TY  - THES
A1  - Blum, Niklas
T1  - Formalization of a converged internet and telecommunications service environment
T1  - Formalisierung einer konvergenten Telekommunikations- undInternet-Dienstumgebung
N2  - The programmable network envisioned in the 1990s within standardization and research for the Intelligent Network is currently coming into reality using IPbased Next Generation Networks (NGN) and applying Service-Oriented Architecture (SOA) principles for service creation, execution, and hosting. SOA is the foundation for both next-generation telecommunications and middleware architectures, which are rapidly converging on top of commodity transport services. Services such as triple/quadruple play, multimedia messaging, and presence are enabled by the emerging service-oriented IPMultimedia Subsystem (IMS), and allow telecommunications service providers to maintain, if not improve, their position in the marketplace. SOA becomes the de facto standard in next-generation middleware systems as the system model of choice to interconnect service consumers and providers within and between enterprises. We leverage previous research activities in overlay networking technologies along with recent advances in network abstraction, service exposure, and service creation to develop a paradigm for a service environment providing converged Internet and Telecommunications services that we call Service Broker. Such a Service Broker provides mechanisms to combine and mediate between different service paradigms from the two domains Internet/WWW and telecommunications. Furthermore, it enables the composition of services across these domains and is capable of defining and applying temporal constraints during creation and execution time. By adding network-awareness into the service fabric, such a Service Broker may also act as a next generation network-to-service element allowing the composition of crossdomain and cross-layer network and service resources. The contribution of this research is threefold: first, we analyze and classify principles and technologies from Information Technologies (IT) and telecommunications to identify and discuss issues allowing cross-domain composition in a converging service layer. Second, we discuss service composition methods allowing the creation of converged services on an abstract level; in particular, we present a formalized method for model-checking of such compositions. Finally, we propose a Service Broker architecture converging Internet and Telecom services. This environment enables cross-domain feature interaction in services through formalized obligation policies acting as constraints during service discovery, creation, and execution time.
N2  - Das programmierbare Netz, das Ende des 20. Jahrhunderts in der Standardisierung und Forschung für das Intelligente Netz entworfen wurde, wird nun Realität in einem auf das Internet Protokoll basierendem Netz der nächsten Generation (Next Generation Network). Hierfür kommen Prinzipien aus der Informationstechnologie, insbesondere aus dem Bereich dienstorientierte Architekturen (Service-Oriented Architecture / SOA) für die Diensterstellung, -ausführung und -betrieb zum Tragen. SOA bietet hierbei die theoretische Grundlage für Telekommunikationsnetze, vor allem jedoch für die dazugehörigen Dienstplattformen. Diese erlauben dem Telekommunikationsbetreiber seine Position in einem offenen Marktplatz der Dienste auszubauen. Dazu bedarf es allerdings möglichst flexibler Dienstumgebungen, die die Kooperation zwischen Dienstanbietern und Nutzern aus unterschiedlichsten Domänen durch Unterstützung geeigneter Werkzeuge und Mechanismen fördert. Im Rahmen dieser Dissertation definieren wir aufbauend auf Forschungsergebnisse im Bereich Overlay-Netze, Netzabstraktion und Zugriff auf exponierte Dienste eine Service Broker genannte Dienstumgebung für konvergente Internet- und Telekommunikationsdienste. Dieser Service Broker stellt Mechanismen für die Komposition von Diensten und Mediation zwischen unterschiedlichen Dienstparadigmen und Domänenspezifika beim Dienstaufruf zur Verfügung. Der Forschungsbeitrag dieser Arbeit findet auf unterschiedlichen Ebenen statt: Aufbauend auf einer Analyse und Klassifikation von Technologien und Paradigmen aus den Bereichen Informationstechnologie (IT) und Telekommunikation diskutieren wir die Problemstellung der Kooperation von Diensten und deren Komposition über Domänengrenzen hinweg. In einem zweiten Schritt diskutieren wir Methoden der Dienstkomposition und präsentieren eine formalisierte Methode der modellbasierten Diensterstellung. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Spezifikation der Service Broker Dienstumgebung und einem zugrundeliegenden Informations- und Datenmodell. Diese Architektur erlaubt die Komposition und Kooperation von Diensten über Domänengrenzen hinweg, um konvergente Internet- und Telekommunikationsdienste zu realisieren. Hierfür wird ein auf Obligationspolitiken basierendes Regelsystemformalisiert, das Interaktionen zwischen Dienstmerkmalen während der Diensterstellung und -ausführung definiert.
