KDE Seminar

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Strukturelle Prominenz ist ein Maß, das beschreibt wie stark sich ein Knoten im Netzwerk von seiner Nachbarschaft bezüglich seiner Höhe abhebt.
In diesem Vortrag werden strukturellen Änderungen im Netzwerk vorgestellt, die sich auf die Prominenz auswirken.
Darüber hinaus wird gezeigt, wie sich die daraus resultierenden Änderungen in der Prominenz für eine potentielle Anwendung nutzen lassen.

We give a short overview over the computing infrastructure at KDE and how one
may use it. In particular, we demonstrate different solutions to small problems
on the different types of machines the KDE can provide. For this we formulate
our problems in the programming languages Python and Clojure.

• pk-Cores in large Formal Contexts
• Zeichnen von Ordnungsdiagrammen?
• Measuring Performance with Prominence and Dominance
• Kollaborative Exploration
• Formal Context Reduction
• Spontanvortrag: Wie könnte Verbände Zeichnen
• SERIATION

We predict drug response curves of mutated androgen receptors which are known to
be the main target of prostate cancer treatment. For our prediction, we used 4D
descriptors which are physico-chemical properties of protein and ligand.
In collaboration with Simon Fraser University and the Vancouver Prostate Center,
Vancouver Canada.

In diesem Zwischenvortrag zum Projekt wird ein Abgleich von Dissertationsdaten
aus der Plattform DBLP mit BibSonomy vorgestellt. Dieser Abgleich soll die
Datengrundlage für einen einfach ’Advisor Recommender’ basierend auf
Co-Autor-Relationen sein.

We demonstrate a translation from the Wikidata Knowledge Graph to the domain
notion of a formal context. Using this we show a principle way to compute the
theory for sets of Wikidata properties. Based on this we exhibit how the notion
of attribute exploration can be employed to infer this logic using the queries.

In this talk we introduce a definition of the task of topological map learning through smartphone sensor data as well as three approaches to solve it. Distinguishability of sensor data for different places is a necessary prerequisite for unsupervised learning of a topological map. Therefore we show some results of a localization experiment in which we try to push localization accuracy as far as possible.

Narratives – stories – prevail in social life but little is known about their relation to economic behavior (Akerlof and Snower, 2016; Hoff and Stiglitz, 2016; Schiller, 2017). We shed light on this issue by studying the association between folktales motifs and economic behavior across the world.

Empfehlungsdienste helfen Benutzern für sie interessante Informationen vorherzusagen. Dies passiert im Regelfall über Vergleiche zu anderen Nutzern mit ähnlichen Anfragen und folglich ähnlichen Interessen. Ziel dieser Arbeit ist es die Anfragen vom 20DC13 Datensatzes, um verschiedene Indikatoren zur Nutzerintention zu verfeinern. Der zugrundeliegende Datensatz besteht aus angefragten Namen eines Namensempfehlungsdienstes (Nameling). Bei den zu untersuchenden Indikatoren handelt es sich um einfache Eigenschaften der Namen, wie der gewünschten Länge, Aussprache (phonetische Ähnlichkeit), aber auch komplexeren Eigenschaften wie dem zugrundeliegenden Geschlecht, der Popularität oder der Herkunft.

• Survey of the Computational Complexity in FCA:
  We investigate results of the last 20 years about basic computational problems in Formal Concept Analysis. We focus mainly on problems related to the implicational basis and the lattice order. Furthermore, we will point out an interesting open problem related to the canonical base: recognizing P-Clones.
• Einfluss von Filmen auf die Namensgebung bei Kindern:
  Ihrem Kind einen Namen zu geben, ist für viele Eltern eine Herausforderung. Inhalt der vorgestellten Arbeit ist die Analyse des Einflusses von Filmen auf die Namensgebung bei Kindern. Dabei gilt es zum einen die Filmcharaktere zu beachten, zum anderen aber auch die Schauspieler, die diese Charaktere verkörpern. Mithilfe von Datensätzen der IMDb und der SSA werden beide Einflussfaktoren zunächst quantifiziert. Anschließend werden die gewonnenen Erkenntnisse in einem Regressionsmodell zur Vorhersage künftiger Geburtenraten verwendet.

Since WiFi access points are uniquely distinguishable by their MAC-Address-based BSSIDs, WiFI signals play an important role in self-localization and self-tracking in indoor scenarios, where GPS is either unavailable or very inaccurate. In this seminar we want to introduce the main approaches for indoor localization and mapping that are either supervised or unsupervised, based on different representations, similarity measures and other factors. Finally we want to discuss their applicability to the topikos project.

