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“Did I say something wrong?” A word-level analysis of Wikipedia articles for deletion discussions
(2016)
Diese Arbeit beschäftigt sich damit, linguistische Erkenntnisse auf Wortebene über schriftlichen Diskussionen zu gewinnen. Die Unterscheidung zwischen Botschaften, welche sich förderlich auf Diskussionen auswirken und jene, welche diese unterbrechen, spielte dabei eine besondere Rolle. Hierbei lag ein Schwerpunkt darauf, zu ermitteln, ob Ich- und Du-Botschaften charakteristisch für die beiden Kommunikationsarten sind. Diese Botschaften sind über Jahre hinweg zu Empfehlungen für erfolgreiche Kommunikation avanciert. Ihre zugeschriebene Wirkung wurde zwar mehrfach bestätigt, jedoch geschah dies stets in kleineren Studien. Deshalb wurde in dieser Arbeit mithilfe der Löschdiskussionen der englischen Wikipedia und der Liste gesperrter Nutzer eine vollautomatische Erstellung eines annotierten Datensatzes entwickelt. Dabei wurden Diskussionsbotschaften entweder als förderlich oder schädlich für einen konstruktiven Diskussionsverlauf markiert. Dieser Datensatz wurde anschließend im Rahmen einer binären Klassifikation verwendet, um charakteristische Worte für die beiden Kommunikationsarten zu bestimmen. Es wurde zudem untersucht, ob anhand von Synsemantika (auch bekannt als Funktionswörter) wie Pronomen oder Konjunktionen eine Entscheidung über die Kommunikationsart einer Botschaft getroffen werden kann. Du-Botschaften wurden, übereinstimmend mit ihrer zugeschriebenen negativen Auswirkung auf Kommunikation, als schädlich in den durchgeführten Untersuchungen identifiziert. Entgegen der zugeschriebenen positiven Auswirkung von Ich-Botschaften, wurde bei diesen ebenfalls eine schädlich Wirkung festgestellt. Eine klare Aussage über die Relevanz von Synsemantika konnte anhand der Ergebnisse nicht getroffen werden. Weitere charakteristische Worte konnten nicht festgestellt werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein anderes Modell textliche Diskussionen potentiell besser abbilden könnte.
Unlocking the semantics of multimedia presentations in the web with the multimedia metadata ontology
(2010)
The semantics of rich multimedia presentations in the web such as SMIL, SVG and Flash cannot or only to a very limited extend be understood by search engines today. This hampers the retrieval of such presentations and makes their archival and management a difficult task. Existing metadata models and metadata standards are either conceptually too narrow, focus on a specific media type only, cannot be used and combined together, or are not practically applicable for the semantic description of rich multimedia presentations. In this paper, we propose the Multimedia Metadata Ontology (M3O) for annotating rich, structured multimedia presentations. The M3O provides a generic modeling framework for representing sophisticated multimedia metadata. It allows for integrating the features provided by the existing metadata models and metadata standards. Our approach bases on Semantic Web technologies and can be easily integrated with multimedia formats such as the W3C standards SMIL and SVG. With the M3O, we unlock the semantics of rich multimedia presentations in the web by making the semantics machine-readable and machine-understandable. The M3O is used with our SemanticMM4U framework for the multi-channel generation of semantically-rich multimedia presentations.
This habilitation thesis collects works addressing several challenges on handling uncertainty and inconsistency in knowledge representation. In particular, this thesis contains works which introduce quantitative uncertainty based on probability theory into abstract argumentation frameworks. The formal semantics of this extension is investigated and its application for strategic argumentation in agent dialogues is discussed. Moreover, both the computational as well as the meaningfulness of approaches to analyze inconsistencies, both in classical logics as well as logics for uncertain reasoning is investigated. Finally, this thesis addresses the implementation challenges for various kinds of knowledge representation formalisms employing any notion of inconsistency tolerance or uncertainty.
Graph-based data formats are flexible in representing data. In particular semantic data models, where the schema is part of the data, gained traction and commercial success in recent years. Semantic data models are also the basis for the Semantic Web - a Web of data governed by open standards in which computer programs can freely access the provided data. This thesis is concerned with the correctness of programs that access semantic data. While the flexibility of semantic data models is one of their biggest strengths, it can easily lead to programmers accidentally not accounting for unintuitive edge cases. Often, such exceptions surface during program execution as run-time errors or unintended side-effects. Depending on the exact condition, a program may run for a long time before the error occurs and the program crashes.
