  - Bajtlik, S.
A1  - Balis, D.
A1  - Bamba, A.
A1  - Barbier, C.
A1  - Barcelo, M.
A1  - Barnacka, Anna
A1  - Barnstedt, Jürgen
A1  - de Almeida, U. Barres
A1  - Barrio, J. A.
A1  - Basso, S.
A1  - Bastieri, D.
A1  - Bauer, C.
A1  - Becerra Gonzalez, J.
A1  - Becherini, Yvonne
A1  - Bechtol, K. C.
A1  - Becker, J.
A1  - Beckmann, Volker
A1  - Bednarek, W.
A1  - Behera, B.
A1  - Beilicke, M.
A1  - Belluso, M.
A1  - Benallou, M.
A1  - Benbow, W.
A1  - Berdugo, J.
A1  - Berger, K.
A1  - Bernardino, T.
A1  - Bernlöhr, K.
A1  - Biland, A.
A1  - Billotta, S.
A1  - Bird, T.
A1  - Birsin, E.
A1  - Bissaldi, E.
A1  - Blake, S.
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A1  - Bogacz, L.
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A1  - Boix Gargallo, J.
A1  - Bolmont, J.
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A1  - Bonardi, A.
A1  - Bonev, T.
A1  - Borkowski, Janett
A1  - Botner, O.
A1  - Bottani, A.
A1  - Bourgeat, M.
A1  - Boutonnet, C.
A1  - Bouvier, A.
A1  - Brau-Nogue, S.
A1  - Braun, I.
A1  - Bretz, T.
A1  - Briggs, M. S.
A1  - Brun, Pierre
A1  - Brunetti, L.
A1  - Buckley, H.
A1  - Bugaev, V.
A1  - Buehler, R.
A1  - Bulik, Tomasz
A1  - Busetto, G.
A1  - Buson, S.
A1  - Byrum, K.
A1  - Cailles, M.
A1  - Cameron, R. A.
A1  - Canestrari, R.
A1  - Cantu, S.
A1  - Carmona, E.
A1  - Carosi, A.
A1  - Carr, John
A1  - Carton, P. H.
A1  - Casiraghi, M.
A1  - Castarede, H.
A1  - Catalano, O.
A1  - Cavazzani, S.
A1  - Cazaux, S.
A1  - Cerruti, B.
A1  - Cerruti, M.
A1  - Chadwick, M.
A1  - Chiang, J.
A1  - Chikawa, M.
A1  - Cieslar, M.
A1  - Ciesielska, M.
A1  - Cillis, A. N.
A1  - Clerc, C.
A1  - Colin, P.
A1  - Colome, J.
A1  - Compin, M.
A1  - Conconi, P.
A1  - Connaughton, V.
A1  - Conrad, Jan
A1  - Contreras, J. L.
A1  - Coppi, P.
A1  - Corlier, M.
A1  - Corona, P.
A1  - Corpace, O.
A1  - Corti, D.
A1  - Cortina, J.
A1  - Costantini, H.
A1  - Cotter, G.
A1  - Courty, B.
A1  - Couturier, S.
A1  - Covino, S.
A1  - Croston, J.
A1  - Cusumano, G.
A1  - Daniel, M. K.
A1  - Dazzi, F.
A1  - Deangelis, A.
A1  - de Cea del Pozo, E.
A1  - Dal Pino, E. M. de Gouveia
A1  - de Jager, O.
A1  - de la Calle Perez, I.
A1  - De La Vega, G.
A1  - De Lotto, B.
A1  - de Naurois, M.
A1  - Wilhelmi, E. de Ona
A1  - de Souza, V.
A1  - Decerprit, B.
A1  - Deil, C.
A1  - Delagnes, E.
A1  - Deleglise, G.
A1  - Delgado, C.
A1  - Dettlaff, T.
A1  - Di Paolo, A.
A1  - Di Pierro, F.
A1  - Diaz, C.
A1  - Dick, J.
A1  - Dickinson, H.
A1  - Digel, S. W.
A1  - Dimitrov, D.
A1  - Disset, G.
A1  - Djannati-Ataï, A.
A1  - Doert, M.
