Semantische Suche

Die Bachelorarbeit setzt sich mit der Kombination von Informationstechnologien, in Form von Datenbanken, mit der Forschungsarbeit der Historiker auseinander. Ziel ist es Einflussfaktoren auf die Semantik von Wörtern zu identifizieren. Dabei liegt der Fokus auf einer vollständigen Abdeckung des Themenbereiches, sowie auf einer Strukturierung der einzelnen Informationsbedürfnisse.

Im Anschluss der Identifikation der Informationsbedürfnisse sollen einzelne Datenbankanfragen/Queries formuliert werden, die es ermöglichen sollen die entsprechenden Semantischen Entwicklungen der Wörter darzustellen, sowie deren Untersuchung zu vereinfachen.

Menschen fällt es leicht, aus solchen Aussagen wieder einen Sinn zu extrahieren, indem sie sich auf ihr gelerntes Wissen beziehen. Für Sprachverarbeitungssysteme ist dieser Schritt jedoch nicht so einfach nachvollziehbar. Um diesen Prozess greifbar zu machen wird ein Ansatz entwickelt, der solchen Systemen menschliches, implizites, Wissen verfügbar macht. Damit wird eine durch Wissen begründete Entscheidung über die Vollständigkeit von Aussagen gemacht. Im Weiteren werden durch den Ansatz Kandidaten generiert, welche für die fehlenden Rollen infrage kommen könnten. Diese werden mithilfe von Wissen über die Welt bezüglich ihrer Eignung für die Rolle bewertet und die Aussage somit wieder vervollständigt. Um die Funktion des implementierten PARSE-Agenten zu prüfen wurde eine Evaluation der Ergebnisse im Vergleich zu einer händisch erstellten Lösung durchgeführt. Fehlende Rollen konnten mit einer Präzision von 51% bestimmt werden und eine Vervollständigung war in 25% (Im Falle des Subjektes sogar 100%) der Fälle korrekt möglich.

In dieser Arbeit wird der bestehende Ansatz zur Modellierung und Simulation von wiederverwendbaren Subsystemen in Palladio bzw. PerOpteryx um einen neuen Inklusionsmechanismus erweitert, der eine flexible, feingranulare Modellierung und anschließende automatisierte Qualitätsoptimierung der Platzierung von wiederverwendbaren Subsystemen ermöglicht. Dazu wird eine domänenspezifische Sprache definiert, die eine deklarativen Beschreibung der Einwebepunkte in einem Architekturmodell durch aspektorientierte Semantiken erlaubt. Mithilfe eines Modellwebers werden die wiederverwendbaren Subsysteme in eine annotierte Zielarchitektur eingewebt. Schließlich wird der Ansatz in die automatisierte Qualitätsoptimierung von PerOpteryx integriert, sodass der Architekt bei seinen Entwurfsentscheidungen bezüglich dieser Freiheitsgrade unterstützt wird. Das vorgestellte Verfahren wurde durch eine simulationsbasierte Fallstudie anhand von realen Applikationsmodellen evaluiert. Es hat sich gezeigt, dass der Ansatz geeignet ist, um eine Vielzahl von Architekturkandidaten automatisiert generieren bzw. evaluieren und somit einen Architekten bei seinen Entwurfsentscheidungen unterstützen zu können.

Im Gegensatz dazu führen aktuelle gesetzliche Änderungen wie die "General Data Protection Regulations" der EU dazu, dass es für Softwareentwickler immer wichtiger wird sicherzustellen, dass die Datenflüsse ihrer Software gesetzliche Beschränkungen einhalten. Um dies trotz der stetig wachsenden Komplexität von Softwaresystemen zu ermöglichen, wurden verschiedenste modellbasierte Ansätze vorgeschlagen. Ein Nachteil der meisten Ansätze ist jedoch, dass sie oftmals keine voll automatisierte Analyse bezüglich der Verletzung Datenflussbeschränkungen ermöglichen. Aus diesem Grund schlagen wir ein neues Metamodell zur Beschreibung von Datenflüssen von Softwaresystemen vor. Diese Metamodell ist so entworfen, dass eine automatisierte Übersetzung von Instanzen in ein Programm der logischen Programmiersprache Prolog ermöglicht wird. Dieses Programm erlaubt dann die einfache Formulierung von Regeln zur automatisierten Prüfung der Einhaltung von Datenflussbeschränkungen. Ein wichtiger Aspekt für den Entwurf und die Implementierung unseres Ansatzes war die Skalierbarkeit: Ziel war es, sicherzustellen dass unser Ansatz effizient einsetzbar ist. Hierbei haben wir insbesondere Techniken zur Optimierung von Prolog Programmen entwickelt, deren Einsatzmöglichkeiten nicht nur auf unseren Ansatz beschränkt sind.

Während unserer Tests ließen sich in mit Aphes kompilierten Programmen mit Reduktionen in Schleifen Beschleunigungen von bis zu Faktor 50 gegenüber mit Clang kompilierten Programmen beobachten. Von Aphes transformierter Code mit rekursiven Funktionen erzielte Beschleunigungswerte von 3,15 gegenüber herkömmlich mit GCC und Clang generierten ausführbaren Dateien des gleichen Programms. In allen Fällen war der Autotuner in der Lage, innerhalb der ersten 50 Ausführungsiterationen des zu optimierenden Kernels zu konvergieren. Allerdings wiesen die konvergierten Ausführungszeiten teils erhebliche Unterschiede zwischen den Testläufen auf.

