Cyberspace and Real-World Behavioral Relationships: Towards the Application of Internet Search Queries to Identify Individuals At-risk for Suicide

The Internet has become an integral and pervasive aspect of society. Not surprisingly, the growth of ecommerce has led to focused research on identifying relationships between user behavior in cyberspace and the real world - retailers are tracking items customers are viewing and purchasing in order to recommend additional products and to better direct advertising. As the relationship between online search patterns and real-world behavior becomes more understood, the practice is likely to expand to other applications. Indeed, Google Flu Trends has implemented an algorithm that accurately charts the relationship between the number of people searching for flu-related topics on the Internet, and the number of people who actually have flu symptoms in that region. Because the results are real-time, studies show Google Flu Trends estimates are typically two weeks ahead of the Center for Disease Control. The Air Force has devoted considerable resources to suicide awareness and prevention. Despite these efforts, suicide rates have remained largely unaffected. The Air Force Suicide Prevention Program assists family, friends, and co-workers of airmen in recognizing and discussing behavioral changes with at-risk individuals. Based on other successes in correlating behaviors in cyberspace and the real world, is it possible to leverage online activities to help identify individuals that exhibit suicidal or depression-related symptoms? This research explores the notion of using Internet search queries to classify individuals with common search patterns. Text mining was performed on user search histories for a one-month period from nine Air Force installations. The search histories were clustered based on search term probabilities, providing the ability to identify relationships between individuals searching for common terms. Analysis was then performed to identify relationships between individuals searching for key terms associated with suicide, anxiety, and post-traumatic stress

A holistic approach to information mining : internship experience at Oticon A/S

Internship report presented as partial requirement for obtaining the Master’s degree in Information Management, with a specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceIn our days, companies have the huge possibility to understand their customers like never before. They have access to numerous sources of customer related data. Insights that can’t be retrieved from secondary sources, can be gathered through market research. Data is the key element to create customer centric value through data-driven decisions. Making the right decisions based on empirical analysis can become a competitive advantage and a critical success factor for big industry players like Oticon A/S - one of the largest in the world manufacturer of hearing aid devices. This internship report will describe the author’s ten months internship experience in the Market Intelligence Team of Oticon. The description of the projects carried throughout the internship and especially their diversity in terms of tools and methodologies, aims to represent a holistic approach to data mining, showing how the latter should be performed considering it as a part of a larger ecosystem of actors and processes. Quantitative research, development of reporting solutions, database management, and application of frequent pattern mining algorithms, are all used to transform data into actionable knowledge