A1  - Domainko, W.
A1  - Dorner, D.
A1  - Doro, M.
A1  - Dournaux, J. -L.
A1  - Dravins, D.
A1  - Drury, L.
A1  - Dubois, F.
A1  - Dubois, R.
A1  - Dubus, G.
A1  - Dufour, C.
A1  - Durand, D.
A1  - Dyks, J.
A1  - Dyrda, M.
A1  - Edy, E.
A1  - Egberts, Kathrin
A1  - Eleftheriadis, C.
A1  - Elles, S.
A1  - Emmanoulopoulos, D.
A1  - Enomoto, R.
A1  - Ernenwein, J. -P.
A1  - Errando, M.
A1  - Etchegoyen, A.
A1  - Falcone, A. D.
A1  - Farakos, K.
A1  - Farnier, C.
A1  - Federici, S.
A1  - Feinstein, F.
A1  - Ferenc, D.
A1  - Fillin-Martino, E.
A1  - Fink, D.
A1  - Finley, C.
A1  - Finley, J. P.
A1  - Firpo, R.
A1  - Florin, D.
A1  - Foehr, C.
A1  - Fokitis, E.
A1  - Font, Ll.
A1  - Fontaine, G.
A1  - Fontana, A.
A1  - Foerster, A.
A1  - Fortson, L.
A1  - Fouque, N.
A1  - Fransson, C.
A1  - Fraser, G. W.
A1  - Fresnillo, L.
A1  - Fruck, C.
A1  - Fujita, Y.
A1  - Fukazawa, Y.
A1  - Funk, S.
A1  - Gaebele, W.
A1  - Gabici, S.
A1  - Gadola, A.
A1  - Galante, N.
A1  - Gallant, Y.
A1  - Garcia, B.
A1  - Garcia Lopez, R. J.
A1  - Garrido, D.
A1  - Garrido, L.
A1  - Gascon, D.
A1  - Gasq, C.
A1  - Gaug, M.
A1  - Gaweda, J.
A1  - Geffroy, N.
A1  - Ghag, C.
A1  - Ghedina, A.
A1  - Ghigo, M.
A1  - Gianakaki, E.
A1  - Giarrusso, S.
A1  - Giavitto, G.
A1  - Giebels, B.
A1  - Giro, E.
A1  - Giubilato, P.
A1  - Glanzman, T.
A1  - Glicenstein, J. -F.
A1  - Gochna, M.
A1  - Golev, V.
A1  - Gomez Berisso, M.
A1  - Gonzalez, A.
A1  - Gonzalez, F.
A1  - Granena, F.
A1  - Graciani, R.
A1  - Granot, J.
A1  - Gredig, R.
A1  - Green, A.
A1  - Greenshaw, T.
A1  - Grimm, O.
A1  - Grube, J.
A1  - Grudzinska, M.
A1  - Grygorczuk, J.
A1  - Guarino, V.
A1  - Guglielmi, L.
A1  - Guilloux, F.
A1  - Gunji, S.
A1  - Gyuk, G.
A1  - Hadasch, D.
A1  - Haefner, D.
A1  - Hagiwara, R.
A1  - Hahn, J.
A1  - Hallgren, A.
A1  - Hara, S.
A1  - Hardcastle, M. J.
A1  - Hassan, T.
A1  - Haubold, T.
A1  - Hauser, M.
A1  - Hayashida, M.
A1  - Heller, R.
A1  - Henri, G.
A1  - Hermann, G.
A1  - Herrero, A.
A1  - Hinton, James Anthony
A1  - Hoffmann, D.
A1  - Hofmann, W.
A1  - Hofverberg, P.
A1  - Horns, D.
A1  - Hrupec, D.
A1  - Huan, H.
A1  - Huber, B.
A1  - Huet, J. -M.
A1  - Hughes, G.
A1  - Hultquist, K.
A1  - Humensky, T. B.
A1  - Huppert, J. -F.
A1  - Ibarra, A.
A1  - Illa, J. M.
A1  - Ingjald, J.
A1  - Inoue, S.
A1  - Inoue, Y.
A1  - Ioka, K.