KW  - Telekommunikation
KW  - konvergente Dienste
KW  - Next Generation Network
KW  - Dienstplattform
KW  - Dienstkomposition
KW  - Service Delivery Platform
KW  - Next Generation Network
KW  - Service Creation
KW  - Service convergence
KW  - Policy Enforcement
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51146
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TY  - THES
A1  - Brauer, Falk
T1  - Extraktion und Identifikation von Entitäten in Textdaten im Umfeld der Enterprise Search
T1  - Extraction and identification of entities in text data in the field of enterprise search
N2  - Die automatische Informationsextraktion (IE) aus unstrukturierten Texten ermöglicht völlig neue Wege, auf relevante Informationen zuzugreifen und deren Inhalte zu analysieren, die weit über bisherige Verfahren zur Stichwort-basierten Dokumentsuche hinausgehen. Die Entwicklung von Programmen zur Extraktion von maschinenlesbaren Daten aus Texten erfordert jedoch nach wie vor die Entwicklung von domänenspezifischen Extraktionsprogrammen. Insbesondere im Bereich der Enterprise Search (der Informationssuche im Unternehmensumfeld), in dem eine große Menge von heterogenen Dokumenttypen existiert, ist es oft notwendig ad-hoc Programm-module zur Extraktion von geschäftsrelevanten Entitäten zu entwickeln, die mit generischen Modulen in monolithischen IE-Systemen kombiniert werden. Dieser Umstand ist insbesondere kritisch, da potentiell für jeden einzelnen Anwendungsfall ein von Grund auf neues IE-System entwickelt werden muss. Die vorliegende Dissertation untersucht die effiziente Entwicklung und Ausführung von IE-Systemen im Kontext der Enterprise Search und effektive Methoden zur Ausnutzung bekannter strukturierter Daten im Unternehmenskontext für die Extraktion und Identifikation von geschäftsrelevanten Entitäten in Doku-menten. Grundlage der Arbeit ist eine neuartige Plattform zur Komposition von IE-Systemen auf Basis der Beschreibung des Datenflusses zwischen generischen und anwendungsspezifischen IE-Modulen. Die Plattform unterstützt insbesondere die Entwicklung und Wiederverwendung von generischen IE-Modulen und zeichnet sich durch eine höhere Flexibilität und Ausdrucksmächtigkeit im Vergleich zu vorherigen Methoden aus. Ein in der Dissertation entwickeltes Verfahren zur Dokumentverarbeitung interpretiert den Daten-austausch zwischen IE-Modulen als Datenströme und ermöglicht damit eine weitgehende Parallelisierung von einzelnen Modulen. Die autonome Ausführung der Module führt zu einer wesentlichen Beschleu-nigung der Verarbeitung von Einzeldokumenten und verbesserten Antwortzeiten, z. B. für Extraktions-dienste. Bisherige Ansätze untersuchen lediglich die Steigerung des durchschnittlichen Dokumenten-durchsatzes durch verteilte Ausführung von Instanzen eines IE-Systems. Die Informationsextraktion im Kontext der Enterprise Search unterscheidet sich z. B. von der Extraktion aus dem World Wide Web dadurch, dass in der Regel strukturierte Referenzdaten z. B. in Form von Unternehmensdatenbanken oder Terminologien zur Verfügung stehen, die oft auch die Beziehungen von Entitäten beschreiben. Entitäten im Unternehmensumfeld haben weiterhin bestimmte Charakteristiken: Eine Klasse von relevanten Entitäten folgt bestimmten Bildungsvorschriften, die nicht immer bekannt sind, auf die aber mit Hilfe von bekannten Beispielentitäten geschlossen werden kann, so dass unbekannte Entitäten extrahiert werden können. Die Bezeichner der anderen Klasse von Entitäten haben eher umschreibenden Charakter. Die korrespondierenden Umschreibungen in Texten können variieren, wodurch eine Identifikation derartiger Entitäten oft erschwert wird. Zur effizienteren Entwicklung von IE-Systemen wird in der Dissertation ein Verfahren untersucht, das alleine anhand von Beispielentitäten effektive Reguläre Ausdrücke zur Extraktion von unbekannten Entitäten erlernt und damit den manuellen Aufwand in derartigen Anwendungsfällen minimiert. Verschiedene Generalisierungs- und Spezialisierungsheuristiken erkennen Muster auf verschiedenen Abstraktionsebenen und schaffen dadurch einen Ausgleich zwischen Genauigkeit und Vollständigkeit bei der Extraktion. Bekannte Regellernverfahren im Bereich der Informationsextraktion unterstützen die beschriebenen Problemstellungen nicht, sondern benötigen einen (annotierten) Dokumentenkorpus. Eine Methode zur Identifikation von Entitäten, die durch Graph-strukturierte Referenzdaten vordefiniert sind, wird als dritter Schwerpunkt untersucht. Es werden Verfahren konzipiert, welche über einen exakten Zeichenkettenvergleich zwischen Text und Referenzdatensatz hinausgehen und Teilübereinstimmungen und Beziehungen zwischen Entitäten zur Identifikation und Disambiguierung heranziehen. Das in der Arbeit vorgestellte Verfahren ist bisherigen Ansätzen hinsichtlich der Genauigkeit und Vollständigkeit bei der Identifikation überlegen.