Es werden Ideen aus dem Vortrag „Prominenz und Dominanz im Gebirge und in sozialen Netzen“ aufgegriffen und deren Umsetzung für Co-Autor- und Kontakt-Netzwerke vorgestellt.

Dieser Vortrag stellt einen Lösungsansatz für das Relocationsproblem in sogenannten Free-Floating Car-Sharing-Systemen vor. DriveNow, einer der größten Anbieter in diesem Sektor, feierte im Juni 2017 seinen 6. Jahrestag und prognostiziert weiter starkes Wachstum. Jedes einzelne Fahrzeug muss sinnvoll in der Stadt platziert werden, damit es gewinn einbringt, denn wiederholtes umpositionierten von Fahrzeugen durch den Dienstleister selbst ist teuer. Um diese Frage bzw. Problem nach dem richtigen Ort zu lösen, wird mit Hilfe von Neuronalen Netzen Angebot und Nachfrage in den jeweiligen Operationsgebieten ermittelt und widergespiegelt. Zusätzlich wird untersucht, in wieweit verschiedene Faktoren wie Wetter oder Distanz zum Fahrzeug Einfluss auf das Nutzerverhalten und die Standortbewertung von Fahrzeugen haben. Mit Hilfe der NYC-Taxi-Daten werden die Netze trainiert und anschließend mit einem Relocationsalgorithmus evaluiert.

Since WiFi access points are uniquely distinguishable by their MAC-Address-based BSSIDs, WiFI signals play an important role in self-localization and self-tracking in indoor scenarios, where GPS is either unavailable or very inaccurate. In this seminar we want to introduce the main approaches for indoor localization and mapping that are either supervised or unsupervised, based on different representations, similarity measures and other factors. Finally we want to discuss their applicability to the topikos project.

• Community-Entdeckung in Monitoring-Systemen:
  Monitoring-Systeme unterstützen die Administration komplexer IT-Infrastrukturen durch eine Überwachungsfunktion, die den Administrator bei Störungen wichtiger Komponenten, wie z.B. Netzwerken, Diensten oder auch Rechnern, benachrichtigt. In diesem Bachelorprojekt sollen Log-Daten aus echten Monitoring-System auf Community-Strukturen untersucht werden, mit dem Ziel Gemeinsamkeiten in den Fehlermustern zu entdecken.
• Einfluss von Filmen auf die Namensgebung bei Kindern:
  Ihrem Kind einen Namen zu geben, ist für viele Eltern eine Herausforderung. Waren früher Faktoren wie Familientradition, die Namen Heiliger oder Regenten des jeweiligen Landes ein großer Einflussfaktor, so sind es heute Merkmale wie Modernität, Klang oder auch die Länge des Namens. Das Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, inwieweit Filme Einfluss auf die Namensgebung bei Kindern nehmen.

• Projektabschluss Präsentation “Optimierung von Nameling”:
  Mit steigenden Anforderungen und begrenzter Zeit, werden in vielen Softwareprojekten Kompromisse gemacht.
  Häufig fallen dadurch Funktionalitäten weg oder werden reduziert umgesetzt. In meiner Projektarbeit habe ich
  für die Namenssuchmaschine Nameling ein bereits entwickeltes Namens-Empfehlungssystem optimiert. Dieses
  System konstruiert eine dynamische Liste von Namen, basierend auf Nutzer Anfragen. Durch etwaige
  Performance Probleme wurde diese Funktionalität zunächst zurückgehalten. In diesem Vortrag werden die initialen Probleme, gewonnenen Ergebnisse, sowie mehrere Tücken der Arbeit aufgezeigt.
• Extraktion und Analyse bipartiter Graphen in DBpedia:
  Im Rahmen des DBPedia-Projekts werden strukturierte Informationen aus Wikipedia, wie Infoboxen, Tabellen und
  Kategorien, automatisiert extrahiert und so für andere Anwendungen zugänglich gemacht werden. In dieser
  Bachelorarbeit sollen diese Strukturen näher betrachtet werden, in dem anhand ausgewählter Entitäten (z.B.
  Schauspieler und Filme) bipartite Graphen extrahiert und Unterschiede der Knoten-Eigenschaften im Vergleich zu Projektion des Netzwerks untersucht werden.