A1  - Jablonski, C.
A1  - Jacholkowska, A.
A1  - Janiak, M.
A1  - Jean, P.
A1  - Jensen, H.
A1  - Jogler, T.
A1  - Jung, I.
A1  - Kaaret, P.
A1  - Kabuki, S.
A1  - Kakuwa, J.
A1  - Kalkuhl, C.
A1  - Kankanyan, R.
A1  - Kapala, M.
A1  - Karastergiou, A.
A1  - Karczewski, M.
A1  - Karkar, S.
A1  - Karlsson, N.
A1  - Kasperek, J.
A1  - Katagiri, H.
A1  - Katarzynski, K.
A1  - Kawanaka, N.
A1  - Kedziora, B.
A1  - Kendziorra, E.
A1  - Khelifi, B.
A1  - Kieda, D.
A1  - Kifune, T.
A1  - Kihm, T.
A1  - Klepser, S.
A1  - Kluzniak, W.
A1  - Knapp, J.
A1  - Knappy, A. R.
A1  - Kneiske, T.
A1  - Knoedlseder, J.
A1  - Koeck, F.
A1  - Kodani, K.
A1  - Kohri, K.
A1  - Kokkotas, K.
A1  - Komin, N.
A1  - Konopelko, A.
A1  - Kosack, K.
A1  - Kossakowski, R.
A1  - Kostka, P.
A1  - Kotula, J.
A1  - Kowal, G.
A1  - Koziol, J.
A1  - Kraehenbuehl, T.
A1  - Krause, J.
A1  - Krawczynski, H.
A1  - Krennrich, F.
A1  - Kretzschmann, A.
A1  - Kubo, H.
A1  - Kudryavtsev, V. A.
A1  - Kushida, J.
A1  - La Barbera, N.
A1  - La Parola, V.
A1  - La Rosa, G.
A1  - Lopez, A.
A1  - Lamanna, G.
A1  - Laporte, P.
A1  - Lavalley, C.
A1  - Le Flour, T.
A1  - Le Padellec, A.
A1  - Lenain, J. -P.
A1  - Lessio, L.
A1  - Lieunard, B.
A1  - Lindfors, E.
A1  - Liolios, A.
A1  - Lohse, T.
A1  - Lombardi, S.
A1  - Lopatin, A.
A1  - Lorenz, E.
A1  - Lubinski, P.
A1  - Luz, O.
A1  - Lyard, E.
A1  - Maccarone, M. C.
A1  - Maccarone, T.
A1  - Maier, G.
A1  - Majumdar, P.
A1  - Maltezos, S.
A1  - Malkiewicz, P.
A1  - Mana, C.
A1  - Manalaysay, A.
A1  - Maneva, G.
A1  - Mangano, A.
A1  - Manigot, P.
A1  - Marin, J.
A1  - Mariotti, M.
A1  - Markoff, S.
A1  - Martinez, G.
A1  - Martinez, M.
A1  - Mastichiadis, A.
A1  - Matsumoto, H.
A1  - Mattiazzo, S.
A1  - Mazin, D.
A1  - McComb, T. J. L.
A1  - McCubbin, N.
A1  - McHardy, I.
A1  - Medina, C.
A1  - Melkumyan, D.
A1  - Mendes, A.
A1  - Mertsch, P.
A1  - Meucci, M.
A1  - Michalowski, J.
A1  - Micolon, P.
A1  - Mineo, T.
A1  - Mirabal, N.
A1  - Mirabel, F.
A1  - Miranda, J. M.
A1  - Mirzoyan, R.
A1  - Mizuno, T.
A1  - Moal, B.
A1  - Moderski, R.
A1  - Molinari, E.
A1  - Monteiro, I.
A1  - Moralejo, A.
A1  - Morello, C.
A1  - Mori, K.
A1  - Motta, G.
A1  - Mottez, F.
A1  - Moulin, Emmanuel
A1  - Mukherjee, R.
A1  - Munar, P.
A1  - Muraishi, H.
A1  - Murase, K.
A1  - Murphy, A. Stj.
A1  - Nagataki, S.
A1  - Naito, T.
A1  - Nakamori, T.