N2  - The automatic information extraction (IE) from unstructured texts enables new ways to access relevant information and analyze text contents, which goes beyond existing technologies for keyword-based search in document collections. However, the development of systems for extracting machine-readable data from text still requires the implementation of domain-specific extraction programs. In particular in the field of enterprise search (the retrieval of information in the enterprise settings), in which a large amount of heterogeneous document types exists, it is often necessary to develop ad-hoc program-modules and to combine them with generic program components to extract by business relevant entities. This is particularly critical, as potentially for each individual application a new IE system must be developed from scratch. In this work we examine efficient methods to develop and execute IE systems in the context of enterprise search and effective algorithms to exploit pre-existing structured data in the business context for the extraction and identification of business entities in documents. The basis of this work is a novel platform for composition of IE systems through the description of the data flow between generic and application-specific IE modules. The platform supports in particular the development and reuse of generic IE modules and is characterized by a higher flexibility as compared to previous methods. A technique developed in this work interprets the document processing as data stream between IE modules and thus enables an extensive parallelization of individual modules. The autonomous execution of each module allows for a significant runtime improvement for individual documents and thus improves response times, e.g. for extraction services. Previous parallelization approaches focused only on an improved throughput for large document collections, e.g., by leveraging distributed instances of an IE system. Information extraction in the context of enterprise search differs for instance from the extraction from the World Wide Web by the fact that usually a variety of structured reference data (corporate databases or terminologies) is available, which often describes the relationships among entities. Furthermore, entity names in a business environment usually follow special characteristics: On the one hand relevant entities such as product identifiers follow certain patterns that are not always known beforehand, but can be inferred using known sample entities, so that unknown entities can be extracted. On the other hand many designators have a more descriptive character (concatenation of descriptive words). The respective references in texts might differ due to the diversity of potential descriptions, often making the identification of such entities difficult. To address IE applications in the presence of available structured data, we study in this work the inference of effective regular expressions from given sample entities. Various generalization and specialization heuristics are used to identify patterns at different syntactic abstraction levels and thus generate regular expressions which promise both high recall and precision. Compared to previous rule learning techniques in the field of information extraction, our technique does not require any annotated document corpus. A method for the identification of entities that are predefined by graph structured reference data is examined as a third contribution. An algorithm is presented which goes beyond an exact string comparison between text and reference data set. It allows for an effective identification and disambiguation of potentially discovered entities by exploitation of approximate matching strategies. The method leverages further relationships among entities for identification and disambiguation. The method presented in this work is superior to previous approaches with regard to precision and recall.