Using techniques from Formal Context Analysis we want to investigate (local) knowledge bases for supervised learning. In particular, we want to identify essential sets of implications for classification problems. This work is a collaboration with D.Borchmann (TU Dresden).

k-Nearest Neighbor (kNN) classification approaches are conceptually simple yet widely applied since they often perform very well in practical applications. We aim to propose an adaptive kNN classifier where k is chosen dynamically for each instance to be classified, such that an expected accuracy measure is maximised. In this presentation we discuss the evaluation results of proposed approach.

Es werden die verschiedenen Namensdaten vorgestellt, die zurzeit am KDE eingesetzte werden und für welche Arbeiten sie bisher Anwendung gefunden haben.

Understanding the factors of why individuals communicate (or do not communicate) with each other is a very important but challenging task in sociology. We show how active RFID technology may help to organize sociological experiments and reveal new insights of structured and unstructured communication.

While studies have shown that Wikipedia articles exhibit quality that is comparable to conventional encyclopedias, re- search still proves that Wikipedia, overall, is prone to many different types of Neutral Point of View (NPOV) violations that are explicitly or implicitly caused by bias from its edi- tors. Related work focuses on political, cultural and gender bias. We are developing an approach for detecting both ex- plicit and implicit bias in Wikipedia articles and observing its evolution over time. Our approach is based on different factors of bias, with the most important ones being language style, editors, and citations. In this paper we present the ap- proach, methodology and a first analysis.

Wenn Peter Paul Rubens als »Tarantino des Barock« beschrieben wird oder Alice Schwarzer als der »Erich Honecker des Feminismus«, dann handelt es sich um eine Vossianische Antonomasie. Dieses Stilmittel, dessen reger Gebrauch seit der Antike belegt ist, ist heute medial ubiquitär anzutreffen. Oft findet es sich schon in Überschriften, da es zugleich informativ und rätselhaft sein kann und zudem häufig unterhaltsame Qualitäten bietet. In diesem Vortrag werden Ergebnisse einer ersten methodisch-explorativen Analyse des Phänomens in der Tageszeitung New York Times (1987–2007) und der Wochenzeitung Die Zeit (1995–2011) vorgestellt.

Es werden die in der Geographie verwendeten Maße Dominanz und Prominenz vorgestellt und eine mögliche Adaption für Soziale Netzwerke diskutiert.

Internship report about the incorporation of BibSonomy into VuFind 3 and vice versa.

Der Vortrag beleuchtet Aspekte der beschreibungsorientierten Community-Entdeckung, deren Zusammenhang zu Maßen der Formalen Begriffsanalyse und wie diese Zusammenhänge gemessen werden können.

Based on the recently introduced notions of individuality in bi-modal social networks, a facet that has not been considered before in the mathematical analysis of social networks, we try to formulate approaches to discover entities in social networks that posess a high individuality. For this we enhance methods from formal concept analysis to formulate an approach to develop measure individuality.

Nach einem kurzen Tagungsbericht von der Tagung “Collecting, Sorting, Ordering. Practices of Listing in Popular Culture” [1] werden anhand von Anwendungen in Suchmaschinen, Empfehlungssystemen, sozialen Netzwerken und kooperativen Verschlagwortungssystemen Mechanismen zur automatischen Generierung von Listen sowie Methoden zu ihrer Bewertung vorgestellt und diskutiert. Im zweiten Teil des Vortrags wird mit der Formalen Begriffsanalyse eine mathematische Methode präsentiert, die die gleichzeitige Darstellung mehrerer Ordnungskriterien erlaubt.
[1] https://popkultur.uni-siegen.de/listing/

Recommender systems are an integral component of the digital world. Being researched for some years, there is a variety of different recommendation approaches. All have their different strengths and drawbacks, depending on the context in which they are used. The cold start is propably the most known and wide spread of the proplems in the recommender systems research. An approach to cope with this problem is thehybridization of at least two recommenders to cancel out, or reduce, the drawbacks of the single components. There are several ways in which the recommender components can be combined to form the hybrid. In this work, hybrids of three selected recommenders will be implemented and their performance will be compared in two separate usage contexts. The first context is the krittiq application, a mobile platform for fans of films and series, where the hybrid recommender systems are tested. The second context is the Nameling web application, where users can search for given names. The hybrid recommender systems are tested on a database snapshot here.