A1  - Nakayama, K.
A1  - Naumann, C. L.
A1  - Naumann, D.
A1  - Nayman, P.
A1  - Nedbal, D.
A1  - Niedzwiecki, A.
A1  - Niemiec, J.
A1  - Nikolaidis, A.
A1  - Nishijima, K.
A1  - Nolan, S. J.
A1  - Nowak, N.
A1  - O'Brien, P. T.
A1  - Ochoa, I.
A1  - Ohira, Y.
A1  - Ohishi, M.
A1  - Ohka, H.
A1  - Okumura, A.
A1  - Olivetto, C.
A1  - Ong, R. A.
A1  - Orito, R.
A1  - Orr, M.
A1  - Osborne, J. P.
A1  - Ostrowski, M.
A1  - Otero, L.
A1  - Otte, A. N.
A1  - Ovcharov, E.
A1  - Oya, I.
A1  - Ozieblo, A.
A1  - Paiano, S.
A1  - Pallota, J.
A1  - Panazol, J. L.
A1  - Paneque, D.
A1  - Panter, M.
A1  - Paoletti, R.
A1  - Papyan, G.
A1  - Paredes, J. M.
A1  - Pareschi, G.
A1  - Parsons, R. D.
A1  - Arribas, M. Paz
A1  - Pedaletti, G.
A1  - Pepato, A.
A1  - Persic, M.
A1  - Petrucci, P. O.
A1  - Peyaud, B.
A1  - Piechocki, W.
A1  - Pita, S.
A1  - Pivato, G.
A1  - Platos, L.
A1  - Platzer, R.
A1  - Pogosyan, L.
A1  - Pohl, Martin
A1  - Pojmanski, G.
A1  - Ponz, J. D.
A1  - Potter, W.
A1  - Prandini, E.
A1  - Preece, R.
A1  - Prokoph, H.
A1  - Puehlhofer, G.
A1  - Punch, M.
A1  - Quel, E.
A1  - Quirrenbach, A.
A1  - Rajda, P.
A1  - Rando, R.
A1  - Rataj, M.
A1  - Raue, M.
A1  - Reimann, C.
A1  - Reimann, O.
A1  - Reimer, A.
A1  - Reimer, O.
A1  - Renaud, M.
A1  - Renner, S.
A1  - Reymond, J. -M.
A1  - Rhode, W.
A1  - Ribo, M.
A1  - Ribordy, M.
A1  - Rico, J.
A1  - Rieger, F.
A1  - Ringegni, P.
A1  - Ripken, J.
A1  - Ristori, P.
A1  - Rivoire, S.
A1  - Rob, L.
A1  - Rodriguez, S.
A1  - Roeser, U.
A1  - Romano, Patrizia
A1  - Romero, G. E.
A1  - Rosier-Lees, S.
A1  - Rovero, A. C.
A1  - Roy, F.
A1  - Royer, S.
A1  - Rudak, B.
A1  - Rulten, C. B.
A1  - Ruppel, J.
A1  - Russo, F.
A1  - Ryde, F.
A1  - Sacco, B.
A1  - Saggion, A.
A1  - Sahakian, V.
A1  - Saito, K.
A1  - Saito, T.
A1  - Sakaki, N.
A1  - Salazar, E.
A1  - Salini, A.
A1  - Sanchez, F.
A1  - Sanchez Conde, M. A.
A1  - Santangelo, Andrea
A1  - Santos, E. M.
A1  - Sanuy, A.
A1  - Sapozhnikov, L.
A1  - Sarkar, S.
A1  - Scalzotto, V.
A1  - Scapin, V.
A1  - Scarcioffolo, M.
A1  - Schanz, T.
A1  - Schlenstedt, S.
A1  - Schlickeiser, R.
A1  - Schmidt, T.
A1  - Schmoll, J.
A1  - Schroedter, M.
A1  - Schultz, C.
A1  - Schultze, J.
A1  - Schulz, A.
A1  - Schwanke, U.
A1  - Schwarzburg, S.
A1  - Schweizer, T.
A1  - Seiradakis, J.
A1  - Selmane, S.
