Advanced methods for query routing in peer-to-peer information retrieval

One of the most challenging problems in peer-to-peer networks is query routing: effectively and efficiently identifying peers that can return high-quality local results for a given query. Existing methods from the areas of distributed information retrieval and metasearch engines do not adequately address the peculiarities of a peer-to-peer network. The main contributions of this thesis are as follows: 1. Methods for query routing that take into account the mutual overlap of different peers\u27; collections, 2. Methods for query routing that take into account the correlations between multiple terms, 3. Comparative evaluation of different query routing methods. Our experiments confirm the superiority of our novel query routing methods over the prior state-of-the-art, in particular in the context of peer-to-peer Web search.Eines der drängendsten Probleme in Peer-to-Peer-Netzwerken ist Query-Routing: das effektive und effiziente Identifizieren solcher Peers, die qualitativ hochwertige lokale Ergebnisse zu einer gegebenen Anfrage liefern können. Die bisher bekannten Verfahren aus dem Bereich der verteilten Informationssuche sowie der Metasuchmaschinen werden den Besonderheiten von Peer-to-Peer-Netzwerken nicht gerecht. Die Hautbeiträge dieser Arbeit teilen sich in folgende Schwerpunkte: 1. Query-Routing unter Berücksichtigung der gegenseitigen überlappung der Kollektionen verschiedener Peers, 2. Query-Routing unter Berücksichtigung der Korrelationen zwischen verschiedenen Termen, 3. Vergleichende Evaluierung verschiedener Methoden zum Query-Routing. Unsere Experimente bestätigen die Überlegenheit der in dieser Arbeit entwickelten Verfahren gegenüber den bisher bekannten Verfahren, insbesondere im Kontext von Peer-to-Peer-Websuche

Change Detection in Streaming Data

Change detection is the process of identifying differences in the state of an object or phenomenon by observing it at different times or different locations in space. In the streaming context, it is the process of segmenting a data stream into different segments by identifying the points where the stream dynamics changes. Decentralized change detection can be used in many interesting, and important applications such environmental observing systems, medicare monitoring systems. Although there is great deal of work on distributed detection and data fusion, most of work focuses on the one-time change detection solutions. One-time change detection method requires to proceed data once in response to the change occurring. The trade-off of a continuous distributed detection of changes include detection accuracy, spaceefficiency, detection delay, and communication-efficiency. To achieve these goals, the wildfire warning system is used as a motivating scenario. From the challenges and requirements of the wildfire warning system, the change detection algorithms for streaming data are proposed a part of the solution to the wildfire warning system. By selecting various models of local change detection, different schemes for distributed change detections, and the data exchange protocols, different designs can be achieved. Based on this approach, the contributions of this dissertation are as follows. A general two-window framework for detecting changes in a single data stream is presented. A general synopsis-based change detection framework is proposed. Theoretical and empirical analysis shows that the detection performance of synopsisbased detector is similar to that of non-synopsis change detector if a distance function quantifying the changes is preserved under the process of constructing synopsis. A clustering-based change detection and clustering maintenance method over sliding window is presented. Clustering-based detector can automatically detect the changes in the multivariate streaming data. A framework for decentralized change detection in wireless sensor networks is proposed. A distributed framework for clustering streaming data is proposed by extending the two-phased stream clustering approach which is widely used to cluster a single data stream.Unter Änderungserkennung wird der Prozess der Erkennung von Unterschieden im Zustand eines Objekts oder Phänomens verstanden, wenn dieses zu verschiedenen Zeitpunkten oder an verschiedenen Orten beobachtet wird. Im Kontext der Datenstromverarbeitung stellt dieser Prozess die Segmentierung eines Datenstroms anhand der identifizierten Punkte, an denen sich die Stromdynamiken ändern, dar. Die Fähigkeit, Änderungen in den Stromdaten zu erkennen, darauf zu reagieren und sich daran anzupassen, spielt in vielen Anwendungsbereichen, wie z.B. dem Aktivitätsüberwachung, dem Datenstrom-Mining und Maschinenlernen sowie dem Datenmanagement hinsichtlich Datenmenge und Datenqualität, eine wichtige Rolle. Dezentralisierte Änderungserkennung kann in vielen interessanten und wichtigen Anwendungsbereichen, wie z.B. in Umgebungsüberwachungssystemen oder medizinischen Überwachungssystemen, eingesetzt werden. Obgleich es eine Vielzahl von Arbeiten im Bereich der verteilten Änderungserkennung und Datenfusion gibt, liegt der Fokus dieser Arbeiten meist lediglich auf der Erkennung von einmaligen Änderungen. Die einmalige Änderungserkennungsmethode erfordert die einmalige Verarbeitung der Daten als Antwort auf die auftretende Änderung. Der Kompromiss einer kontinuierlichen, verteilten Erkennung von Änderungen umfasst die Erkennungsgenauigkeit, die Speichereffizienz sowie die Berechnungseffizienz. Um dieses Ziel zu erreichen, wird das Flächenbrandwarnsystem als motivierendes Szenario genutzt. Basierend auf den Herausforderungen und Anforderungen dieses Warnsystems wird ein Algorithmus zur Erkennung von Änderungen in Stromdaten als Teil einer Gesamtlösung für das Flächenbrandwarnsystem vorgestellt. Durch die Auswahl verschiedener Modelle zur lokalen und verteilten Änderungserkennung sowie verschiedener Datenaustauschprotokolle können verschiedene Systemdesigns entwickelt werden. Basierend auf diesem Ansatz leistet diese Dissertation nachfolgend aufgeführte Beiträge. Es wird ein allgemeines 2-Fenster Framework zur Erkennung von Änderungen in einem einzelnen Datenstrom vorgestellt. Weiterhin wird ein allgemeines synopsenbasiertes Framework zur Änderungserkennung beschrieben. Mittels theoretischer und empirischer Analysen wird gezeigt, dass die Erkennungs-Performance des synopsenbasierten Änderungsdetektors ähnlich der eines nicht-synopsenbasierten ist, solange eine Distanzfunktion, welche die Änderungen quantifiziert, während der Erstellung der Synopse eingehalten wird. Es wird Cluster-basierte Änderungserkennung und Cluster-Pflege über gleitenden Fenstern vorgestellt.Weiterhin wird ein Framework zur verteilten Änderungserkennung in drahtlosen Sensornetzwerken beschrieben. Basierend auf dem 2-Phasen Stromdaten-Cluster-Ansatz, welcher weitestgehend zur Clusterung eines einzelnen Datenstroms eingesetzt wird, wird ein verteiltes Framework zur Clusterung von Stromdaten vorgestellt