This thesis defines type systems that can detect and avoid such run-time errors based on schema languages available for the Semantic Web. In particular, this thesis uses the Web Ontology Language (OWL) and its theoretic underpinnings, i.e., description logics, as well as the Shapes Constraint Language (SHACL) to define type systems that provide type-safe data access to semantic data graphs. Providing a safe type system is an established methodology for proving the absence of run-time errors in programs without requiring execution. Both schema languages are based on possible world semantics but differ in the treatment of incomplete knowledge. While OWL allows for modelling incomplete knowledge through an open-world semantics, SHACL relies on a fixed domain and closed-world semantics. We provide the formal underpinnings for type systems based on each of the two schema languages. In particular, we base our notion of types on sets of values which allows us to specify a subtype relation based on subset semantics. In case of description logics, subsumption is a routine problem. For
the type system based on SHACL, we are able to translate it into a description
logic subsumption problem.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
Current political issues are often reflected in social media discussions, gathering politicians and voters on common platforms. As these can affect the public perception of politics, the inner dynamics and backgrounds of such debates are of great scientific interest. This thesis takes user generated messages from an up-to-date dataset of considerable relevance as Time Series, and applies a topic-based analysis of inspiration and agenda setting to it. The Institute for Web Science and Technologies of the University Koblenz-Landau has collected Twitter data generated beforehand by candidates of the European Parliament Election 2019. This work processes and analyzes the dataset for various properties, while focusing on the influence of politicians and media on online debates. An algorithm to cluster tweets into topical threads is introduced. Subsequently, Sequential Association Rules are mined, yielding wide array of potential influence relations between both actors and topics. The elaborated methodology can be configured with different parameters and is extensible in functionality and scope of application.
Tagging-Systeme sind faszinierende dynamische Systeme in denen Benutzer kollaborativ Ressourcen mit sogenannten Tags indexieren. Um das volle Potential von Tagging-Systemen nutzen zu können ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Verhalten der einzelnen Benutzer auf die Eigenschaften des Gesamtsystems auswirkt. In der vorliegenden Arbeit wird das Epistemic Dynamic Model präsentiert. Es schlägt eine Brücke zwischen dem Benutzerverhalten und den Systemeigenschaften. Das Modell basiert auf der Annahme, dass der Einfluss des gemeinsamen Hintergrundwissens der Benutzer und der Imitation von Tag-Vorschlägen ausreicht, um die Entstehung der Häufigkeitsverteilungen der Tags und des Wachstums des Vokabulars zu erklären. Diese beiden Eigenschaften eines Tagging-Systems hängen eng mit der Entstehung eines gemeinsamen Vokabulars der Benutzer zusammen. Mit Hilfe des Epistemic Dynamic Models zeigen wir, dass die generelle Ausprägung der Tag-Häufigkeitsverteilungen und des Wachstums des Vokabulars ihren Ursprung in dem gemeinsamen Hintergrundwissen der Benutzer haben. Tag-Vorschläge können dann dazu genutzt werden, um gezielt diese generelle Ausprägung zu beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir hauptsächlich den Einfluss der von Vorschlägen populärer Tags ausgeht. Populäre Tags sorgen für einen Feedback-Mechanismus zwischen den Vokabularen der einzelnen Benutzer, der die Inter-Indexer Konsistenz der Tag-Zuweisungen erhöht. Wie wird aber dadurch die Indexierungsqualität in Tagging-Systemen beeinflusst? Zur Klärung dieser Frage untersuchen wir eine Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz der Tag-Zuweisungen. Die Inter-Ressourcen Konsistenz korreliert positiv mit der Indexierungsqualität, und mit der Trefferquote und der Genauigkeit von Suchanfragen an das System. Sie misst inwieweit die Tag-Vektoren die durch Benutzer wahrgenommene Ähnlichkeit der jeweiligen Ressourcen widerspiegeln. Wir legen mit Hilfe unseres Modell dar, und zeigen es auch mit Hilfe eines Benutzerexperiments, dass populäre Tags zu einer verringerten Inter-Ressourcen Konsistenz führen. Des Weiteren zeigen wir, dass die Inter-Ressourcen Konsistenz erhöht wird, wenn dem Benutzer das eigene, bisher genutzte Vokabular vorgeschlagen wird. Unsere Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz ergänzt bestehende Evaluationsmaße für Tag-Vorschlags-Algorithmen um den Aspekt der Indexierungsqualität.