A1  - Seweryn, K.
A1  - Shayduk, M.
A1  - Shellard, R. C.
A1  - Shibata, T.
A1  - Sikora, M.
A1  - Silk, J.
A1  - Sillanpaa, A.
A1  - Sitarek, J.
A1  - Skole, C.
A1  - Smith, N.
A1  - Sobczynska, D.
A1  - Sofo Haro, M.
A1  - Sol, H.
A1  - Spanier, F.
A1  - Spiga, D.
A1  - Spyrou, S.
A1  - Stamatescu, V.
A1  - Stamerra, A.
A1  - Starling, R. L. C.
A1  - Stawarz, L.
A1  - Steenkamp, R.
A1  - Stegmann, Christian
A1  - Steiner, S.
A1  - Stergioulas, N.
A1  - Sternberger, R.
A1  - Stinzing, F.
A1  - Stodulski, M.
A1  - Straumann, U.
A1  - Suarez, A.
A1  - Suchenek, M.
A1  - Sugawara, R.
A1  - Sulanke, K. H.
A1  - Sun, S.
A1  - Supanitsky, A. D.
A1  - Sutcliffe, P.
A1  - Szanecki, M.
A1  - Szepieniec, T.
A1  - Szostek, A.
A1  - Szymkowiak, A.
A1  - Tagliaferri, G.
A1  - Tajima, H.
A1  - Takahashi, H.
A1  - Takahashi, K.
A1  - Takalo, L.
A1  - Takami, H.
A1  - Talbot, R. G.
A1  - Tam, P. H.
A1  - Tanaka, M.
A1  - Tanimori, T.
A1  - Tavani, M.
A1  - Tavernet, J. -P.
A1  - Tchernin, C.
A1  - Tejedor, L. A.
A1  - Telezhinsky, Igor O.
A1  - Temnikov, P.
A1  - Tenzer, C.
A1  - Terada, Y.
A1  - Terrier, R.
A1  - Teshima, M.
A1  - Testa, V.
A1  - Tibaldo, L.
A1  - Tibolla, O.
A1  - Tluczykont, M.
A1  - Peixoto, C. J. Todero
A1  - Tokanai, F.
A1  - Tokarz, M.
A1  - Toma, K.
A1  - Torres, D. F.
A1  - Tosti, G.
A1  - Totani, T.
A1  - Toussenel, F.
A1  - Vallania, P.
A1  - Vallejo, G.
A1  - van der Walt, J.
A1  - van Eldik, C.
A1  - Vandenbroucke, J.
A1  - Vankov, H.
A1  - Vasileiadis, G.
A1  - Vassiliev, V. V.
A1  - Vegas, I.
A1  - Venter, L.
A1  - Vercellone, S.
A1  - Veyssiere, C.
A1  - Vialle, J. P.
A1  - Videla, M.
A1  - Vincent, P.
A1  - Vink, J.
A1  - Vlahakis, N.
A1  - Vlahos, L.
A1  - Vogler, P.
A1  - Vollhardt, A.
A1  - Volpe, F.
A1  - Von Gunten, H. P.
A1  - Vorobiov, S.
A1  - Wagner, S.
A1  - Wagner, R. M.
A1  - Wagner, B.
A1  - Wakely, S. P.
A1  - Walter, P.
A1  - Walter, R.
A1  - Warwick, R.
A1  - Wawer, P.
A1  - Wawrzaszek, R.
A1  - Webb, N.
A1  - Wegner, P.
A1  - Weinstein, A.
A1  - Weitzel, Q.
A1  - Welsing, R.
A1  - Wetteskind, H.
A1  - White, R.
A1  - Wierzcholska, A.
A1  - Wilkinson, M. I.
A1  - Williams, D. A.
A1  - Winde, M.
A1  - Wischnewski, R.
A1  - Wisniewski, L.
A1  - Wolczko, A.
A1  - Wood, M.
A1  - Xiong, Q.
A1  - Yamamoto, T.
A1  - Yamaoka, K.
A1  - Yamazaki, R.
A1  - Yanagita, S.
A1  - Yoffo, B.
A1  - Yonetani, M.