Das Entdecken von Communities oder Anomalien in
Graphen basiert meist auf strukturellen Eigenschaften von
diesen. Intuitiv sind Communities Knotenmengen die dichter innerhalb
verbunden sind, als mit Knoten außerhalb. Der SUBDUE Algorithmus
z.B. interpretiert Anomalien als schlecht komprimierbare Teilmengen
von Knoten. Nach der Anwendung dieser Technik hat man nur ungenaue
bzw. keine Beschreibungen der gefundenen Strukturen. Der COMODO
Algorithmus beschäftigt sich damit, Communities basierend auf genauen
Beschreibungen zu finden. Beschreibungen sind Mengen von
(Knoten-)Attributen und werden mithilfe von Pattern Mining Algorithmen
generiert. Auf diesen werden klassische Community Mining Algorithmen
eingesetzt, d.h. die Optimierung einer Qualitätsfunktion. Das Resultat
sind Communities mit genauen Beschreibungen, d.h. mit Mengen von
Attributen die alle Knoten innerhalb der Community haben. Ein Ziel der
Arbeit ist es, diese Technik für die Anomalieerkennung nutzbar zu
machen und somit exakt beschriebene Anomalien zu erhalten.

Much attention has been given to the task of
gender inference of Twitter users. Although names
are strong gender indicators, the names of Twitter
users are rarely used as a feature; probably due
to the high number of ill-formed names, which
cannot be found in any name dictionary. Instead of
relying solely on a name database, we propose a
novel name classifier. Our approach extracts
characteristics from the user names and uses those
in order to assign the names to a gender. This
enables us to classify international first names
as well as ill-formed names.

• Vandalismus-Erkennung auf Wikipedia (Daniel Andraschko):Wikipedia ist eine freie Enzyklopädie, bei der
  jeder mithelfen kann, Inhalte zu editieren und
  diese damit zu verbessern. Leider führt dieses
  offene Konzept auch dazu, dass jeder die
  Möglichkeit hat, Artikel absichtlich zu
  verfälschen, d.h. unpassende Inhalte
  hinzuzufügen, bzw. passende Inhalte zu
  entfernen. Dies wird als Vandalismus bezeichnet
  und von den Wikipedia-Editoren soweit wie
  möglich beseitigt.Im Rahmen eines Master-Projekts werden im
  Fachgebiet Wissensverarbeitung Verfahren zur
  Vandalismus-Erkennung evaluiert. Dies beinhaltet
  zum einen die Erstellung eines
  Referenzdatensatzes sowie die Adaption von
  bestehenden Verfahren zur Anomalie-Erkennung.
• Enhancing Item-Based Recommender Systems Using Social Network Information (Marvin Schäfer):Content Management Systeme (CMS) unterstützen
  die gemeinschaftliche Arbeit an Inhalten und
  werden häufig für die Erstellung von Webseiten
  eingesetzt. Bei der Migration einer etablierten
  Webseite auf ein CMS stellt sich allerdings die
  Herausforderung neben den Inhalten der Webseite
  auch das alte URL-Schema beizubehalten.Im Rahmen eines Bachelor-Projekts wurde im Fachgebiet
  Wissensverarbeitung für diesen Fall eine
  Migrationsstrategie entwickelt und diese mit dem
  CMS WordPress umgesetzt. Im Vortrag wird neben
  der Migrationsstrategie auch auf die Evaluation
  des Migrationserfolgs eingegangen.

Es werden interessante Vorträge und Ideen aus den
Konferenzen WebScience und ICWSM vorgestellt, sowie
in den aktuellen Forschungskontext eingeordnet.

k-Nearest Neighbor (kNN) classification approaches
are conceptually simple yet widely applied since
they often perform very well in practical
applications. We aim to propose an adaptive kNN
classifier where k is chosen dynamically for each
instance to be classified, such that an expected
accuracy measure is maximised. In this
presentation we concentrate on how accuracy can be
estimated. Different standard and novel approaches
are discussed and evaluated.

In order to explain the stegosaurus
phenomenon we investigate different simple
approaches to generate random formal contexts. To
this end, we consider for each approach the
empirical correlation between the number of
intents and pseudo-intents. The results indicate
that using randomly generated formal contexts for
applications such as benchmarking may not
necessarily be meaningful. In particular, we
characterize a class of formal contexts that
creates the stegosaurus phenomenon.

Bis auf weiteres ab jetzt Dienstags!

