FG Datenbank- und Informationssysteme
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Institute
Semantics in databases
(2003)
EFM-DBSCAN: Ein baumbasierter Clusteringalgorithmus unter Ausnutzung erweiterter Leader-Umgebungen
(2017)
DBSCAN ist ein dichte-basierter Clusteringalgorithmus, der beliebig geformte Cluster erkennt und sie von Rauschen trennt. Aufgrund der Laufzeit von O(n2) ist seine Anwendung jedoch auf kleine Datenkollektionen beschränkt. Um diesen Aufwand zu reduzieren, wurde der auf dem Konzept der
Leader-Umgebung basierende Algorithmus FM-DBSCAN vorgestellt, der für beliebige Metriken dasselbe Clustering wie DBSCAN liefert. In dieser Arbeit wird nun basierend auf FM-DBSCAN das Verfahren EFM-DBSCAN entwickelt. EFM-DBSCAN nutzt die folgenden zwei Konzepte zur Eizienzsteigerung: (a) eine baumbasierte Partitionierung und (b) die Erweiterung der Objekte einer Leader-Umgebung um die Distanzen zu ihrem Leader. Erste Experimente zeigen, dass EFM-DBSCAN bis zu einem Faktor 17 weniger Distanzberechnungen und bis zu einem Faktor 13 weniger Rechenzeit als FM-DBSCAN benötigt. Gegenüber DBSCAN wurde ein Faktor von bis zu 104 eingespart.
DBSCAN ist ein dichte-basierter Clustering-Algorithmus,
der Cluster beliebiger Form auffindet und diese von Rauschen
trennt. Aufgrund des quadratischen Aufwands ist DBSCAN
fur große Datenmengen jedoch oft ungeeignet. In die- ¨
ser Arbeit wird deshalb ein effizienterer Algorithmus namens
FM-DBSCAN vorgestellt, der fur eine beliebige Distanz- ¨
funktion (Metrik) dasselbe Ergebnis wie DBSCAN liefert.
Hierfur partitioniert FM-DBSCAN die Datenkollektion in ¨
Leader-Umgebungen, auf denen anschließend das Clustering
durchgefuhrt wird. Erste Experimente mittels synthetischen ¨
Datenkollektionen zeigen, dass FM-DBSCAN um einen Faktor
> 990 schneller als DBSCAN ist und auch wesentlich
besser mit der Kollektionsgr¨oße skaliert
The concept of intelligent agents is—roughly speaking—based on an architecture and a set of behavioral programs that primarily serve to solve problems autonomously.
Increasing the degree of autonomy and improving cognitive performance, which can be assessed using cognitive and behavioral tests, are two important research trends. The degree of autonomy can be increased using higher-level psychological modules with which needs and motives are taken into account. In our approach we integrate these modules in architecture for an embodied, enactive multi-agent system, such that distributed problem solutions can be achieved. Furthermore, after uncovering some weaknesses in the cognitive performance of traditionally designed agents, we focus on two major aspects. On the one hand, the knowledge processing of cognitive agents is based on logical formalisms, which have deficiencies in the representation and processing of incomplete or uncertain knowledge. On the other hand, in order to fully understand the performance of cognitive agents, explanations at the symbolic and subsymbolic levels are required. Both aspects can be addressed by quantum-inspired cognitive agents. To investigate this approach, we consider two tasks in the sphere of Shannon's famous mouse-maze problem: namely classifying target objects and ontology inference. First, the classification of an unknown target object in the mouse-maze, such as cheese, water, and bacon, is based on sensory data that measure characteristics such as odor, color, shape, or nature. For an intelligent agent, we need a classifier with good prediction accuracy and explanatory power on a symbolic level. Boolean logic classifiers do work on a symbolic level but are not adequate for dealing with continuous data. Therefore, we demonstrate and evaluate a quantum-logic-inspired classifier in comparison to Boolean-logic-based classifiers. Second, ontology inference is iteratively achieved by a quantum-inspired agent through maze exploration. This requires the agent to be able to manipulate its own state by performing actions and by collecting sensory data during perception. We suggest an algebraic approach where both kinds of behaviors are uniquely described by quantum operators. The agent's state space is then iteratively constructed by carrying out unitary action operators, while Hermitian perception operators act as observables on quantum eigenstates. As a result, an ontology emerges as the simultaneous solution of the respective eigenvalue equations.
Tags: btuktqiai; btuktcogsys; btukttheseus; btuktqtheseus
Computergestützte Methoden der Interpretation. Perspektiven einer digitalen Medienwissenschaft
(2018)
Zwar hat sich die elektronische Datenverarbeitung etwa im Rahmen der Archivierung, der Kategorisierung und der Suche von bzw. in Texten allgemein durchgesetzt, allerdings können deren Verfahren bisher nur bedingt auf eine Ebene des Textverständnisses vordringen. Es existieren keine Algorithmen, die menschliche Interpretation auf Subtextebene zufriedenstellend imitieren könnten. Unter Subtext wird hier eine Bedeutungsebene verstanden, die der expliziten Aussage eines Textes als zusätzliche Ausdrucksdimension unterlegt ist. Von Seiten der Computerphilologie sind bisher einzig Textanalyse und -interpretation unterstützende Verfahren entwickelt worden, die lediglich auf der Sprachoberfläche Anwendung finden (Jannidis, 2010). Von Seiten der Computerlinguistik und der Informatik existieren hingegen Text-Retrieval-Systeme, die den groben Inhalt von Texten erfassen (Manning et al., 2008). Dabei erfolgt jedoch keine ‚echte‘ Interpretation, die die impliziten Aussagen des Textes erfassen und damit die Ableitung neuen Wissens ermöglichen könnte. Aufbauend auf der 2016 vorgestellten formalen Subtextanalyse (Klimczak, 2016) erscheint aber ein algorithmisiertes Verfahren zur Rekonstruktion von komplexen Semantiken narrativer Gebrauchstexte möglich, welches die bestehenden Verfahren sowohl der Computerphilologie als auch der Computerlinguistik qualitativ übertreffen könnte, indem es hermeneutische Zugänge für informationstechnische Forschung erschließt.
Ereignismuster für die Verwaltung von komplexen Tupelereignissen in Probabilistischen Datenbanken
(2012)
The 8th PhD Symposium on Future Directions in Information Access (FDIA) will be held in conjunction with the 8th International Conference on the Theory of Information Retrieval (ICTIR 2018) in Tianjin, China. The symposium aims to provide a forum for early stage researchers such as PhD students, to share their research and interact with each other and senior researchers in an informal and relaxed atmosphere. The symposium provides an excellent opportunity for the participants to promote their work and obtain experience in presenting and communicating their research. The participants will learn about different topics in the area of information access and retrieval, receive feedback on their work, meet lots of peers and hear inspiring talks.
Traditional clustering algorithms like K-medoids and DBSCAN take distances between objects as input and find clusters of objects. Distance functions need to satisfy the triangle inequality (TI) property, but sometimes TI is violated and, thus, may compromise the quality of resulting clusters. However, there are scenarios, for example in the context of social networks, where TI does not hold but a meaningful clustering is still possible. This paper investigates the consequences of TI violation with respect to different traditional clustering techniques and presents instead a clique guided approach to find meaningful clusters. In this paper, we use the quantum logic-based query language (CQQL) to measure the similarity value between objects instead of a distance function. The contribution of this paper is to propose an approach of non-TI clustering in the context of social network scenario.