Data visualization is an effective way to explore data. It helps people to get a valuable insight of the data by placing it in a visual context. However, choosing a good chart without prior knowledge in the area is not a trivial job. Users have to manually explore all possible visualizations and decide upon ones that reflect relevant and desired trend in the data, are insightful and easy to decode, have a clear focus and appealing appearance. To address these challenges we developed a Tool for Automatic Generation of Good viSualizations using Scoring (TAG²S²). The approach tackles the problem of identifying an appropriate metric for judging visualizations as good or bad. It consists of two modules: visualization detection: given a data-set it creates a list of combination of data attributes for scoring and visualization ranking: scores each chart and decides which ones are good or bad. For the later, an utility metric of ten criteria was developed and each visualization detected in the first module is evaluated on these criteria. Only those visualizations that received enough scores are then presented to the user. Additionally to these data parameters, the tool considers user perception regarding the choice of visual encoding when selecting a visualization. To evaluate the utility of the metric and the importance of each criteria, test cases were developed, executed and the results presented.
This Master Thesis is an exploratory research to determine whether it is feasible to construct a subjectivity lexicon using Wikipedia. The key hypothesis is that that all quotes in Wikipedia are subjective and all regular text are objective. The degree of subjectivity of a word, also known as ''Quote Score'' is determined based on the ratio of word frequency in quotations to its frequency outside quotations. The proportion of words in the English Wikipedia which are within quotations is found to be much smaller as compared to those which are not in quotes, resulting in a right-skewed distribution and low mean value of Quote Scores.
The methodology used to generate the subjectivity lexicon from text corpus in English Wikipedia is designed in such a way that it can be scaled and reused to produce similar subjectivity lexica of other languages. This is achieved by abstaining from domain and language-specific methods, apart from using only readily-available English dictionary packages to detect and exclude stopwords and non-English words in the Wikipedia text corpus.
The subjectivity lexicon generated from English Wikipedia is compared against other lexica; namely MPQA and SentiWordNet. It is found that words which are strongly subjective tend to have high Quote Scores in the subjectivity lexicon generated from English Wikipedia. There is a large observable difference between distribution of Quote Scores for words classified as strongly subjective versus distribution of Quote Scores for words classified as weakly subjective and objective. However, weakly subjective and objective words cannot be differentiated clearly based on Quote Score. In addition to that, a questionnaire is commissioned as an exploratory approach to investigate whether subjectivity lexicon generated from Wikipedia could be used to extend the coverage of words of existing lexica.
The distributed setting of RDF stores in the cloud poses many challenges. One such challenge is how the data placement on the compute nodes can be optimized to improve the query performance. To address this challenge, several evaluations in the literature have investigated the effects of existing data placement strategies on the query performance. A common drawback in theses evaluations is that it is unclear whether the observed behaviors were caused by the data placement strategies (if different RDF stores were evaluated as a whole) or reflect the behavior in distributed RDF stores (if cloud processing frameworks like Hadoop MapReduce are used for the evaluation). To overcome these limitations, this thesis develops a novel benchmarking methodology for data placement strategies that uses a data-placement-strategy-independent distributed RDF store to analyze the effect of the data placement strategies on query performance.
With this evaluation methodology the frequently used data placement strategies have been evaluated. This evaluation challenged the commonly held belief that data placement strategies that emphasize local computation, such as minimal edge-cut cover, lead to faster query executions. The results indicate that queries with a high workload may be executed faster on hash-based data placement strategies than on, e.g., minimal edge-cut covers. The analysis of the additional measurements indicates that vertical parallelization (i.e., a well-distributed workload) may be more important than horizontal containment (i.e., minimal data transport) for efficient query processing.
Moreover, to find a data placement strategy with a high vertical parallelization, the thesis tests the hypothesis that collocating small connected triple sets on the same compute node while balancing the amount of triples stored on the different compute nodes leads to a high vertical parallelization. Specifically, the thesis proposes two such data placement strategies. The first strategy called overpartitioned minimal edge-cut cover was found in the literature and the second strategy is the newly developed molecule hash cover. The evaluation revealed a balanced query workload and a high horizontal containment, which lead to a high vertical parallelization. As a result these strategies showed a better query performance than the frequently used data placement strategies.
