Leistungsmessung und Leistungsbewertung von NoSQL-Datenbanken

Das Ziel der vorliegenden Masterthesis ist es, einen Überblick der verschiedenen Datenbanktypen und Leistungsanalysen zu geben. Die vergleichende Literaturstudie beschäftigt sich mit einem jungen Forschungsfeld und betrachtet insbesondere nichtrelationale NoSQL-Datenbanken, welche in den letzten Jahren immer beliebter geworden sind und einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken aufweisen. Doch was können die konkreten Datenbankimplementierungen bei unterschiedliche Datenmodellen leisten und welcher Testaufbau bietet sich bei welchen Einsatzanforderungen an? Zu Anfang definiert diese Arbeit Kriterien zur Bewertung von Leistung und untersucht experimentelle Vorgehensweise verschiedener Forscher. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, die Vergleichbarkeit der Messmethoden und Ergebnisse einzuschätzen und zu gewährleisten. Neben dem methodischen Vorgehen wird mit dem YCSB-Framework ein wichtiges Werkzeug besprochen, mit dem Leistungsmessungen in NoSQL-Datenbanken implementiert werden können

A Statistical Analysis of the Aggregation of Crowdsourced Labels

Crowdsourcing, due to its inexpensive and timely nature, has become a popular method of collecting data that is difficult for computers to generate. We focus on using this method of human computation to gather labels for classification tasks, to be used for machine learning. However, data gathered this way may be of varying quality, ranging from spam to perfect. We aim to maintain the cost-effective property of crowdsourcing, while also obtaining quality results. Towards a solution, we have multiple workers label the same problem instance, aggregating the responses into one label afterwards. We study what aggregation method to use, and what guarantees we can provide on its estimates. Different crowdsourcing models call for different techniques – we outline and organize various directions taken in the literature, and focus on the Dawid-Skene model. In this setting each instance has a true label, workers are independent, and the performance of each individual is assumed to be uniform over all instances, in the sense that she has an inherent skill that governs the probability with which she labels correctly. Her skill is unknown to us. Aggregation methods aim to find the true label of each task based solely on the labels the workers reported. We measure the performance of these methods by the probability with which the estimates they output match the true label. In practice, a popular procedure is to run the EM algorithm to find estimates of the skills and labels. However, this method is not directly guaranteed to perform well in our measure. We collect and evaluate theoretical results that bound the error of various aggregation methods, including specific variants of EM. Finally, we prove a guarantee on the error suffered by the maximum likelihood estimator, the global optima of the function that EM aims to numerically optimize