A1  - Yoshida, A.
A1  - Yoshida, T.
A1  - Yoshikoshi, T.
A1  - Zabalza, V.
A1  - Zagdanski, A.
A1  - Zajczyk, A.
A1  - Zdziarski, A.
A1  - Zech, Alraune
A1  - Zietara, K.
A1  - Ziolkowski, P.
A1  - Zitelli, V.
A1  - Zychowski, P.
T1  - Design concepts for the Cherenkov Telescope Array CTA an advanced facility for ground-based high-energy gamma-ray astronomy
JF  - Experimental astronomy : an international journal on astronomical instrumentation and data analysis
N2  - Ground-based gamma-ray astronomy has had a major breakthrough with the impressive results obtained using systems of imaging atmospheric Cherenkov telescopes. Ground-based gamma-ray astronomy has a huge potential in astrophysics, particle physics and cosmology. CTA is an international initiative to build the next generation instrument, with a factor of 5-10 improvement in sensitivity in the 100 GeV-10 TeV range and the extension to energies well below 100 GeV and above 100 TeV. CTA will consist of two arrays (one in the north, one in the south) for full sky coverage and will be operated as open observatory. The design of CTA is based on currently available technology. This document reports on the status and presents the major design concepts of CTA.
KW  - Ground based gamma ray astronomy
KW  - Next generation Cherenkov telescopes
KW  - Design concepts
Y1  - 2011
U6  - https://doi.org/10.1007/s10686-011-9247-0
SN  - 0922-6435
SN  - 1572-9508
VL  - 32
IS  - 3
SP  - 193
EP  - 316
PB  - Springer
CY  - Dordrecht
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Lange, Dustin
A1  - Böhm, Christoph
A1  - Naumann, Felix
T1  - Extracting structured information from Wikipedia articles to populate infoboxes
N2  - Roughly every third Wikipedia article contains an infobox - a table that displays important facts about the subject in attribute-value form. The schema of an infobox, i.e., the attributes that can be expressed for a concept, is defined by an infobox template. Often, authors do not specify all template attributes, resulting in incomplete infoboxes. With iPopulator, we introduce a system that automatically populates infoboxes of Wikipedia articles by extracting attribute values from the article's text. In contrast to prior work, iPopulator detects and exploits the structure of attribute values for independently extracting value parts. We have tested iPopulator on the entire set of infobox templates and provide a detailed analysis of its effectiveness. For instance, we achieve an average extraction precision of 91% for 1,727 distinct infobox template attributes.
N2  - Ungefähr jeder dritte Wikipedia-Artikel enthält eine Infobox - eine Tabelle, die wichtige Fakten über das beschriebene Thema in Attribut-Wert-Form darstellt. Das Schema einer Infobox, d.h. die Attribute, die für ein Konzept verwendet werden können, wird durch ein Infobox-Template definiert. Häufig geben Autoren nicht für alle Template-Attribute Werte an, wodurch unvollständige Infoboxen entstehen. Mit iPopulator stellen wir ein System vor, welches automatisch Infoboxen von Wikipedia-Artikeln durch Extrahieren von Attributwerten aus dem Artikeltext befüllt. Im Unterschied zu früheren Arbeiten erkennt iPopulator die Struktur von Attributwerten und nutzt diese aus, um die einzelnen Bestandteile von Attributwerten unabhängig voneinander zu extrahieren. Wir haben iPopulator auf der gesamten Menge der Infobox-Templates getestet und analysieren detailliert die Effektivität. Wir erreichen beispielsweise für die Extraktion einen durchschnittlichen Precision-Wert von 91% für 1.727 verschiedene Infobox-Template-Attribute.