Mittels SPARQL können Anfragen in Form von RDF Tripeln auf RDF Dokumente gestellt werden. OWL-DL Ontologien sind eine Teilmenge von RDF und können über spezifische OWL-DL Ausdrücke erstellt werden. Solche Ontologien über RDF Tripel anzufragen kann je nach Anfrage kompliziert werden und eine vermeidbare Fehlerquelle darstellen.
Die SPARQL-DL Abstract Syntax (SPARQLAS) löst dieses Problem indem Anfragen mittels OWL Functional-Style Syntax oder einer der Manchester Syntax ähnlichen Syntax gestellt werden. SPARQLAS ist eine echte Teilmenge von SPARQL und verwendet nur die nötigsten Konstrukte, um mit möglichst wenig Schreibaufwand schnell die gewünschten Ergebnisse zu Anfragen auf OWL-DL Ontologien zu erhalten.
Durch die Verringerung des Umfangs einer Anfrage und der Verwendung einer dem Nutzer bekannten Syntax lassen sich komplexe und verschachtelte Anfragen auf OWL-DL Ontologien einfacher realisieren. Zur Erstellung der spezifischen SPARQLAS Syntax wird das Eclipse Plugin EMFText verwendet. Die Implementation von SPARQLAS beinhaltet zudem noch eine ATL Transformation zu SPARQL. Diese Transformation erspart die Entwicklung eines Programms zur direkten SPARQLAS Verarbeitung und erleichtert so die Integration von SPARQLAS in bereits laufende Entwicklungsumgebungen.
This thesis presents novel approaches for integrating context information into probabilistic models. Data from social media is typically associated with metadata, which includes context information such as timestamps, geographical coordinates or links to user profiles. Previous studies showed the benefits of using such context information in probabilistic models, e.g.\ improved predictive performance. In practice, probabilistic models which account for context information still play a minor role in data analysis. There are multiple reasons for this. Existing probabilistic models often are complex, the implementation is difficult, implementations are not publicly available, or the parameter estimation is computationally too expensive for large datasets. Additionally, existing models are typically created for a specific type of content and context and lack the flexibility to be applied to other data.
This thesis addresses these problems by introducing a general approach for modelling multiple, arbitrary context variables in probabilistic models and by providing efficient inference schemes and implementations.
In the first half of this thesis, the importance of context and the potential of context information for probabilistic modelling is shown theoretically and in practical examples. In the second half, the example of topic models is employed for introducing a novel approach to context modelling based on document clusters and adjacency relations in the context space. They can cope with areas of sparse observations and These models allow for the first time the efficient, explicit modelling of arbitrary context variables including cyclic and spherical context (such as temporal cycles or geographical coordinates). Using the novel three-level hierarchical multi-Dirichlet process presented in this thesis, the adjacency of ontext clusters can be exploited and multiple contexts can be modelled and weighted at the same time. Efficient inference schemes are derived which yield interpretable model parameters that allow analyse the relation between observations and context.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.
In dieser Doktorarbeit beschreibe ich das spektrale Verhalten von großen, dynamischen Netzwerken und formuliere das spektrale Evolutionsmodell. Das spektrale Evolutionsmodell beschreibt das Wachstum von Netzwerken, die sich im Laufe der Zeit ändern, und charakterisiert ihre Eigenwert-und Singulärwertzerlegung. Das spektrale Evolutionsmodell sagt aus, dass im Laufe der Zeit die Eigenwerte eines Netzwerks wachsen, und die Eigenvektoren nahezu konstant bleiben. Ich validiere das spektrale Evolutionsmodell empirisch mit Hilfe von über einhundert Netzwerkdatensätzen, und theoretisch indem ich zeige,dass es eine gewisse Anzahl von bekannten Algorithmen zur Kantenvorhersage verallgemeinert, darunter Graph-Kernel, Pfad-Zähl-Methoden, Rangreduktion und Triangle-Closing.