KW  - Informationsextraktion
KW  - Enterprise Search
KW  - Parallele Datenverarbeitung
KW  - Grammatikalische Inferenz
KW  - Graph-basiertes Ranking
KW  - information extraction
KW  - enterprise search
KW  - multi core data processing
KW  - grammar inference
KW  - graph-based ranking
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51409
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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  - Bordihn, Henning
T1  - Contributions to the syntactical analysis beyond context-freeness
T1  - Beiträge zur syntaktischen Analyse nicht-kontextfreier Sprachen
N2  - Parsability approaches of several grammar formalisms generating also non-context-free languages are explored. Chomsky grammars, Lindenmayer systems, grammars with controlled derivations, and grammar systems are treated. Formal properties of these mechanisms are investigated, when they are used as language acceptors. Furthermore, cooperating distributed grammar systems are restricted so that efficient deterministic parsing without backtracking becomes possible. For this class of grammar systems, the parsing algorithm is presented and the feature of leftmost derivations is investigated in detail.
N2  - Ansätze zum Parsing verschiedener Grammatikformalismen, die auch nicht-kontextfreie Sprachen erzeugen können, werden diskutiert. Chomsky-Grammatiken, Lindenmayer-Systeme, Grammatiken mit gesteuerten Ersetzungen und Grammatiksysteme werden behandelt. Formale Eigenschaften dieser Mechanismen als Akzeptoren von Sprachen werden untersucht. Weiterhin werden kooperierende verteilte (CD) Grammatiksysteme derart beschränkt, dass effizientes deterministisches Parsing ohne Backtracking möglich ist. Für diese Klasse von Grammatiksystemen wird der Parsingalgorithmus vorgestellt und die Rolle von Linksableitungen wird detailliert betrachtet.
KW  - Parsing
KW  - Akzeptierende Grammatiken
KW  - Gesteuerte Ableitungen
KW  - Grammatiksysteme
KW  - Linksableitungen
KW  - Parsing
KW  - Accepting Grammars
KW  - Controlled Derivations
KW  - Grammar Systems
KW  - Leftmost Derivations
Y1  - 2011
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-59719
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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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TY  - THES
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  - CHAP
A1  - Heinisch, Isabelle
A1  - Romeike, Ralf
A1  - Knobelsdorf, Maria
A1  - Kreitz, Christoph
A1  - Nylén, Aletta
A1  - Dörge, Christina
A1  - Göttel, Timo
A1  - Holz, Jan
A1  - Bergner, Nadine
A1  - Schroeder, Ulrik
A1  - Metzger, Christiane
A1  - Haag, Johann
A1  - Abke, Jörg
A1  - Schwirtlich, Vincent
A1  - Sedelmaier, Yvonne
A1  - Müller, Dorothee
A1  - Frommer, Andreas
A1  - Humbert, Ludger
A1  - Berges, Marc
A1  - Mühling, Andreas
A1  - Hubwieser, Peter
A1  - Steuer, Horst
A1  - Engbring, Dieter
A1  - Selke, Harald
A1  - Drews, Paul
A1  - Schirmer, Ingrid
A1  - Morisse, Marcel
A1  - Sagawe, Arno
A1  - Rolf, Arno
A1  - Friedemann, Stefan
A1  - Gröger, Stefan
A1  - Schumann, Matthias
A1  - Klinger, Melanie
A1  - Polutina, Olena
A1  - Bibel, Ariane
A1  - Götz, Christian
A1  - Brinda, Torsten
A1  - Apel, Rebecca
A1  - Berg, Tobias
A1  - Bergner, Nadine
A1  - Chatti, Mohamed Amine
A1  - Leicht-Scholten, Carmen
A1  - Schroeder, Ulrik
A1  - Al-Saffar, Loay Talib
A1  - Petre, Marian
A1  - Schirmer, Ingrid
A1  - Rick, Detlef
ED  - Forbrig, Peter
ED  - Rick, Detlef
ED  - Schmolitzky, Axel
T1  - HDI 2012 – Informatik für eine nachhaltige Zukunft : 5. Fachtagung Hochschuldidaktik der Informatik ; 06.–07. November 2012, Universität Hamburg
N2  - Die Tagungsreihe zur Hochschuldidaktik der Informatik HDI wird vom Fachbereich Informatik und Ausbildung / Didaktik der Informatik (IAD) in der Gesellschaft für Informatik e. V. (GI) organisiert. Sie dient den Lehrenden der Informatik in Studiengängen an Hochschulen als Forum der Information und des Austauschs über neue didaktische Ansätze und bildungspolitische Themen im Bereich der Hochschulausbildung aus der fachlichen Perspektive der Informatik. Diese fünfte HDI 2012 wurde an der Universität Hamburg organisiert. Für sie wurde das spezielle Motto „Informatik für eine nachhaltige Zukunft“ gewählt, um insbesondere Fragen der Bildungsrelevanz informatischer Inhalte, der Kompetenzen für Studierende informatisch geprägter Studiengänge und der Rolle der Informatik in der Hochschulentwicklung zu diskutieren.