Similarity processing in multi-observation data

Many real-world application domains such as sensor-monitoring systems for environmental research or medical diagnostic systems are dealing with data that is represented by multiple observations. In contrast to single-observation data, where each object is assigned to exactly one occurrence, multi-observation data is based on several occurrences that are subject to two key properties: temporal variability and uncertainty. When defining similarity between data objects, these properties play a significant role. In general, methods designed for single-observation data hardly apply for multi-observation data, as they are either not supported by the data models or do not provide sufficiently efficient or effective solutions. Prominent directions incorporating the key properties are the fields of time series, where data is created by temporally successive observations, and uncertain data, where observations are mutually exclusive. This thesis provides research contributions for similarity processing - similarity search and data mining - on time series and uncertain data. The first part of this thesis focuses on similarity processing in time series databases. A variety of similarity measures have recently been proposed that support similarity processing w.r.t. various aspects. In particular, this part deals with time series that consist of periodic occurrences of patterns. Examining an application scenario from the medical domain, a solution for activity recognition is presented. Finally, the extraction of feature vectors allows the application of spatial index structures, which support the acceleration of search and mining tasks resulting in a significant efficiency gain. As feature vectors are potentially of high dimensionality, this part introduces indexing approaches for the high-dimensional space for the full-dimensional case as well as for arbitrary subspaces. The second part of this thesis focuses on similarity processing in probabilistic databases. The presence of uncertainty is inherent in many applications dealing with data collected by sensing devices. Often, the collected information is noisy or incomplete due to measurement or transmission errors. Furthermore, data may be rendered uncertain due to privacy-preserving issues with the presence of confidential information. This creates a number of challenges in terms of effectively and efficiently querying and mining uncertain data. Existing work in this field either neglects the presence of dependencies or provides only approximate results while applying methods designed for certain data. Other approaches dealing with uncertain data are not able to provide efficient solutions. This part presents query processing approaches that outperform existing solutions of probabilistic similarity ranking. This part finally leads to the application of the introduced techniques to data mining tasks, such as the prominent problem of probabilistic frequent itemset mining.Viele Anwendungsgebiete, wie beispielsweise die Umweltforschung oder die medizinische Diagnostik, nutzen Systeme der Sensorüberwachung. Solche Systeme müssen oftmals in der Lage sein, mit Daten umzugehen, welche durch mehrere Beobachtungen repräsentiert werden. Im Gegensatz zu Daten mit nur einer Beobachtung (Single-Observation Data) basieren Daten aus mehreren Beobachtungen (Multi-Observation Data) auf einer Vielzahl von Beobachtungen, welche zwei Schlüsseleigenschaften unterliegen: Zeitliche Veränderlichkeit und Datenunsicherheit. Im Bereich der Ähnlichkeitssuche und im Data Mining spielen diese Eigenschaften eine wichtige Rolle. Gängige Lösungen in diesen Bereichen, die für Single-Observation Data entwickelt wurden, sind in der Regel für den Umgang mit mehreren Beobachtungen pro Objekt nicht anwendbar. Der Grund dafür liegt darin, dass diese Ansätze entweder nicht mit den Datenmodellen vereinbar sind oder keine Lösungen anbieten, die den aktuellen Ansprüchen an Lösungsqualität oder Effizienz genügen. Bekannte Forschungsrichtungen, die sich mit Multi-Observation Data und deren Schlüsseleigenschaften beschäftigen, sind die Analyse von Zeitreihen und die Ähnlichkeitssuche in probabilistischen Datenbanken. Während erstere Richtung eine zeitliche Ordnung der Beobachtungen eines Objekts voraussetzt, basieren unsichere Datenobjekte auf Beobachtungen, die sich gegenseitig bedingen oder ausschließen. Diese Dissertation umfasst aktuelle Forschungsbeiträge aus den beiden genannten Bereichen, wobei Methoden zur Ähnlichkeitssuche und zur Anwendung im Data Mining vorgestellt werden. Der erste Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit Ähnlichkeitssuche und Data Mining in Zeitreihendatenbanken. Insbesondere werden Zeitreihen betrachtet, welche aus periodisch auftretenden Mustern bestehen. Im Kontext eines medizinischen Anwendungsszenarios wird ein Ansatz zur Aktivitätserkennung vorgestellt. Dieser erlaubt mittels Merkmalsextraktion eine effiziente Speicherung und Analyse mit Hilfe von räumlichen Indexstrukturen. Für den Fall hochdimensionaler Merkmalsvektoren stellt dieser Teil zwei Indexierungsmethoden zur Beschleunigung von ähnlichkeitsanfragen vor. Die erste Methode berücksichtigt alle Attribute der Merkmalsvektoren, während die zweite Methode eine Projektion der Anfrage auf eine benutzerdefinierten Unterraum des Vektorraums erlaubt. Im zweiten Teil dieser Arbeit wird die Ähnlichkeitssuche im Kontext probabilistischer Datenbanken behandelt. Daten aus Sensormessungen besitzen häufig Eigenschaften, die einer gewissen Unsicherheit unterliegen. Aufgrund von Mess- oder übertragungsfehlern sind gemessene Werte oftmals unvollständig oder mit Rauschen behaftet. In diversen Szenarien, wie beispielsweise mit persönlichen oder medizinisch vertraulichen Daten, können Daten auch nachträglich von Hand verrauscht werden, so dass eine genaue Rekonstruktion der ursprünglichen Informationen nicht möglich ist. Diese Gegebenheiten stellen Anfragetechniken und Methoden des Data Mining vor einige Herausforderungen. In bestehenden Forschungsarbeiten aus dem Bereich der unsicheren Datenbanken werden diverse Probleme oftmals nicht beachtet. Entweder wird die Präsenz von Abhängigkeiten ignoriert, oder es werden lediglich approximative Lösungen angeboten, welche die Anwendung von Methoden für sichere Daten erlaubt. Andere Ansätze berechnen genaue Lösungen, liefern die Antworten aber nicht in annehmbarer Laufzeit zurück. Dieser Teil der Arbeit präsentiert effiziente Methoden zur Beantwortung von Ähnlichkeitsanfragen, welche die Ergebnisse absteigend nach ihrer Relevanz, also eine Rangliste der Ergebnisse, zurückliefern. Die angewandten Techniken werden schließlich auf Problemstellungen im probabilistischen Data Mining übertragen, um beispielsweise das Problem des Frequent Itemset Mining unter Berücksichtigung des vollen Gehalts an Unsicherheitsinformation zu lösen