In diesem Bereich benötigt es zur Zeit viel manuelle Arbeit zur Modellierung von Beispielfragen. Diese Beispielfragen werden benötigt, um natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und in Datenbankanfragen umsetzen zu können. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, welcher die manuelle Arbeit reduziert. Dazu wird mittels der Daten aus der Datenbank und Formulierungen, inklusive Synonymen, aus Dialogflow (ein intelligenter Assistent von Google) eine Aktive Ontologie erzeugt. Diese Ontologie verarbeitet anschließend die natürlichsprachlichen Anfragen und extrahiert die Parameter, welche für die Anfrage an die Datenbank benötigt werden. Die Ergebnisse der Aktiven Ontologie werden mit den Ergebnissen aus Dialogflow verglichen. Bei der Evaluation fällt auf, dass die Aktiven Ontologien fehleranfällig sind. Es werden zusätzliche, unerwünschte Parameter extrahiert, welche das Ergebnis verschlechtern. Die Übereinstimmungsrate bei einem Eins-zu-Eins-Vergleich mit Dialogflow liegt bei etwa 40%. Zukünftig könnte durch das Hinzufügen einer zusätzlichen selektiven Schicht innerhalb der Aktiven Ontologien die Parameterextraktion verbessert werden.

Current query selection strategies, use class label information to interpolate between opposite pairs at the decision boundary or select a query from a set of given unlabeled data points. However, these strategies cannot be used when no unlabeled and no negative observations are available. Then, one uses a query strategy function that rates the informativeness for any query candidate to synthesize the optimal query. While it is easy to calculate the most informative point in just a few dimensions, the curse of dimensionality quickly becomes a problem when searching for the most informative point in a high-dimensional space. This thesis takes a look at synthesizing queries in high-dimensional one-class cases via metaheuristics. The goal is to compare different metaheuristics experimentally with multiple data sets.

In dieser Arbeit wird das EDA-Programm Eagle, das zur Erstellung elektronischer Schaltpläne und Leiterplatten genutzt wird, in das Vitruvius-Framework eingebunden. Bestandteile sind hierbei das Ableiten eines Ecore-Metamodells, das die Schaltplandatei von Eagle beschreibt, das Etablieren von Transformationen zwischen Ecore-Modellen und Schaltplandateien sowie das Extrahieren von Änderungen zwischen zwei chronologisch aufeinanderfolgenden Schaltplandateien. Die extrahierten Änderungen werden in das Vitruvius-Framework eingespielt, wo sie durch das Framework zu in Konsistenzbeziehung stehenden Ecore-Modellen propagiert werden. Zudem wird ein Verfahren eingesetzt, um Änderungen in der Schaltplandatei einem eindeutigen elektronischen Bauteil zuordnen zu können. Dies ist erforderlich, um Bauteile im Kontext mit anderen Programmen zu verfolgen, da die Eigenschaften eines Bauteils in verschiedenen Programmen variieren können.

Dabei werden Kontexte zum Darstellen von einzelnen Eigenschaften und als Menge zum Definieren eines Zustands in dem sich eine Entität befinden muss um auf ein Datum zugreifen zu dürfen. Des Weiteren wird eine Analyse beschrieben und evaluiert, welche in der Lage ist verbotene Datenzugriffe in einem modelliertem Systemzustand und Datenfluss zu identifizieren.

In der Arbeit werden die Zeitreihen auf statische Features abgebildet, um die Lernverfahren aus der Literatur anwenden zu können. Danach müssen die Features visualisiert werden, damit der Nutzer Feedback geben kann. Es wurde evaluiert inwiefern ein Fachexperte erkennen kann, ob es sich bei Zeitreihen um Ausreißer handelt und wie er bei der Entscheidung unterstützt werden kann.

In this thesis, we explore transitive combination of binary transformations and we study what the resulting problems are. We develop a catalog of six failure potentials that can manifest in failures with regards to consistency between the models. The knowledge about these failure potentials can inform a transformation developer about possible problems arising from the combination of transformations. One failure potential is a consequence of the transformation network topology and the used domain models. It can only be avoided through topology adaptations. Another failure potential emerges, when two transformations try to enforce conflicting consistency constraints. This can only be repaired through adaptation of the original consistency constraints. Both failure potentials are case-specific and cannot be solved without knowing which transformations will be combined. Furthermore, we develop two transformation implementation patterns to mitigate two other failure potentials. These patterns can be applied by the transformation developer to an individual transformation definition, independent of the combination scenario. For the remaining two failure potentials, no general solution was found yet and further research is necessary.

We evaluate the findings with a case study that involves two independently developed transformations between a component-based software architecture model, a UML class diagram and its Java implementation. All failures revealed by the evaluation could be classified with the identified failure potentials, which gives an initial indicator for the completeness of our failure potential catalog. The proposed patterns prevented all failures of their targeted failure potential, which made up 70% of all observed failures, and shows that the developed implementation patterns are applicable and help to mitigate issues occurring from transitively combining binary transformations.

In this thesis the effectiveness of density-based outlier detection algorithms (such as KNN, LOF and related methods) on entirely synthetically generated data are compared, using its underlying density as ground truth.