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P266 - BTW2017 - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web - Workshopband

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/21091
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Auflistung P266 - BTW2017 - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web - Workshopband nach Erscheinungsdatum

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  • Konferenzbeitrag
    Computational Social Choice in the Clouds
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Csar, Theresa; Lackner, Martin; Pichler, Reinhard; Sallinger, Emanuel
    In the era of big data we are concerned with solving computational problems on huge datasets. To handle huge datasets in cloud systems dedicated programming frameworks are used, among which MapReduce is the most widely employed. It is an important issue in many application areas to design parallel algorithms which can be executed efficiently on cloud systems and can cope with big data. In computational social choice we are concerned with computational questions of joint decision making based on preference data. The question of how to handle huge preference datasets has not yet received much attention. In this report we summarize our recent work on designing and evaluating algorithms for winner determination in huge elections using the MapReduce framework.
  • Konferenzbeitrag
    Modellierung von relationalen Datenbanken mit UML im Round-Trip- Engineering
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Salgert, Björn; Rakow, Thomas C.
    Die Unified Modeling Language (UML) wird mithilfe eines Profils erweitert, um den Entwurf relationaler Datenbanken zu unterstützen. Elemente von UML wie Vererbung können zur Daten-bankmodellierung genutzt werden, und datenbankspezifische Elemente wie beispielwei- se Indizes lassen sich in UML modellieren. Es wird eine automatisierte Abbildung vom UML- Klassendiagramm zum Datenbankschema erklärt und das Round-Trip-Engineering zwischen UML und einem Datenbankschema dargestellt. Schließlich wird der Nutzen dieser Modellierungsmethode verdeutlicht.
  • Konferenzbeitrag
    A Data Center Infrastructure Monitoring Platform Based on Storm and Trident
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Dreissig, Felix; Pollner, Niko
    Sensor data of a modern data center’s cooling and power infrastructure fulfil the character- istics of data streams and are therefore suitable for stream processing. We present a stream-based monitoring platform for data center infrastructure. It is based on multiple independent collectors, which query measurements from sensors and forward them to an Apache Kafka queue. At the platform’s core is a processing cluster based on Apache Storm and its high-level Trident API. From there, results get forwarded to one or multiple data sinks. Using our system, analytical queries can be developed using a collection of universal, generic stream operators including CORRELATE, a novel operator which combines elements from multiple streams with unique semantics. Besides the platform’s general concept, the characteristics and pitfalls of our real-world implementation are also discussed in this work.
  • Konferenzbeitrag
    Comparative Evaluation for Recommender Systems for Book Recommendations
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Tashkandi, Araek; Wiese, Lena; Baum, Marcus
    Recommender System (RS) technology is often used to overcome information overload. Recently, several open-source platforms have been available for the development of RSs. Thus, there is a need to estimate the predictive accuracy of such platforms to select a suitable framework. In this paper we perform an offline comparative evaluation of commonly used recommendation algorithms of collaborative filtering. They are implemented by three popular RS platforms (LensKit, Mahout, and MyMediaLite) using the BookCrossing data set containing 1,149,780 user ratings on books. Our main goal is to find out which of these RSs is the most applicable and has high performance and accuracy on these data. We consider performing a fair objective comparison by benchmarking the evaluation dimensions such as the data set and the evaluation metric. Our evaluation shows the disparity of evaluation results between the RS frameworks. This points to the need of standardizing evaluation methodologies for recommendation algorithms.
  • Konferenzbeitrag
    Personalized Stream Analysis with PreferenceSQL
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Rudenko, Lena; Endres, Markus
    In this paper we present our demo application which allows preference-based search for interesting information in a data stream. In contrast to existing stream analysis services, the applica- tion uses the attributes of the stream records in combination with soft conditions to achieve the best possible result for a query.