Correlation Clustering

Knowledge Discovery in Databases (KDD) is the non-trivial process of identifying valid, novel, potentially useful, and ultimately understandable patterns in data. The core step of the KDD process is the application of a Data Mining algorithm in order to produce a particular enumeration of patterns and relationships in large databases. Clustering is one of the major data mining techniques and aims at grouping the data objects into meaningful classes (clusters) such that the similarity of objects within clusters is maximized, and the similarity of objects from different clusters is minimized. This can serve to group customers with similar interests, or to group genes with related functionalities. Currently, a challenge for clustering-techniques are especially high dimensional feature-spaces. Due to modern facilities of data collection, real data sets usually contain many features. These features are often noisy or exhibit correlations among each other. However, since these effects in different parts of the data set are differently relevant, irrelevant features cannot be discarded in advance. The selection of relevant features must therefore be integrated into the data mining technique. Since about 10 years, specialized clustering approaches have been developed to cope with problems in high dimensional data better than classic clustering approaches. Often, however, the different problems of very different nature are not distinguished from one another. A main objective of this thesis is therefore a systematic classification of the diverse approaches developed in recent years according to their task definition, their basic strategy, and their algorithmic approach. We discern as main categories the search for clusters (i) w.r.t. closeness of objects in axis-parallel subspaces, (ii) w.r.t. common behavior (patterns) of objects in axis-parallel subspaces, and (iii) w.r.t. closeness of objects in arbitrarily oriented subspaces (so called correlation cluster). For the third category, the remaining parts of the thesis describe novel approaches. A first approach is the adaptation of density-based clustering to the problem of correlation clustering. The starting point here is the first density-based approach in this field, the algorithm 4C. Subsequently, enhancements and variations of this approach are discussed allowing for a more robust, more efficient, or more effective behavior or even find hierarchies of correlation clusters and the corresponding subspaces. The density-based approach to correlation clustering, however, is fundamentally unable to solve some issues since an analysis of local neighborhoods is required. This is a problem in high dimensional data. Therefore, a novel method is proposed tackling the correlation clustering problem in a global approach. Finally, a method is proposed to derive models for correlation clusters to allow for an interpretation of the clusters and facilitate more thorough analysis in the corresponding domain science. Finally, possible applications of these models are proposed and discussed.Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist der Prozess der automatischen Extraktion von Wissen aus großen Datenmengen, das gültig, bisher unbekannt und potentiell nützlich für eine gegebene Anwendung ist. Der zentrale Schritt des KDD-Prozesses ist das Anwenden von Data Mining-Techniken, um nützliche Beziehungen und Zusammenhänge in einer aufbereiteten Datenmenge aufzudecken. Eine der wichtigsten Techniken des Data Mining ist die Cluster-Analyse (Clustering). Dabei sollen die Objekte einer Datenbank in Gruppen (Cluster) partitioniert werden, so dass Objekte eines Clusters möglichst ähnlich und Objekte verschiedener Cluster möglichst unähnlich zu einander sind. Hier können beispielsweise Gruppen von Kunden identifiziert werden, die ähnliche Interessen haben, oder Gruppen von Genen, die ähnliche Funktionalitäten besitzen. Eine aktuelle Herausforderung für Clustering-Verfahren stellen hochdimensionale Feature-Räume dar. Reale Datensätze beinhalten dank moderner Verfahren zur Datenerhebung häufig sehr viele Merkmale (Features). Teile dieser Merkmale unterliegen oft Rauschen oder Abhängigkeiten und können meist nicht im Vorfeld ausgesiebt werden, da diese Effekte in Teilen der Datenbank jeweils unterschiedlich ausgeprägt sind. Daher muss die Wahl der Features mit dem Data-Mining-Verfahren verknüpft werden. Seit etwa 10 Jahren werden vermehrt spezialisierte Clustering-Verfahren entwickelt, die mit den in hochdimensionalen Feature-Räumen auftretenden Problemen besser umgehen können als klassische Clustering-Verfahren. Hierbei wird aber oftmals nicht zwischen den ihrer Natur nach im Einzelnen sehr unterschiedlichen Problemen unterschieden. Ein Hauptanliegen der Dissertation ist daher eine systematische Einordnung der in den letzten Jahren entwickelten sehr diversen Ansätze nach den Gesichtspunkten ihrer jeweiligen Problemauffassung, ihrer grundlegenden Lösungsstrategie und ihrer algorithmischen Vorgehensweise. Als Hauptkategorien unterscheiden wir hierbei die Suche nach Clustern (1.) hinsichtlich der Nähe von Cluster-Objekten in achsenparallelen Unterräumen, (2.) hinsichtlich gemeinsamer Verhaltensweisen (Mustern) von Cluster-Objekten in achsenparallelen Unterräumen und (3.) hinsichtlich der Nähe von Cluster-Objekten in beliebig orientierten Unterräumen (sogenannte Korrelations-Cluster). Für die dritte Kategorie sollen in den weiteren Teilen der Dissertation innovative Lösungsansätze entwickelt werden. Ein erster Lösungsansatz basiert auf einer Erweiterung des dichte-basierten Clustering auf die Problemstellung des Korrelations-Clustering. Den Ausgangspunkt bildet der erste dichtebasierte Ansatz in diesem Bereich, der Algorithmus 4C. Anschließend werden Erweiterungen und Variationen dieses Ansatzes diskutiert, die robusteres, effizienteres oder effektiveres Verhalten aufweisen oder sogar Hierarchien von Korrelations-Clustern und den entsprechenden Unterräumen finden. Die dichtebasierten Korrelations-Cluster-Verfahren können allerdings einige Probleme grundsätzlich nicht lösen, da sie auf der Analyse lokaler Nachbarschaften beruhen. Dies ist in hochdimensionalen Feature-Räumen problematisch. Daher wird eine weitere Neuentwicklung vorgestellt, die das Korrelations-Cluster-Problem mit einer globalen Methode angeht. Schließlich wird eine Methode vorgestellt, die Cluster-Modelle für Korrelationscluster ableitet, so dass die gefundenen Cluster interpretiert werden können und tiefergehende Untersuchungen in der jeweiligen Fachdisziplin zielgerichtet möglich sind. Mögliche Anwendungen dieser Modelle werden abschließend vorgestellt und untersucht