Die Sammlung von Datensätzen, die ich verwende enthält 118 distinkte Datensätze. Ein Datensatz, das soziale Netzwerk mit negativen Kanten des Slashdot-Zoo, wurde speziell während des Verfassens dieser Arbeit extrahiert. Ich zeige auch, dass das spektrale Evolutionsmodell als Generalisierung des Preferential-Attachment-Modells verstanden werden kann, wenn Wachstum in latenten Dimensionen einzeln betrachtet wird. Als Anwendungen des spektralen Evolutionsmodells führe ich zwei neue Algorithmen zur Kantenvorhersage ein, die in Empfehlungssystemen, Suchmaschinen, im Collaborative-Filtering, für die Vorhersage von Bewertungen, für die Vorhersage von Kantenvorzeichen und mehr verwendet werden können. Der erste Kantenvorhersagealgorithmus ergibt ein eindimensionales Curve-Fitting-Problem, aus dem eine spektrale Transformation gelernt wird. Die zweite Methode verwendet Extrapolation von Eigenwerten, um zukünftige Eigenwerte vorherzusagen. Als Spezialfälle zeige ich, dass das spektrale Evolutionsmodell auf gerichtete, ungerichtete, gewichtete, ungewichtete, vorzeichenbehaftete und bipartite Graphen erweitert werden kann. Für vorzeichenbehaftete Graphen führe ich neue Anwendungen der Laplace-Matrix zur Graphzeichnung, zur spektralen Clusteranalyse, und beschreibe neue Laplace-Graph-Kernel, die auf vorzeichenbehaftete Graphen angewendet werden können.
Ich definiere dazu den algebraischen Konflikt, ein Maß für den Konflikt, der in einem vorzeichenbehafteten Graphen vorhanden ist, und das auf der vorzeichenbehafteten Laplace-Matrix begründet ist. Ich beschreibe das Problem der Vorhersage von Kantenvorzeichen spektral, und führe die vorzeichenbehaftete Widerstands-Distanz ein. Für bipartite und gerichtete Graphen führe ich den Sinus-Hyperbolicus-und ungeraden Neumann-Kernel ein, welche den Exponential- und den Neumann-Kernel für ungerichtete unipartite Graphen verallgemeinern. Ich zeige zudem, dass das Problem der gerichteten und bipartiten Kantenvorhersage verwandt sind, dadurch dass beide durch die Evolution der Singulärwertzerlegung gelöst werden können.
Viele Menschen kommunizieren und interagieren zunehmend über soziale Online-Netzwerke wie Twitter oder Facebook, oder tauschen Meinungen mit Freunden oder auch Fremden aus. Durch die zunehmende Verfügbarkeit des Internets wird auch Wissen für immer mehr Menschen offen verfügbar gemacht. Beispiele hierfür sind die Online-Enzyklopädie Wikipedia oder auch die vielfältigen Informationen in diversen Webforen und Webseiten. Diese zwei Netzwerkkategorien - Soziale Netzwerke und Wissensnetzwerke - verändern sich sehr schnell. Fast sekündlich befreunden sich neue Nutzer in sozialen Netzwerken und Wikipedia-Artikel werden überarbeitet und neu mit anderen Artikeln verlinkt. Diese Änderungen an der Verlinkung von Menschen oder Wissensbausteinen folgen bestimmten strukturellen Regeln und Charakteristiken, die weit weniger zufällig sind als man zunächst annehmen würde.
Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, drei charakteristische Verlinkungsmuster in diesen zwei Netzwerkkategorien vorherzusagen: das Hinzufügen von neuen Verlinkungen, das Entfernen bestehender Verbindungen und das Vorhandensein von latent negativen Verlinkungen. Zunächst widmen wir uns dem relativ neuen Problem der Vorhersage von Entlinkungen in einem Netzwerk. Hierzu gibt es zahlreiche soziologische Vorarbeiten, die nahelegen, dass die Ursachen zur Entstehung von Beziehungsabbrüchen komplementär zu den Gründen für neue Beziehungen sind. Obwohl diese Arbeiten eine strukturelle Ähnlichkeit der Probleme vermuten lassen, zeigen wir, dass beide Probleme nicht komplementär zueinander sind. Insbesondere zeigen wir, dass das dynamische Zusammenspiel von neuen Verlinkungen und Entlinkungen in Netzwerken durch die vier Zustände des Wachstums, des Zerfalls, der Stabilität und der Instabilität charakterisiert ist. Für Wissensnetzwerke zeigen wir, dass die Vorhersagbarkeit von Entlinkungen deutlich verbessert wird, wenn zeitliche Informationen wie der Zeitpunkt von einzelnen Netzwerkergeignissen mit genutzt werden. Wir präsentieren und evaluieren hierfür insgesamt vier verschiedene Strategien, die von zeitlichen Informationen Gebrauch machen. Für soziale Netzwerke analysieren wir, welche strukturellen Einflussfaktoren zur Entstehung und Löschung von Links zwischen Benutzern in Twitter indikativ sind. Auch hier zeigt sich, dass zeitliche Informationen darüber, dass eine Kante schon einmal gelöscht wurde, die Vorhersagbarkeit von Verlinkungen und insbesondere Entlinkungen enorm verbessert. Im letzten Teil der Doktorarbeit zeigen wir, wie negative Beziehungen (beispielsweise Misstrauen oder Feindschaft) aus positiven Beziehungen zwischen Nutzern (etwa Vertrauen und Freundschaft) abgeleitet werden können. Dies ist besonders relevant für Netzwerke, in denen nur positive Beziehungen kenntlich gemacht werden können. Für dieses Szenario zeigen wir, wie latent negative Beziehungen zwischen Nutzern dennoch erkannt werden können.
