Heidelberg, Univ., Dipl.-Arb. 2007.

Diploma thesis entitled Trading on Internet Auctions deals with the analysis and comparison of important international and Czech internet auctions. Under examination are not only important auctions in terms of number of users, but also those that surpass other interesting business solutions and innovative thinking. The diploma thesis is divided into three chapters. The first chapter, entitled Establishment and Development of e-commerce describes the most important events and milestones for the development of e-commerce and the subsequent emergence of online auctions. The second chapter is specifically devoted to the analysis and comparison of foreign auction sites. The third chapter focused attention on the Czech auction sites, including the legal aspects that are related to trading on internet auctions. The whole thesis ends by conclusion and evaluation of reaching the given object.

Auf dem Gebiet der Klinischen Studien sind präzise Begriffsdefinitionen äußerst wichtig, um eine objektive Datenerfassung und -auswertung zu gewährleisten. Zudem ermöglichen sie externen Experten die Forschungsergebnisse korrekt zu interpretieren und anzuwenden. Allerdings weisen viele Klinische Studien Defizite in diesem Punkt auf: Definitionen sind oft ungenau oder werden implizit verwendet. Außerdem sind Begriffe oft uneinheitlich definiert, obwohl standardisierte Definitionen im Hinblick auf einen weitreichenderen Austausch von Ergebnissen wünschenswert sind. Vor diesem Hintergrund entstand die Idee des Data Dictionary, dessen Ziel zunächst darin besteht, die Definitionsalternativen von Begriffen zu sammeln und Klinischen Studien zur Verfügung zu stellen. Zusätzlich soll die Analyse der Definitionen in Bezug auf ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie deren Harmonisierung unterstützt werden. Standardisierte Begriffsdefinitionen werden jedoch nicht erzwungen, da die Unterschiede in Definitionen inhaltlich gerechtfertigt sein können, z.B. aufgrund der Verwendung in unterschiedlichen Fachgebieten, durch studienspezifische Bedingungen oder verschiedene Expertensichten. In der vorliegenden Arbeit wird ein Modell für das Data Dictionary entwickelt. Das entwickelte Modell folgt dem aus der Terminologie bekannten konzept-basierten Ansatz und erweitert diesen um die Möglichkeit der Repräsentation alternativer Definitionen. Insbesondere wird hierbei angestrebt, die Unterschiede in den Definitionen möglichst genau zu explizieren, um zwischen inhaltlich verschiedenen Definitionsalternativen (z.B. sich wider-sprechenden Expertenmeinungen) und konsistenten Varianten einer inhaltlichen Definition (z.B. verschiedene Sichten, Übersetzungen in verschiedene Sprachen) unterscheiden zu können. Mehrere Modellelemente widmen sich zudem der Explizierung von kontextuellen Informationen (z.B. der Gültigkeit innerhalb von Organisationen oder der Domäne zu der ein Konzept gehört), um die Auswahl und Wiederverwendung von Definitionen zu unterstützen. Diese Informationen erlauben verschiedene Sichten auf die Inhalte des Data Dictionary. Sichten werden dabei als kohärente Teilmengen des Data Dictionary betrachtet, die nur diejenigen Inhalte umfassen, die als relevant im ausgewählten Kontext spezifiziert sind.

Univ., Diss.--St. Gallen, 2004.

While Machine Learning is one of the most popular research areas in Computer Science, there are still only a few deployed applications intended for use by the general public. We have developed an exemplary application that can be directly applied to eBay trading. Our system predicts how much an item would sell for on eBay based on that item's attributes. We ran our experiments on the eBay laptop category, with prior trades used as training data. The system implements a feature-weighted k-Nearest Neighbor algorithm, using genetic algorithms to determine feature weights. Our results demonstrate an average prediction error of 16%; we have also shown that this application greatly reduces the time a reseller would need to spend on trading activities, since the bulk of market research is now done automatically with the help of the learned model.