T3  - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 38 
KW  - Informationsextraktion
KW  - Wikipedia
KW  - Linked Data
KW  - Information Extraction
KW  - Wikipedia
KW  - Linked Data
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-45714
SN  - 978-3-86956-081-6
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Bauckmann, Jana
A1  - Leser, Ulf
A1  - Naumann, Felix
T1  - Efficient and exact computation of inclusion dependencies for data integration
N2  - Data obtained from foreign data sources often come with only superficial structural information, such as relation names and attribute names. Other types of metadata that are important for effective integration and meaningful querying of such data sets are missing. In particular, relationships among attributes, such as foreign keys, are crucial metadata for understanding the structure of an unknown database. The discovery of such relationships is difficult, because in principle for each pair of attributes in the database each pair of data values must be compared. A precondition for a foreign key is an inclusion dependency (IND) between the key and the foreign key attributes. We present with Spider an algorithm that efficiently finds all INDs in a given relational database. It leverages the sorting facilities of DBMS but performs the actual comparisons outside of the database to save computation. Spider analyzes very large databases up to an order of magnitude faster than previous approaches. We also evaluate in detail the effectiveness of several heuristics to reduce the number of necessary comparisons. Furthermore, we generalize Spider to find composite INDs covering multiple attributes, and partial INDs, which are true INDs for all but a certain number of values. This last type is particularly relevant when integrating dirty data as is often the case in the life sciences domain - our driving motivation.
T3  - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 34 
KW  - Metadatenentdeckung
KW  - Metadatenqualität
KW  - Schemaentdeckung
KW  - Datenanalyse
KW  - Datenintegration
KW  - metadata discovery
KW  - metadata quality
KW  - schema discovery
KW  - data profiling
KW  - data integration
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-41396
SN  - 978-3-86956-048-9
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Naumann, Felix
T1  - Informationsqualität : Antrittsvorlesung 2007-04-26
N2  - Sowohl in kommerziellen als auch in wissenschaftlichen Datenbanken sind Daten von niedriger Qualität allgegenwärtig. Das kann zu erheblichen wirtschaftlichen Problemen führen", erläutert der 35-jährige Informatik-Professor und verweist zum Beispiel auf Duplikate. Diese können entstehen, wenn in Unternehmen verschiedene Kundendatenbestände zusammengefügt werden, aber die Integration mehrere Datensätze des gleichen Kunden hinterlässt. "Solche doppelten Einträge zu finden, ist aus zwei Gründen schwierig: Zum einen ist die Menge der Daten oft sehr groß, zum anderen können sich Einträge über die gleiche Person leicht unterscheiden", beschreibt Prof. Naumann häufig auftretende Probleme. In seiner Antrittsvorlesung will er zwei Lösungswege vorstellen: Erstens die Definition geeigneter Ähnlichkeitsmaße und zweitens die Nutzung von Algorithmen, die es vermeiden, jeden Datensatz mit jedem anderen zu vergleichen. Außerdem soll es um grundlegende Aspekte der Verständlichkeit, Objektivität, Vollständigkeit und Fehlerhaftigkeit von Daten gehen.
Y1  - 2008
UR  - http://info.ub.uni-potsdam.de/multimedia/show_projekt.php?projekt_id=9
PB  - Univ.-Bibl.
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Herschel, Melanie
A1  - Naumann, Felix
T1  - Space and time scalability of duplicate detection in graph data
N2  - Duplicate detection consists in determining different representations of real-world objects in a database. Recent research has considered the use of relationships among object representations to improve duplicate detection. In the general case where relationships form a graph, research has mainly focused on duplicate detection quality/effectiveness. Scalability has been neglected so far, even though it is crucial for large real-world duplicate detection tasks. In this paper we scale up duplicate detection in graph data (DDG) to large amounts of data and pairwise comparisons, using the support of a relational database system. To this end, we first generalize the process of DDG. We then present how to scale algorithms for DDG in space (amount of data processed with limited main memory) and in time. Finally, we explore how complex similarity computation can be performed efficiently. Experiments on data an order of magnitude larger than data considered so far in DDG clearly show that our methods scale to large amounts of data not residing in main memory.
T3  - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 25 
Y1  - 2008
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-32851
SN  - 978-3-940793-46-1
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Abedjan, Ziawasch
A1  - Golab, Lukasz
A1  - Naumann, Felix
A1  - Papenbrock, Thorsten
T1  - Data Profiling
T3  - Synthesis lectures on data management, 52
Y1  - 2019
SN  - 978-1-68173-446-0
PB  - Morgan & Claypool Publishers
CY  - San Rafael
ER  -