Propagation Kernels

We introduce propagation kernels, a general graph-kernel framework for efficiently measuring the similarity of structured data. Propagation kernels are based on monitoring how information spreads through a set of given graphs. They leverage early-stage distributions from propagation schemes such as random walks to capture structural information encoded in node labels, attributes, and edge information. This has two benefits. First, off-the-shelf propagation schemes can be used to naturally construct kernels for many graph types, including labeled, partially labeled, unlabeled, directed, and attributed graphs. Second, by leveraging existing efficient and informative propagation schemes, propagation kernels can be considerably faster than state-of-the-art approaches without sacrificing predictive performance. We will also show that if the graphs at hand have a regular structure, for instance when modeling image or video data, one can exploit this regularity to scale the kernel computation to large databases of graphs with thousands of nodes. We support our contributions by exhaustive experiments on a number of real-world graphs from a variety of application domains

Learning with Graphs using Kernels from Propagated Information

Traditional machine learning approaches are designed to learn from independent vector-valued data points. The assumption that instances are independent, however, is not always true. On the contrary, there are numerous domains where data points are cross-linked, for example social networks, where persons are linked by friendship relations. These relations among data points make traditional machine learning diffcult and often insuffcient. Furthermore, data points themselves can have complex structure, for example molecules or proteins constructed from various bindings of different atoms. Networked and structured data are naturally represented by graphs, and for learning we aimto exploit their structure to improve upon non-graph-based methods. However, graphs encountered in real-world applications often come with rich additional information. This naturally implies many challenges for representation and learning: node information is likely to be incomplete leading to partially labeled graphs, information can be aggregated from multiple sources and can therefore be uncertain, or additional information on nodes and edges can be derived from complex sensor measurements, thus being naturally continuous. Although learning with graphs is an active research area, learning with structured data, substantially modeling structural similarities of graphs, mostly assumes fully labeled graphs of reasonable sizes with discrete and certain node and edge information, and learning with networked data, naturally dealing with missing information and huge graphs, mostly assumes homophily and forgets about structural similarity. To close these gaps, we present a novel paradigm for learning with graphs, that exploits the intermediate results of iterative information propagation schemes on graphs. Originally developed for within-network relational and semi-supervised learning, these propagation schemes have two desirable properties: they capture structural information and they can naturally adapt to the aforementioned issues of real-world graph data. Additionally, information propagation can be efficiently realized by random walks leading to fast, flexible, and scalable feature and kernel computations. Further, by considering intermediate random walk distributions, we can model structural similarity for learning with structured and networked data. We develop several approaches based on this paradigm. In particular, we introduce propagation kernels for learning on the graph level and coinciding walk kernels and Markov logic sets for learning on the node level. Finally, we present two application domains where kernels from propagated information successfully tackle real-world problems

Frauen und Männer in nicht-traditionellen Berufen

Die vorliegende Magisterarbeit befasst sich mit der Hypothese, dass es Frauen schwieriger fällt sich in einem männderdominierten Beruf behaupten und erfolgreich integrieren zu können als Männer in einem Frauenberuf. Hierfür wurden theoretische Aspekte wie bspw. Geschlechterstereotype, horizontale und vertikale Segregation beschrieben, um das nötige Hintergrundwissen für diese Thematik zu vermitteln. Weiters wurde mit Hilfe von Statistiken unter anderem aufgezeigt, welche Berufe oder Branchen frauen- bzw. männerdominiert sind und wie groß die geschlechtsspe-zifischen Einkommensdifferenzen sind. Die Ergebnisse unserer empirischen Studie sind im Großen und Ganzen den Resul-taten der im Kapitel 4 vorgestellten Untersuchungen ähnlich. So berichteten bspw. die befragten Männer, dass sie zwar im Berufsleben von ihren weiblichen Kollegin-nen akzeptiert und anerkannt werden, jedoch stießen einige von ihnen im privaten Umfeld auf negative Reaktionen. Die Erfahrungen der befragten Frauen ergaben hingegen ein konträres Bild, da ihr Berufswunsch von Familie und Freunden großteils akzeptiert wurde. Jedoch hatten viele von ihnen das Gefühl sich bei der Arbeit mehr anstrengen (Mechanikerinnen) bzw. härter und strenger auftreten (Polizistinnen) zu müssen.\ud Wir sind der Ansicht, dass es zwar in einigen Berufssparten Frauen in einem män-nerdominierten bzw. typisch männlichen Beruf schwieriger haben, jedoch trifft dies nicht auf alle Berufe zu. Die befragten Polizistinnen bspw. haben mit weitaus weniger Einstiegs- und Akzeptanzproblemen zu kämpfen als die von uns befragten Mechani-kerinnen. Darüber hinaus stoßen auch Männer in einem frauendominierten bzw. ty-pisch weiblichen Beruf auf Vorurteile wie auch die österreichische Studie über Män-ner in der Kinderbetreuung ergab, bei welcher männliche Kindergärtner mit Vorein-genommenheiten der Eltern zu kämpfen haben

Social Identities of Immigrants – Bridges or Barriers for their Attitudinal Integration into Politics in Germany?

