Towards Psychometrics-based Friend Recommendations in Social Networking Services

Two of the defining elements of Social Networking Services are the social profile, containing information about the user, and the social graph, containing information about the connections between users. Social Networking Services are used to connect to known people as well as to discover new contacts. Current friend recommendation mechanisms typically utilize the social graph. In this paper, we argue that psychometrics, the field of measuring personality traits, can help make meaningful friend recommendations based on an extended social profile containing collected smartphone sensor data. This will support the development of highly distributed Social Networking Services without central knowledge of the social graph.Comment: Accepted for publication at the 2017 International Conference on AI & Mobile Services (IEEE AIMS

Untersuchungen zur Turbulenzmodellierung und Berechnung verdrallter Innenströungen

Thema der Arbeit ist die Modellierung der Turbulenz bei der Berechnung verdrallter Innenströmungen. Technische Relevanz haben diese Klasse von Strömungen vor allem bei Mischungsvorgängen z.B. in Brennkammern von Flugzeugtriebwerken. Bei ausreichend starker Drallkomponente kann sich auf der Symmetrieachse ein zentrales Rückströmgebiet ausbilden. Dies Phänomen wird als Wirbelaufplatzen bezeichnet und dient in Brennkammern sowohl zur Stabilisierung der Flamme als auch zur Schadstoffreduktion. Die korrekte Darstellung verdrallter Strömungen stellt sehr hohe Anforderungen an die Turbulenzmodellierung. Daher wurden im Rahmen der Arbeit nur statistische Modelle eingesetzt, die auf der Modellierung der Transportgleichungen für den Reynoldsspannungstensor basieren. Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt hierbei auf der Herausarbeitung substantieller Unterschiede des Druck-Scher-Korrelationsterms. Neben diversen linearen Modellen, die eine isotrope Verteilung der Produktionsraten anstreben wurde auch ein quadratisches Modell in ein Finite-Volumen-Verfahren implementiert und an diversen Drallströmungen validiert. Die Validierungen ergaben, dass nur das quadratische Modell in der Lage ist, alle Strömungen korrekt wiederzugeben. In der Arbeit werden die Ursachen für das teilweise schlechte Vorhersageverhalten der einzelnen linearen Modelle analysiert. Neben statistischen Turbulenzmodellen wurde auch die Grobstruktursimulation zur Berechnung einer Drallkonfiguration eingesetzt. Die in der Strömung enthaltenen hochfrequenten 3D-Effekte konnten mit der Simulation wiedergegeben werden. Ausser der richtigen Berechnung der experimentell gefundenen, dominierenden Frequenz, die mit Methoden der Proper Orthogonal Decomposition aus ca. 1000 aufeinanderfolgenden Zeitschritten bestimmt wurde, konnten auch Asymmetrien und helikale Strukturen numerisch dargestellt werden. Die für die Grobstruktursimulation erforderliche Rechenleistung wurde durch ein PC-Cluster geliefert. Der Aufbau eines solchen, auf freier Linux-Software basierenden Systems und die Portierung eines 3D-Verfahrens auf diese Architektur zeigte, dass es prinzipiell möglich ist, Rechnungen dieser Art auf vergleichsweise billigen Rechnern durchzuführen. Allerdings erfordert die geringe Bandbreite und hohe Latenz der eingesetzten Netzhardware - sie besteht aus einem geswitchten Fast Ethernet Netz - die intensive Nutzung zeitparalleler Kommunikation und Berechnung, um auf eine befriedigende Rechenleistung des Gesamtsystems zu kommen

Trust Mining: Analyzing Trust in Collaborative Business Processes

The ongoing digital transformation and internationalization of business processes cause a shift towards a more collaborative nature of processes. In such collaborations, different organizations execute separate parts of the process autonomously. This fragmentation leads to uncertainty regarding the correct execution of activities, the proper workflow, and data in the process flow. If organizations engage in business together, trust is needed. Therefore, we propose Trust Mining as an analytical approach to better understand uncertainties and the potential trust issues that arise from them. Trust Mining takes a business process model as an input and analyzes uncertainties and relationships. In the end, an evaluation regarding the trust requirements of specific stakeholders is given. Furthermore, we present a prototypical implementation and illustrate how Trust Mining can be used in trust-aware process (re-)design.DFG, 414044773, Open Access Publizieren 2021 - 2022 / Technische Universität Berli