Testing the Accuracy of Query Optimizers

ABSTRACT The accuracy of a query optimizer is intricately connected with a database system performance and its operational cost: the more accurate the optimizer's cost model, the better the resulting execution plans. Database application programmers and other practitioners have long provided anecdotal evidence that database systems differ widely with respect to the quality of their optimizers, yet, to date no formal method is available to database users to assess or refute such claims. In this paper, we develop a framework to quantify an optimizer's accuracy for a given workload. We make use of the fact that optimizers expose switches or hints that let users influence the plan choice and generate plans other than the default plan. Using these implements, we force the generation of multiple alternative plans for each test case, time the execution of all alternatives and rank the plans by their effective costs. We compare this ranking with the ranking of the estimated cost and compute a score for the accuracy of the optimizer. We present initial results of an anonymized comparisons for several major commercial database systems demonstrating that there are in fact substantial differences between systems. We also suggest ways to incorporate this knowledge into the commercial development process

The Effect of Patient Reminders on Osteoporosis Screenings

Osteoporosis is characterized by reduction of bone mass and compromised bone strength, resulting in an increased fracture risk. Since a reduction of bone mass has been shown to be predictive of future fracture risk, prevention strategies target screening those patients at risk for decreased bone mass by using bone mineral density (BMD) dual energy x-ray absorptiometry (DXA) scans. Current national guidelines recommend that all women 65 years and older undergo BMD testing using central DXA every two years. Despite these recommendations, women age 65 years and older still do not participate in this screening. Greater rates of osteoporosis screening could be achieved by identifying an efficient, effective way for healthcare providers and patients to schedule DXA scans. The purpose of this EBP project was to determine if a mailed patient reminder would increases BMD screening rates in women at risk for osteoporosis, as compared to the previous practice of provider recommendation during a scheduled visit. The Stetler Model was used to guide the EBP project, and Kotter and Cohen’s eight steps for successful change provided support for the behavioral change. The population of focus consisted of female Medicare recipient’s age 65 years and older who were active patients within a Midwestern community care clinic in the fall of 2013. Overall, the mailed reminder for osteoporosis screening demonstrated effectiveness in improving BMD screening rates. At the end of the 12-week project, the percentage of female Medicare recipients who were up to date in their BMD screening increased from 17.07% to 31.40%. Those participating in BMD screening during the 12-intervention intervention period ranged in age from 65 to 98. Of the 47 female patients who were not up to date and had a DXA scan as a result of the intervention, a significantly larger percentage were patients of the physician (87.23%) versus patients of the NP (12.77%) who focused on women\u27s wellness during routine office visits (χ² = 9.824, p = .002)

University of Dayton Flyer News, Vol. 15, No. 20 (Feb. 9, 1968)

Student-run newspaper of the University of Dayto