• Exceptional Model Mining mit VIKAMINE (Billy Duong):
  Bei der Subgruppenentdeckung geht es um das
  Finden einer Beschreibung für eine Teilmenge
  von Daten, die hinsichtlich eines Zielkonzepts
  und einer Qualitätsfunktion eine
  Interessantheit aufweisen. Im Gegensatz zur
  herkömmlichen Subgruppenentdeckung erlaubt das
  Exceptional Model Mining (EMM) die Verwendung
  von komplexen Zielkonzepten, die mittels
  Modellklassen beschrieben werden.Im Rahmen eines Bachelor-Projekts wird im Fachgebiet
  Wissensverarbeitung das Open-Source Tool VIKAMINE, eine Plattform für
  Subgruppenentdeckung, erweitert. Ziel des Projektes ist die Anbindung
  von VIKAMINE an ein Big Data-Cluster mittels Apache Spark sowie die
  Umsetzung von EMM als Big Data-Anwendung.
• Enhancing Item-Based Recommender Systems Using Social Network Information (Adrian Sturm):
  Recommender systems are
  vastly used in todays digital world. Therefore,
  there is a whole field in the computer science
  to research recommenders. Recommending items to
  a user of a specific domain is a big part of
  that field. However, many of the recommender
  systems, that make item-recommendations like
  “Here are the top 10 movies of the last Month”
  don’t make use of the Information provided by
  the domains social network. We propose an
  enhancement of the accuracy and personality of
  those recommenders by using a “network-filter”
  to recommend top-N-lists from a users personal
  social group.

Im Kontext ubiquitärer und sozialer Umgebungen ist
die Entdeckung von Anomalien eine wichtige und
herausfordernde Aufgabe. Im Allgemeinen betrachten
wir Punkte oder Muster in Daten als Anomalien,
wenn sie nicht zu einem Verständnis eines gewissen
Normalverhaltens korrespondieren. Modellbasierte
Ansätze bieten hier Möglichkeiten um (komplexe)
Anomalie-Muster besser zu entdecken, Artefakte zu
reduzieren, und Transparenz zu fördern.

Names are not destiny, which means that there is
no causal connection between your given name and
your economic outcome. However, some names have
the reputation to be just that. There are
certainly more important things than your name
that will get you into a well-paid position. But,
how does this translate to a place where shaming
is common practice, a place like Twitter. Does a
popular name increase your social success, or does
a stigmatized names decrease it?

Dieser Vortrag gibt eine Einführung in das Forschungsgebiet der Group Anomaly Detection. Anhand von Beispielen wird erklärt, was Anomalien sind und wie diese erkannt werden können.
Dazu werden aktuelle Ansätze vorgestellt sowie Vor- und Nachteile dieser Methoden diskutiert.Der Vortrag ist auch für interessierte Studenten geeignet, da keine Vorkenntnisse vorausgesetzt werden.

Following the notion of the “common sense geography” we will provide
indoor localization for events like conferences where neither explicit
infrastructure is provided nor specific mapping activities are performed

• Der Konferenzbericht zur 25th World Wide Web Conference. (Atzmueller)
• Erste Analyse-ideen für die Daten zur Langen Nacht der Musik in München. Bei den Daten handelt es sich um bipartite Graphen die zum einen das Interesse eines Besuchers der Langen Nacht der Musik wiederspiegeln, sowie zum anderen die tatsächlich besuchten Veranstaltungen. (Hanika)
• Feature: Lightning Talk, Besprechung von “Demystifying Deep Reinforcement Learning” von Tambet Matiisen. (Kibanov)

Peatland fires and haze events are
disasters with national, regional and
international implications. The phenomena lead to
direct damage to local assets, as well as broader
economic and environmental losses. Satellite
imagery is still the main and often the only
available source of information for disaster
management. We test the potential of social media
to assist disaster management. To this end, we
compare insights from two datasets: fire hotspots
detected via NASA satellite imagery and almost all
GPS-stamped tweets from Sumatra Island, Indonesia,
posted during 2014. Sumatra Island is chosen as it
regularly experiences a significant number of haze
events, which affect citizens in Indonesia as well
as in nearby countries including Malaysia and
Singapore. We analyse temporal correlations
between the datasets and their geo-spatial
interdependence. Furthermore, we show how Twitter
data reveals changes in users’ behavior during
severe haze events. Overall, we demonstrate that
social media is a valuable source of complementary
and supplementary information for haze disaster
management. Based on our methodology and findings,
an analytics tool to improve peatland fire and
haze disaster management by the Indonesian
authorities is under development.