Beyond Flatland : exploring graphs in many dimensions

Societies, technologies, economies, ecosystems, organisms, . . . Our world is composed of complex networks—systems with many elements that interact in nontrivial ways. Graphs are natural models of these systems, and scientists have made tremendous progress in developing tools for their analysis. However, research has long focused on relatively simple graph representations and problem specifications, often discarding valuable real-world information in the process. In recent years, the limitations of this approach have become increasingly apparent, but we are just starting to comprehend how more intricate data representations and problem formulations might benefit our understanding of relational phenomena. Against this background, our thesis sets out to explore graphs in five dimensions: descriptivity, multiplicity, complexity, expressivity, and responsibility. Leveraging tools from graph theory, information theory, probability theory, geometry, and topology, we develop methods to (1) descriptively compare individual graphs, (2) characterize similarities and differences between groups of multiple graphs, (3) critically assess the complexity of relational data representations and their associated scientific culture, (4) extract expressive features from and for hypergraphs, and (5) responsibly mitigate the risks induced by graph-structured content recommendations. Thus, our thesis is naturally situated at the intersection of graph mining, graph learning, and network analysis.Gesellschaften, Technologien, Volkswirtschaften, Ökosysteme, Organismen, . . . Unsere Welt besteht aus komplexen Netzwerken—Systemen mit vielen Elementen, die auf nichttriviale Weise interagieren. Graphen sind natürliche Modelle dieser Systeme, und die Wissenschaft hat bei der Entwicklung von Methoden zu ihrer Analyse große Fortschritte gemacht. Allerdings hat sich die Forschung lange auf relativ einfache Graphrepräsentationen und Problemspezifikationen beschränkt, oft unter Vernachlässigung wertvoller Informationen aus der realen Welt. In den vergangenen Jahren sind die Grenzen dieser Herangehensweise zunehmend deutlich geworden, aber wir beginnen gerade erst zu erfassen, wie unser Verständnis relationaler Phänomene von intrikateren Datenrepräsentationen und Problemstellungen profitieren kann. Vor diesem Hintergrund erkundet unsere Dissertation Graphen in fünf Dimensionen: Deskriptivität, Multiplizität, Komplexität, Expressivität, und Verantwortung. Mithilfe von Graphentheorie, Informationstheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Geometrie und Topologie entwickeln wir Methoden, welche (1) einzelne Graphen deskriptiv vergleichen, (2) Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Gruppen multipler Graphen charakterisieren, (3) die Komplexität relationaler Datenrepräsentationen und der mit ihnen verbundenen Wissenschaftskultur kritisch beleuchten, (4) expressive Merkmale von und für Hypergraphen extrahieren, und (5) verantwortungsvoll den Risiken begegnen, welche die Graphstruktur von Inhaltsempfehlungen mit sich bringt. Damit liegt unsere Dissertation naturgemäß an der Schnittstelle zwischen Graph Mining, Graph Learning und Netzwerkanalyse

LWA 2013. Lernen, Wissen & Adaptivität ; Workshop Proceedings Bamberg, 7.-9. October 2013

LWA Workshop Proceedings: LWA stands for "Lernen, Wissen, Adaption" (Learning, Knowledge, Adaptation). It is the joint forum of four special interest groups of the German Computer Science Society (GI). Following the tradition of the last years, LWA provides a joint forum for experienced and for young researchers, to bring insights to recent trends, technologies and applications, and to promote interaction among the SIGs

Study on open science: The general state of the play in Open Science principles and practices at European life sciences institutes

Nowadays, open science is a hot topic on all levels and also is one of the priorities of the European Research Area. Components that are commonly associated with open science are open access, open data, open methodology, open source, open peer review, open science policies and citizen science. Open science may a great potential to connect and influence the practices of researchers, funding institutions and the public. In this paper, we evaluate the level of openness based on public surveys at four European life sciences institute