T3  - Commentarii informaticae didacticae (CID) - 5 
Y1  - 2013
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-62891
SN  - 978-3-86956-220-9
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  - 
TY  - BOOK
A1  - Freischlad, Stefan
T1  - Entwicklung und Erprobung des Didaktischen Systems Internetworking im Informatikunterricht
N2  - Internetbasierte Informatiksysteme beeinflussen in steigendem Maße Situationen in unterschiedlichen Lebensbereichen. Kompetenzen zur Verwendung von Internetanwendungen und -diensten müssen explizit erworben werden, weil damit ein notwendiger Einblick in nicht beobachtbare Abläufe und nicht offen sichtbare Strukturen verbunden ist. Bisher gibt es Vorschläge für die Gestaltung schulischer Lehr-Lernprozesse zu ausgewählten Teilaspekten des Internets. Es fehlt eine systematische Analyse des Bildungsbedarfs und ein daraus resultierendes Unterrichtsmodell. In dieser Arbeit wird ein Gesamtkonzept für den Informatikunterricht in der Sekundarstufe II vorgestellt, das zu zielgerichteter und verantwortungsvoller Anwendung des Internets beiträgt. Die vorliegende Arbeit umfasst den Prozess von der Analyse erforderlicher Kompetenzen bis zur Realisierung von Lehr-Lernprozessen im Informatikunterricht in der Sekundarstufe II. Es werden der Beitrag der Informatik zu identifizierten Kompetenzen untersucht und Bildungsanforderungen bestimmt. Bildungsempfehlungen und Forschungsergebnisse zu erfolgreichen Unterrichtseinheiten werden im Hinblick auf die Bildungsziele analysiert. Der Informatikunterricht unterstützt die Kompetenzentwicklung zu internetbasierten digitalen Medien. Es wird die Entwicklung eines Unterrichtsmodells zu Internetworking beschrieben. Dazu wird der Ansatz der Didaktischen Systeme untersucht, weiter entwickelt und auf den Bereich Internetworking übertragen. Der theoretische Ansatz wird dazu in vier Unterrichtsprojekten zu Internetworking in der Praxis realisiert. Beziehungen zwischen Fachkonzepten zu Internetworking werden untersucht und durch Wissensstrukturen zur Planung von Unterrichtsprojekten eingesetzt und in der Praxis erprobt. Die Beschreibung von Lernaktivitäten erfolgt auf der Basis von Aufgabenklassen, die das notwendige Wissen zur Bearbeitung einer Aufgabenstellung repräsentieren. Auf der Grundlage des Ablaufs der Aufgabenbearbeitung werden Eigenschaften von Aufgaben beschrieben und zu deren Gestaltung nutzbar gemacht. Bisher nicht durchführbare Tätigkeiten im Unterricht werden durch die Entwicklung der Lernsoftware Filius ermöglicht. Die Reduktion der komplexen Wirklichkeit durch Simulation realer internetbasierter Informatiksysteme und die Auswahl geeigneter Sichten auf den Untersuchungsgegenstand werden mit Ergebnissen der Informatikdidaktik begründet. Unterrichtsprojekte zu den Zielen werden durchgeführt, um Lehr-Lernprozesse zu erkunden und das entwickelte Didaktische System zu erproben. Ausgehend von der theoretischen Fundierung erfolgt die praktische Realisierung von Lehr-Lernprozessen. Zur Erprobung im Informatikunterricht der Sekundarstufe II in Nordrhein-Westfalen werden Minimalziele aufgrund der Lehrvorgaben bestimmt. Die methodische Gestaltung in der Erprobung erfolgt unter Berücksichtigung der Vorgaben für den Informatikunterricht und allgemeinen Anforderungen der Fachdidaktik. Handlungsorientierte Unterrichtsmittel werden ausgewählt und in der Praxis zur Untersuchung der Lehr-Lernprozesse verwendet. Im Unterricht identifizierte Lernschwierigkeiten führen zur Modifikation der Wissensstrukturen und werden im Entwicklungsprozess von Filius berücksichtigt. Die Erkenntnisse aus Unterrichtsprojekten werden genutzt, um zu bestimmen, zu welchen Aufgabenklassen weitere Aufgaben erforderlich sind und inwieweit das aus den identifizierten Merkmalen abgeleitete Vorgehen zur Entwicklung niveaubestimmender Aufgaben genutzt werden kann. Die Erprobungen bestätigen die Tragfähigkeit des Didaktischen Systems Internetworking und leisten mit der Implementierung in der Praxis einen Beitrag zur Untersuchung von Kompetenzentwicklung im Informatikunterricht. Mit dem Didaktischen System Internetworking wird ein theoretisch fundiertes und empirisch erprobtes Unterrichtsmodell zur Entwicklung von Kompetenzen zur Einrichtung und Anwendung internetbasierter Informatiksysteme beschrieben.
