Dynamic Privacy Management In Services Based Interactions

Technology advancements have enabled the distribution and sharing of users personal data over several data sources. Each data source is potentially managed by a different organization, which may expose its data as a Web service. Using such Web services, dynamic composition of atomic data items coupled with the context in which the data is accessed may breach sensitive data that may not comply with the users preference at the time of data collection. Thus, providing uniform access policies to such data can lead to privacy problems. Some fairly recent research has focused on providing solutions for dynamic privacy management. This thesis advances these techniques, and fills some gaps in the existing works. In particular, dynamically incorporating user access context into the privacy policy decision, and its enforcement

Semantic search and composition in unstructured peer-to-peer networks

This dissertation focuses on several research questions in the area of semantic search and composition in unstructured peer-to-peer (P2P) networks. Going beyond the state of the art, the proposed semantic-based search strategy S2P2P offers a novel path-suggestion based query routing mechanism, providing a reasonable tradeoff between search performance and network traffic overhead. In addition, the first semantic-based data replication scheme DSDR is proposed. It enables peers to use semantic information to select replica numbers and target peers to address predicted future demands. With DSDR, k-random search can achieve better precision and recall than it can with a near-optimal non-semantic replication strategy. Further, this thesis introduces a functional automatic semantic service composition method, SPSC. Distinctively, it enables peers to jointly compose complex workflows with high cumulative recall but low network traffic overhead, using heuristic-based bidirectional haining and service memorization mechanisms. Its query branching method helps to handle dead-ends in a pruned search space. SPSC is proved to be sound and a lower bound of is completeness is given. Finally, this thesis presents iRep3D for semantic-index based 3D scene selection in P2P search. Its efficient retrieval scales to answer hybrid queries involving conceptual, functional and geometric aspects. iRep3D outperforms previous representative efforts in terms of search precision and efficiency.Diese Dissertation bearbeitet Forschungsfragen zur semantischen Suche und Komposition in unstrukturierten Peer-to-Peer Netzen(P2P). Die semantische Suchstrategie S2P2P verwendet eine neuartige Methode zur Anfrageweiterleitung basierend auf Pfadvorschlägen, welche den Stand der Wissenschaft übertrifft. Sie bietet angemessene Balance zwischen Suchleistung und Kommunikationsbelastung im Netzwerk. Außerdem wird das erste semantische System zur Datenreplikation genannt DSDR vorgestellt, welche semantische Informationen berücksichtigt vorhergesagten zukünftigen Bedarf optimal im P2P zu decken. Hierdurch erzielt k-random-Suche bessere Präzision und Ausbeute als mit nahezu optimaler nicht-semantischer Replikation. SPSC, ein automatisches Verfahren zur funktional korrekten Komposition semantischer Dienste, ermöglicht es Peers, gemeinsam komplexe Ablaufpläne zu komponieren. Mechanismen zur heuristischen bidirektionalen Verkettung und Rückstellung von Diensten ermöglichen hohe Ausbeute bei geringer Belastung des Netzes. Eine Methode zur Anfrageverzweigung vermeidet das Feststecken in Sackgassen im beschnittenen Suchraum. Beweise zur Korrektheit und unteren Schranke der Vollständigkeit von SPSC sind gegeben. iRep3D ist ein neuer semantischer Selektionsmechanismus für 3D-Modelle in P2P. iRep3D beantwortet effizient hybride Anfragen unter Berücksichtigung konzeptioneller, funktionaler und geometrischer Aspekte. Der Ansatz übertrifft vorherige Arbeiten bezüglich Präzision und Effizienz

Supporting the workflow of archaeo-related sciences by providing storage, sharing, analysis, and retrieval methods