We have entered the age of big data. Massive datasets are now common in science, government and enterprises. Yet, making sense of these data remains a fundamental challenge. Where do we start our analysis? Where to go next? How to visualize our findings? We answers these questions by bridging Data Mining and Human- Computer Interaction (HCI) to create tools for making sense of graphs with billions of nodes and edges, focusing on: (1) Attention Routing: we introduce this idea, based on anomaly detection, that automatically draws people’s attention to interesting areas of the graph to start their analyses. We present three examples: Polonium unearths malware from 37 billion machine-file relationships; NetProbe fingers bad guys who commit auction fraud. (2) Mixed-Initiative Sensemaking: we present two examples that combine machine inference and visualization to help users locate next areas of interest: Apolo guides users to explore large graphs by learning from few examples of user interest; Graphite finds interesting subgraphs, based on only fuzzy descriptions drawn graphically. (3) Scaling Up: we show how to enable interactive analytics of large graphs by leveraging Hadoop, staging of operations, and approximate computation. This thesis contributes to data mining, HCI, and importantly their intersection, including: interactive systems and algorithms that scale; theories that unify graph mining approaches; and paradigms that overcome fundamental challenges in visual analytics. Our work is making impact to academia and society: Polonium protects 120 million people worldwide from malware; NetProbe made headlines on CNN, WSJ and USA Today; Pegasus won an opensource software award; Apolo helps DARPA detect insider threats and prevent exfiltration. We hope our Big Data Mantra “Machine for Attention Routing, Human for Interaction” will inspire more innovations at the crossroad of data mining and HCI.

Univ., Diss.--München, 2004.

Στη παρούσα διπλωματική εργασία, πραγματοποιείται μία ποιοτική επισκόπηση του όρου Σημαντικός Ιστός και των τεχνολογιών αναπαράστασης γνώσης και συμπερασμού που υπόκεινται σε αυτόν, όπως οντολογίες, μέθοδοι και εργαλεία ανάπτυξης οντολογιών, γλώσσες αναπαράστασης οντολογιών καθώς και η επέκταση της εκφραστικότητας των οντολογιών με την προσθήκη κανόνων. Επίσης, γίνεται εκτενής αναφορά σε μία άλλη εξελικτική τάση, που κυριαρχεί στο χώρο του Web, το Web 2.0. Στα πλαίσια του Web 2.0, αναλύονται έννοιες όπως mashups και Web APIs. Ειδικά για την έννοια των Web APIs, γίνεται αναφορά και ανάλυση συγκεκριμένων APIs, όπως αυτά της Amazon και του EBay. Οι έννοιες του Σημαντικού Ιστού και του Web 2.0 παρουσιάζονται πολλές φόρες ως ανταγωνιστικές για το μέλλον του Ιστού. Εντούτοις, γίνεται σαφές όλο και περισσότερο ότι οι δύο αυτές έννοιες είναι συμπληρωματικές. Στα πλαίσια της διπλωματικής εργασίας, αναπτύχθηκε μια εφαρμογή η οποία θα συνδυάζει αυτές τις δύο κυρίαρχες τεχνολογικές τάσεις. Πιο συγκεκριμένα, η εφαρμογή αποτελεί ένα πλαίσιο αναζήτησης βιβλίων από το Amazon και το Half eBay με χαρακτήρα εξατομίκευσης. Για την εφαρμογή, κάθε χρήστης αποτελεί μία αυτόνομη οντότητα. Συνεπώς, το περιεχόμενο της εφαρμογής προσαρμόζεται ανάλογα με το προφίλ του χρήστη κάθε φορά. Η υλοποίηση της εφαρμογής στηρίζεται αποκλειστικά στην ανάπτυξη οντολογιών, στη συγγραφή κανόνων (για την εξατομίκευση), στη δημιουργία ενός mashup και στα Web APIs. Τέλος, να σημειωθεί ότι η εφαρμογή στηρίζεται σε μία κατανεμημένη αρχιτεκτονική 3-επιπέδων. / In the present diploma thesis, one qualitative review is realised for the concepts of Semantic Web and of technologies of representation of knowledge and reasoning that being in this, such as ontologies, methods and tools for ontology development, representation languages of ontologies as well as the extension of expressiveness of ontologies with the addition of rules. Also, it becomes an extensive report in an other evolutionary tendency, that dominates in the space of Web, Web 2.0. In the scope of Web 2.0, concepts such as mashups and Web APIs are analyzed. Specifically for the concept of Web APIs, we make a report and an analysis of concrete APIs, as those of Amazon and EBay. The concepts of Semantic Web and Web 2.0 are presented a lot of times as competitive for the future of Web. Nevertheless, it becomes more and more obvious that these two concepts are complemental. In the scope of these diploma thesis, was developed an application which combines these two dominant technological tendencies. In particular, the application constitutes a framework of searching books from Amazon and Half eBay with a personalised character. For the application, each user constitutes an autonomous entity. Consequently, the content of application is adapted depending on the profile of user each time. The implementation of application is supported exclusively in the ontology development, in the writing of rules (for the personalisation), in the creation of a mashup and in Web APIs. Finally, it is marked that the application is supported in a distributed 3-tier architecture.