Qualitäts- und Semantik-gesteuerte Anfragebearbeitung für Peer-basierte Datenmanagementsysteme (PDMS)

Integrierte Informationssysteme basieren meist auf einem globalen Schema, dessen Bildung und Wartung aufwändig ist. Praktiker bevorzugen jedoch den direkten Datenaustausch zwischen etablierten Systemen. Diese Anforderungen adressieren Peer-basierte Datenmanagementsysteme (PDMS) in dynamischer und skalierbarer Weise. Anstelle eines globalen Schemas und Schema-Abbildungen zwischen globalem und lokalen Schemata sind Peers untereinander durch Schema-Abbildungen verbunden, über die Anfragen und Daten transformiert und weitergeleitet werden. Solche Abbildungspfade führen allerdings meist zu einem Informationsverlust und vermindern die Qualität der Anfrageergebnisse. Die naive Nutzung sämtlicher vorhandener Abbildungspfade ist ausserdem ineffizient. Wir schlagen für PDMS die Berücksichtigung der Informationsqualität bezüglich Datenquellen, Schema-Abbildungen und Anfrageergebnissen vor und nutzen Konzessionen an die Vollständigkeit zur Verminderung der Antwortzeit. Das Ziel ist ein Optimum zwischen Laufzeit der Anfrage und Qualität der Ergebnisse. Wir illustrieren dies anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels.Peer Reviewe

Übersicht über Crowdsourcing-Ansätze und Plattformen zur Beurteilung von Matchergebnissen

Diese Arbeit soll dafür einen Überblick der verschiedenen Crowdsourcing-Ansätze liefern und die Anforderungen und Probleme des Crowdsourcing untersuchen. Dafür wird zunächst das Zusammenführen unterschiedlicher Datenbestände (data matching) betrachtet. Darauf folgt eine allgemeine Vorstellung des Crowdsourcing, um abschließend die unterschiedlichen Ansätze untersuchen zu können