Institutsseminar/2019-10-25 Zusatztermin: Unterschied zwischen den Versionen
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Teilnehmender Professor: Anne Koziolek |
Aktuelle Version vom 27. September 2019, 14:03 Uhr
Datum | Freitag, 25. Oktober 2019 | |
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Uhrzeit | 11:30 – 12:20 Uhr (Dauer: 50 min) | |
Ort | Raum 333 (Gebäude 50.34) | |
Webkonferenz | ||
Vorheriger Termin | Fr 18. Oktober 2019 | |
Nächster Termin | Fr 8. November 2019 |
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Vorträge
Vortragende(r) | J. Bernhard |
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Titel | Analyse von Zeitreihen-Kompressionsmethoden am Beispiel von Google N-Grams |
Vortragstyp | Proposal |
Betreuer(in) | Martin Schäler |
Vortragssprache | |
Vortragsmodus | |
Kurzfassung | Temporal text corpora like the Google Ngram dataset usually incorporate a vast number of words and expressions, called ngrams, and their respective usage frequencies over the years. The large quantity of entries complicates working with the dataset, as transformations and queries are resource and time intensive. However, many use-cases do not require the whole corpus to have a sufficient dataset and achieve acceptable results. We propose various compression methods to reduce the absolute number of ngrams in the corpus. Additionally, we utilize time-series compression methods for quick estimations about the properties of ngram usage frequencies. As basis for our compression method design and experimental validation serve CHQL (Conceptual History Query Language) queries on the Google Ngram dataset. The goal is to find compression methods that reduce the complexity of queries on the corpus while still maintaining good results. |
Vortragende(r) | Felix Pieper |
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Titel | Rahmenwerk zur Generierung von Sichten aus dem Palladio-Komponentenmodell |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Yves Kirschner |
Vortragssprache | |
Vortragsmodus | |
Kurzfassung | In Palladio werden die erstellten Modelle groß, weil die heutigen Softwaresysteme durch ihre Komplexität immer größer werden und nur noch mit der modellgetriebener Softwareentwicklung eine gute Architektur erstellt werden kann. Das Softwaresystem wird in mehrere Modelle aufgeteilt, damit sie unabhängig voneinander sind und ersetzt werden können. Dadurch werden die Modelle unübersichtlich, zum Beispiel müssen mehrere Modelle geöffnen werden, um einen Ablauf nachvollziehen zu können. In verteilten Modellen sind Abläufe aufwendiger zu verfolgen und das Modell schwerer zu verstehen. Aus diesem Grund wurde ein Werkzeug entwickelt, das Teile von Palladio als Sicht anzeigen kann.
Palladio ist ein Werkzeug zur modellbasierten Performance-Analyse. Die modellierten Softwaresysteme sind in vier Modelle aufgeteilt, so kann dieselbe Repository-Spezifikation mit verschiedenen System-Modellen oder Hardware-Konfigurationen simuliert werden. In Palladio ist es aufwendig den Ablauf eines Systemaufrufs in einem System zu finden. Durch die Unübersichtlichkeit werden die gefundenen Abläufe fehlerhaft und inkonsistent, was den Einstieg in die Software, das Warten und das Erweitern der Modelle erschwert. In dieser Bachelorarbeit wird im ersten Teil ein Rahmenwerk zum Erzeugen von Sichten vorgestellt. Diesem Rahmenwerk können neue Sichten hinzugefügt werden, die eine Hilfestellung beim Erstellen und Verstehen von Modellen geben. Mit Hilfe von Modelltransformationen erzeugt dieses Rahmenwerk neue Blickwinkel auf gesonderte Teile des Palladio-Komponentenmodells. Eine erste Sicht ist die Darstellung des Palladio-Komponentenmodells als ein Sequenzdiagramm, die im zweiten Teil der Bachelorarbeit vorgestellt wird. Die Diagramme wurden mit PlantUML erzeugt. Der PlantUML-Quelltext wird mit einer Model-zu-Text-Transformation generiert. Durch das erstellte Rahmenwerk können neue Einblicke auf ein Palladio-Komponentenmodell gegeben werden. Neue Benutzer von Palladio müssen sich nicht durch Modelle arbeiten. Sie können mit dem Rahmenwerk Abläufe direkt erkennen. Die Entwickler von Palladio können eigene Sichten hinzufügen. Dadurch erweitert sich der Werkzeugkasten von Palladio und ermöglicht einen leichteren Einstieg in das Softwaresimulationsprogramm. |
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Hinweise
Teilnehmender Professor: Anne Koziolek