N2  - Internet-based informatics systems increasingly influence real-life situations. Competencies for Internet applications and services have to be explicitly attained because not observable processes and invisible structures have to be considered. There are examples of successful learning processes for selected parts of the Internet. A systematic analysis of educational requirements and a derived didactic concept for general education is missing. An overall didactic concept for informatics in secondary education is presented in this work, which contributes to goal-oriented and responsible application of the Internet. This work comprises the process from analysis of necessary competencies to realisation of learning processes in classes in secondary education. The contribution of informatics to identified competencies is examined and educational requirements are determined. Recommendations for informatics education and research results of successfully introduced classes are analysed with regard to the learning objectives. Informatics courses support the development of competencies related to Internet-based digital media. The development of a didactic concept concerning Internetworking is described. The approach of Didactic Systems is examined, elaborated, and transferred to Internetworking. The theory-based approach is realised in practice during four classroom projects. Relations between concepts about Internetworking are analysed, applied to plan classroom projects, and evaluated by means of knowledge networks. Learning activities are described on the basis of exercise classes, which represent the necessary knowledge to solve an exercise. Properties of exercises are described and utilised. Learning activities that were not realizable up to this point are facilitated by the developed learning software Filius. The reduction of complexity of real informatics systems by simulation and the selection of appropriate views of the object of examination are based on results of didactics of informatics. Classroom projects are performed to explore learning processes and to evaluate the Didactic System Internetworking. Learning processes are put into practice based on the theoretic approach. Minimal objectives for the classroom projects are determined from educational guidelines of informatics in secondary education at North Rhine-Westfalia. The methodical design of the learning processes is based on the guidelines and general requirements of didactics of informatics. Activity-oriented learning material is selected and introduced into practice to examine learning processes. Identified learning difficulties result in modification of the knowledge structures and are considered during the development of Filius. Further findings allow conclusions regarding the necessity of exercises of identified exercise classes and regarding the applicability of determined exercise properties to design assignments to define the outcome of learning processes. The classroom projects confirm the viability of the Didactic System Internetworking and contribute to further analysis of the development of competencies in informatics education. The Didactic System Internetworking provides a theory-based empirically approved didactic concept for the development of competencies to establish and to use Internet-based informatics systems.
T3  - Commentarii informaticae didacticae (CID) - 3 
Y1  - 2009
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-41851
SN  - 978-3-86956-058-8
PB  - Universitätsverlag Potsdam
CY  - Potsdam
ER  - 
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
ER  - 
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
ER  -