The thesis is about immigrants’ cognitive and psychological commitment to the political system in Germany. In the light of terrorist actions, migrant political integration has become one of the most pressing concerns of European immigration countries over the last years. More precisely, my dissertation focusses on the relationship between migrants’ ethnic, religious, and national identity (i.e. psychological group memberships) and their attitudinal incorporation into the democratic political system of Germany. While national identity is perceived within public discourses as a bridge to migrants’ psychological adaption to the mainstream political system, ethnic or religious identity are conceived as barriers. Thus, my main interest for the analyses is to evaluate how senses of belonging to the ethnic and religious minority group or the national majority affects recent and long-term immigrants’ attitudes towards the self in German politics (i.e. being a Person who is interested in German politics), as well as attitudes towards the democratic regime (i.e. being satisfied with the democratic regime in Germany). Therefore, the thesis first assesses the conditions of identification with the national political community in Germany of recently arrived immigrants. Second, it examines the impact of national identity as well as ethnic identity on the inclination of recent as well as long-term immigrants to become interested in national politics in Germany. Thereby, I also discuss the meaning of a so-called dual ethno-national identity. Third, I analyse how religious (i.e. Muslim) identity relates to migrants’ positive evaluations of the German democratic regime and how the impact is moderated by their ethnic, national group membership, as well as generational status

ALLBUS-Bibliographie: (24. Fassung, Stand: Februar 2010)

"Die Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) dient der Erhebung aktueller Daten über Einstellungen, Verhaltensweisen und Sozialstruktur der Bevölkerung in der Bundesrepublik Deutschland. Seit 1980 wird alle zwei Jahre ein repräsentativer Querschnitt der Bevölkerung mit einem teils stetigen, teils variablen Fragenprogramm befragt. Die Daten stehen unmittelbar nach ihrer benutzergerechten Aufbereitung und Dokumentation gegen Ende des betreffenden Erhebungsjahres allen Interessenten für Forschung und Lehre zur Verfügung. Der ALLBUS ist ein Vorhaben von GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, das in Kooperation mit einem wissenschaftlichen Beirat, dem ALLBUS-Ausschuss, realisiert wird. Die Abteilung Dauerbeobachtung der Gesellschaft ist für das Forschungsprogramm und das Gesamtdesign des ALLBUS zuständig. Er bereitet in enger Zusammenarbeit mit dem ALLBUS-Ausschuss die Studien vor und führt sie zusammen mit einem privaten Umfrageinstitut durch. Die Codebucherstellung, die Aufbereitung und Kumulation von Datensätzen, der Datenvertrieb und die Archivierung erfolgen durch die Abteilung Datenarchiv für Sozialwissenschaften. Die ALLBUS-Bibliographie dokumentiert Arbeiten mit ALLBUS-Daten, die in Büchern oder Fachzeitschriften veröffentlicht sind oder als 'graue Literatur' (in Form von Arbeitsberichten, Diplom-, Magister-, Master- und Bachelorarbeiten usw.) vorliegen. Berücksichtigt werden auch Veröffentlichungen, die auf Daten der ISSP-Plus-Studie (ZA-Nr.2003) beruhen, in der u.a. Items des ALLBUS 1988 repliziert wurden. Neben den bibliographischen Angaben enthält die ALLBUS-Bibliographie Abstracts der dokumentierten Arbeiten." (Textauszug

Mechanical control of morphogenesis at the shoot apex

Morphogenesis does not just require the correct expression of patterning genes; these genes must induce the precise mechanical changes necessary to produce a new form. Mechanical characterization of plant growth is not new; however, in recent years, new technologies and interdisciplinary collaborations have made it feasible in young tissues such as the shoot apex. Analysis of tissues where active growth and developmental patterning are taking place has revealed biologically significant variability in mechanical properties and has even suggested that mechanical changes in the tissue can feed back to direct morphogenesis. Here, an overview is given of the current understanding of the mechanical dynamics and its influence on cellular and developmental processes in the shoot apex. We are only starting to uncover the mechanical basis of morphogenesis, and many exciting questions remain to be answere