The recovery and analysis of material culture is the main focus of archaeo-related work. The corpus of findings like rest of buildings, artifacts, human burial remains, or faunal remains is excavated, described, categorized, and analyzed in projects all over the world. A huge amount of archaeo-related data is the basis for many analyses. The results of analyzing collected data make us learn about the past. All disciplines of archaeo-related sciences deal with similar challenges. The workflow of the disciplines is similar, however there are still differences in the nature of the data. These circumstances result in questions how to store, share, retrieve, and analyze these heterogeneous and distributed data. The contribution of this thesis is to support archaeologists and bioarchaeologists in their work by providing methods following the archaeo-related workflow which is split in five main parts. Therefore, the first part of this thesis describes the xBook framework that has been developed to gather and store archaeological data. It allows creating several database applications to provide necessary features for the archaeo-related context. The second part deals with methods to share information, collaborate with colleagues, and retrieve distributed data of cohesive archaeological contexts to bring together archaeo-related data. The third part addresses a dynamic framework for data analyses which features a flexible and easy to be used tool to support archaeologists and bioarchaeologists executing analyses on their data without any programming skills and without the necessity to get familiar with external technologies. The fourth part introduces an interactive tool to compare the temporal position of archaeological findings in form of a Harris Matrix with their spatial position as 2D and 3D site plan sketches by using the introduced data retrieval methods. Finally, the fifth part specifies an architecture for an information system which allows distributed and interdisciplinary data to be searched by using dynamic joins of results from heterogeneous data formats. This novel way of information retrieval enables scientists to cross-connect archaeological information with domain-extrinsic knowledge. However, the concept of this information system is not limited to the archaeo-related context. Other sciences could also benefit from this architecture.Die Wiederherstellung und Analyse von materieller Kultur ist der Schwerpunkt archäologischer Arbeit. Das Material von Funden wie Gebäudereste, Artefakte, menschliche Überreste aus Bestattungen oder tierische Reste wird in Projekten auf der ganzen Welt ausgegraben, beschrieben, kategorisiert und analysiert. Die große Anzahl an archäologischen Daten bildet die Grundlage für viele Analysen. Die Ergebnisse der Auswertung der gesammelten Daten gibt uns Aufschluss über die Vergangenheit. Alle Disziplinen der archäologischen Wissenschaften setzen sich mit ähnlichen Herausforderungen auseinander. Der Arbeitsablauf ist in den einzelnen Disziplinen ähnlich, jedoch gibt es aufgrund der Art der Daten Unterschiede. Das führt zu Fragestellungen, wie heterogene und verteilte Daten erfasst, geteilt, abgerufen und analysiert werden können. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Unterstützung von Archäologen und Bioarchäologen bei ihrer Arbeit, indem unterstützende Methoden bereitgestellt werden, die dem archäologischen Arbeitsablauf , der in fünf Schritte unterteilt ist, folgt. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt das xBook Framework, welches entwickelt wurde, um archäologische Daten zu erfassen und zu speichern. Es ermöglicht die Erstellung zahlreicher Datenbankanwendungen, um notwendige Funktionen für den archäologischen Kontext bereitzustellen. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Zusammentragung von archäologischen Daten und setzt sich mit Methoden zum Teilen von Informationen, Methoden zur Zusammenarbeit zwischen Kollegen und Methoden zum Abruf von verteilten, aber zusammenhängenden archäologischen Daten auseinander. Der dritte Teil stellt ein dynamisches Framework für Datenanalysen vor, welches ein flexibles und leicht zu bedienendes Tool bereitstellt, das Archäologen und Bioarchäologen in der Ausführung von Analysen ihrer Daten unterstützt, so dass weder Programmierkenntnisse noch die Einarbeitung in externe Technologien benötigt werden. Der vierte Teil führt ein interaktives Tool ein, mit dem – unter Verwendung der zuvor beschriebenen Methoden zur Datenabfrage – die zeitliche Position von archäologischen Funden in Form einer Harris Matrix mit ihrer räumlichen Position als 2D- und 3D-Lageplan verglichen werden kann. Abschließend spezifiziert der fünfte Teil eine Architektur für ein Informationssystem, das die Durchsuchung von verteilten und interdisziplinären Daten durch dynamische Joins von Suchergebnissen aus heterogenen Datenformaten ermöglicht. Diese neue Art an Informationsabfrage erlaubt Wissenschaftlern eine Querverbindung von archäologischen Informationen mit fachfremdem Wissen. Das Konzept für dieses Informationssystem ist jedoch nicht auf den archäologischen Kontext begrenzt. Auch andere wissenschaftliche Bereiche können von dieser Architektur profitieren

Hybrid human-AI driven open personalized education

Attaining those skills that match labor market demand is getting increasingly complicated as prerequisite knowledge, skills, and abilities are evolving dynamically through an uncontrollable and seemingly unpredictable process. Furthermore, people's interests in gaining knowledge pertaining to their personal life (e.g., hobbies and life-hacks) are also increasing dramatically in recent decades. In this situation, anticipating and addressing the learning needs are fundamental challenges to twenty-first century education. The need for such technologies has escalated due to the COVID-19 pandemic, where online education became a key player in all types of training programs. The burgeoning availability of data, not only on the demand side but also on the supply side (in the form of open/free educational resources) coupled with smart technologies, may provide a fertile ground for addressing this challenge. Therefore, this thesis aims to contribute to the literature about the utilization of (open and free-online) educational resources toward goal-driven personalized informal learning, by developing a novel Human-AI based system, called eDoer. In this thesis, we discuss all the new knowledge that was created in order to complete the system development, which includes 1) prototype development and qualitative user validation, 2) decomposing the preliminary requirements into meaningful components, 3) implementation and validation of each component, and 4) a final requirement analysis followed by combining the implemented components in order develop and validate the planned system (eDoer). All in all, our proposed system 1) derives the skill requirements for a wide range of occupations (as skills and jobs are typical goals in informal learning) through an analysis of online job vacancy announcements, 2) decomposes skills into learning topics, 3) collects a variety of open/free online educational resources that address those topics, 4) checks the quality of those resources and topic relevance using our developed intelligent prediction models, 5) helps learners to set their learning goals, 6) recommends personalized learning pathways and learning content based on individual learning goals, and 7) provides assessment services for learners to monitor their progress towards their desired learning objectives. Accordingly, we created a learning dashboard focusing on three Data Science related jobs and conducted an initial validation of eDoer through a randomized experiment. Controlling for the effects of prior knowledge as assessed by the pretest, the randomized experiment provided tentative support for the hypothesis that learners who engaged with personal eDoer recommendations attain higher scores on the posttest than those who did not. The hypothesis that learners who received personalized content in terms of format, length, level of detail, and content type, would achieve higher scores than those receiving non-personalized content was not supported as a statistically significant result