Knowledge-based authentication methods are vulnerable to Shoulder surfing phenomenon.
The widespread usage of these methods and not addressing the limitations it has could result in the user’s information to be compromised. User authentication method ought to be effortless to use and efficient, nevertheless secure.
The problem that we face concerning the security of PIN (Personal Identification Number) or password entry is shoulder surfing, in which a direct or indirect malicious observer could identify the user sensitive information. To tackle this issue we present TouchGaze which combines gaze signals and touch capabilities, as an input method for entering user’s credentials. Gaze signals will be primarily used to enhance targeting and touch for selecting. In this work, we have designed three different PIN entry method which they all have similar interfaces. For the evaluation, these methods were compared based on efficiency, accuracy, and usability. The results uncovered that despite the fact that gaze-based methods require extra time for the user to get familiar with yet it is considered more secure. In regards to efficiency, it has the similar error margin to the traditional PIN entry methods.
Existing tools for generating application programming interfaces (APIs) for ontologies lack sophisticated support for mapping the logics-based concepts of the ontology to an appropriate object-oriented implementation of the API. Such a mapping has to overcome the fundamental differences between the semantics described in the ontology and the pragmatics, i.e., structure, functionalities, and behavior implemented in the API. Typically, concepts from the ontology are mapped one-to-one to classes in the targeted programming language. Such a mapping only produces concept representations but not an API at the desired level of granularity expected by an application developer. We present a Model-Driven Engineering (MDE) process to generate customized APIs for ontologies. This API generation is based on the semantics defined in the ontology but also leverages additional information the ontology provides. This can be the inheritance structure of the ontology concepts, the scope of relevance of an ontology concept, or design patterns defined in the ontology.
In recent years ontologies have become common on the WWW to provide high-level descriptions of specific domains. These descriptions could be effectively used to build applications with the ability to find implicit consequences of their represented knowledge. The W3C developed the Resource Description Framework RDF, a language to describe the semantics of the data on the web, and the Ontology Web Language OWL, a family of knowledge representation languages for authoring ontologies. In this thesis we propose an ontology API engineering framework that makes use of the state-of-the-art ontology modeling technologies as well as of software engineering technologies. This system simplifies the design and implementation process of developing dedicated APIs for ontologies. Developers of semantic web applications usually face the problem of mapping entities or complex relations described in the ontology to object-oriented representations. Mapping complex relationship structures that come with complex ontologies to a useful API requires more complicated API representations than does the mere mapping of concepts to classes. The implementation of correct object persistence functions in such class representations also becomes quite complex.
We present the user-centered, iterative design of Mobile Facets, a mobile application for the faceted search and exploration of a large, multi-dimensional data set of social media on a touchscreen mobile phone. Mobile Facets provides retrieval of resources such as places, persons, organizations, and events from an integration of different open social media sources and professional content sources, namely Wikipedia, Eventful, Upcoming, geo-located Flickr photos, and GeoNames. The data is queried live from the data sources. Thus, in contrast to other approaches we do not know in advance the number and type of facets and data items the Mobile Facets application receives in a specific contextual situation. While developingrnMobile Facets, we have continuously evaluated it with a small group of fifive users. We have conducted a task-based, formative evaluation of the fifinal prototype with 12 subjects to show the applicability and usability of our approach for faceted search and exploration on a touchscreen mobile phone.
The way information is presented to users in online community platforms has an influence on the way the users create new information. This is the case, for instance, in question-answering fora, crowdsourcing platforms or other social computation settings. To better understand the effects of presentation policies on user activity, we introduce a generative model of user behaviour in this paper. Running simulations based on this user behaviour we demonstrate the ability of the model to evoke macro phenomena comparable to the ones observed on real world data.