  • Konferenzbeitrag
    Application and Testing of Business Processes in the Energy Domain
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Böhmer, Kristof; Stertz, Florian; Hildebrandt, Tobias; Rinderle-Ma, Stefanie; Eibl, Günther; Ferner, Cornelia; Burkhart, Sebastian; Engel, Dominik
    The energy domain currently struggles with radical legal and technological changes, such as, smart meters. This results in new use cases which can be implemented based on business process technology. Understanding and automating business processes requires to model and test them. However, existing process testing approaches frequently struggle with the testing of process resources, such as ERP systems, and negative testing. Hence, this work presents a toolchain which tackles that limitations. The approach uses an open source process engine to generate event logs and applies process mining techniques in a novel way.
  • Konferenzbeitrag
    Datenschutzmechanismen für Gesundheitsspiele am Beispiel von Secure Candy Castle
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Giebler, Corinna; Stach, Christoph
    Smartphones sind mittlerweile ein fester Bestandteil des modernen Lebens. Sie erzeugen, speichern und verarbeiten eine Vielzahl an privaten Daten. Auch im Gesundheitssektor werden sie zunehmend eingesetzt; die dabei entstehenden Daten sind besonders schützenswert. In dieser Arbeit werden daher Konzepte eingeführt, die Nutzern die Kontrolle über ihre Gesundheitsdaten geben. Zu diesem Zweck wird Secure Candy Castle, ein Spiel für Kinder mit einer Diabeteserkrankung, das mit einem Berechtigungsmanagementsystem verbunden ist, vorgestellt. Der Nutzer kann den Funktionsumfang des Spiels einschränken, wodurch die App weniger Berechtigungen erhält. Zu- sätzlich werden für SCC Komponenten entwickelt, die die Interoperabilität von Smartphones mit medizinischen Messgeräten verbessert. Die Evaluation zeigt, dass mit SCC alle aktuellen Probleme von Gesundheits-Apps adressiert werden. Die Konzepte sind generisch und lassen sich auf beliebige andere Gesundheits-Apps anwenden.
  • Konferenzbeitrag
    Data Mining von multidimensionalen Qualitätsdaten aus einer computerintegrierten industriellen Fertigung zur visuellen Analyse von komplexen Wirkzusammenhängen
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Birnbaum, Frederick; Moewes, Christian; Nicklas, Daniela; Schmid, Ute
  • Konferenzbeitrag
    Mining Java Packages for Developer Profiles: An Exploratory Study
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Ramadani, Jasmin; Wagner, Stefan
    Not all developers have the same degree of knowledge of all parts of a software system. For allocating new task expertise, it would be interesting to have different developer profiles explicit. The state of the practice is to find out manually who might be most experienced in a certain area. A clear understanding how to automate this analysis is missing. Our goal is to explore to what degree the analysis of couplings of packages can be useful for this automation. Our analysis approach uses the idea that packages reflect the organization of the source code into basic functionalities. We use data mining on the version history to identify the sets of the packages that were most frequently changed together in different occasions. We present a case study where we analyze three open-source software systems to define developer expertise profiles based on the aggregation of the packages. Our results identify different developer profiles. They can be especially useful in analyzing projects with a larger number of developers saving time and effort by limiting the data sets to be investigated to find relevant software changes.
  • Konferenzbeitrag
    Duplikaterkennung in der Graph-Processing-Platform GRADOOP
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Pretzsch, Florian
    Die zunehmende Bedeutung von Graphdaten im Kontext von Big Data erfordert wirksame Verfahren zur Erkennung von Duplikaten, d. h. Knoten, welche das selbe Realweltobjekt repräsentieren. Dieser Beitrag stellt die Integration von Techniken zur Duplikaterkennung innerhalb des Graphverarbeitungs-Frameworks GRADOOP vor. Dazu werden dem GRADOOP-Framework neue Operatoren zur Duplikaterkennung hinzugefügt, die u. a. in der Lage sind, Ähnlichkeiten zwischen Knoten von einem oder mehreren Graphen zu bestimmen und ermittelte Duplikate als neue Kanten zu repräsentieren. Das vorgestellte Konzept wurde prototypisch implementiert und evaluiert.