Semantische Suche

Abfrageanweisungen (Bedingungen)
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Parameter [
limit:

Legt fest, wie viele Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse maximal angezeigt werden sollen
offset:

Legt fest, ab dem wievielten Ergebnis mit der Ausgabe der Abfrageergebnisse begonnen werden soll
link:

Legt fest, ob die Datenwerte der Ergebnisse bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse als Link angezeigt werden sollen
headers:

Legt fest, ob Überschriften bzw. Attributbezeichnungen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse verwendet werden sollen
mainlabel:

Legt fest, welche Überschrift oder Bezeichnung für die Hauptergebnisspalte bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll
intro:

Legt fest, welcher Text vor der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll
outro:

Legt fest, welcher Text nach der Ausgabe der Abfrageergebnisse angezeigt werden soll
searchlabel:

Legt fest, welcher Text als Link zur Ausgabe weiterer Abfrageergebnisse angezeigt werden soll
default:

Legt fest, welcher Text angezeigt werden soll, sofern keine Abfrageergebnisse vorhanden sind
import-annotation:

Legt fest, ob die zusätzlich annotierten Daten während des Parsens einer Seite kopiert werden sollen
propsep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributen der Ergebnisse genutzt werden soll
valuesep:

Legt fest, welches Trennzeichen zwischen den Attributwerten der Ergebnisse genutzt werden soll
template:

Legt fest, welche Vorlage zum Anzeigen der Abfrageergebnisse verwendet werden soll
named args:

Legt fest, ob Bezeichnungen für die Parameter an die Vorlage bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse weitergegeben werden sollen
userparam:

Legt fest, welcher Wert jedem Vorlagenaufruf übergeben wird, sofern eine Vorlage genutzt wird
class:

Legt fest, welche zusätzliche CSS-Klasse genutzt werden soll
introtemplate:

Legt fest, welche Vorlage vor der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll
outrotemplate:

Legt fest, welche Vorlage nach der Ausgabe von Abfrageergebnissen eingefügt werden soll
sep:

Legt fest, welches Trennzeichen bei der Ausgabe der Abfrageergebnisse genutzt werden soll
prefix:

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Freitag, 10. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Violina Zhekova
Titel Flexible User-Friendly Trip Planning Queries
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Saeed Taghizadeh
Vortragsmodus
Kurzfassung The users of the location-based services often want to find short routes that pass through multiple Points-of-Interest (PoIs); consequently, developing trip planning queries that can find the shortest routes that passes through user-specified categories has attracted considerable attention. If multiple PoI categories, e.g., restaurant and shopping mall, are in an ordered list (i.e., a category sequence), the trip planning query searches for a sequenced route that passes PoIs that match the user-specified categories in order.

Existing approaches find the shortest route based on the user query. A major problem with the existing approaches is that they only take the order of POIs and output the routes which match the sequence perfectly. However, users who they are interested in applying more constraints, like considering the hierarchy of the POIs and the relationship among sequence points, could not express their wishes in the form of query users. Example below, illustrates the problem:

Example: A user is interested in visiting three department stores (DS) but she needs to have some food after each visit. It is important for the user to visit three different department stores but the restaurants could be the same. How could the user, express her needs to a trip planning system?

The topic of this bachelor thesis is to design such a language for trip planning system which enables the user to express her needs in the form of user queries in a flexible manner.

Freitag, 17. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 24. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 31. Mai 2019, 11:30 Uhr

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Freitag, 7. Juni 2019, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Daniela Ruchser
Titel Evaluierung unbalancierter Lernmethoden
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Die binäre Klassifikation von Daten mit unbalancierter Klassenverteilung ist ein relevantes Data-Mining-Problem. In vielen Anwendungsgebieten tritt die interessierende Klasse viel seltener auf als die Mehrheitsklasse, beispielsweise in der medizinischen Diagnose. Standard-Lernalgorithmen und -Evaluationsmaße sind in solchen Situationen nicht gut geeignet. In der Literatur gibt es viele Ansätze, die dieses Problem mit geeigneteren Evaluationsmaßen und Lernmethoden adressieren. Die Frage, unter welchen Umständen welche der Lernmethoden am besten funktionieren, soll durch eine umfassende experimentelle Vergleichsstudie beantwortet werden. Ein weiteres Ziel dieser Masterarbeit ist, den Einfluss verschiedener Datencharakteristiken auf die Performanz der Methoden mithilfe von Meta-Learning zu untersuchen.