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Vorträge
| Vortragende(r)
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Stefanie Fischer
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| Titel
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Challenges for Service Integration into Third-Party Application
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Robert Heinrich
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| Vortragssprache
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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Im Laufe der Zeit hat sich die Softwareentwicklung von der Entwicklung von Komplett-systemen zur Entwicklung von Software Komponenten, die in andere Applikation inte-
griert werden können,verändert.Bei Software Komponenten handelt es sich um Services,
die eine andere Applikation erweitern.Die Applikation wird dabeivonDritten entwickelt.
In dieser Bachelorthesis werden die Probleme betrachtet, die bei der Integration von Ser-
vices auftreten. Mit einer Umfrage wird das Entwicklungsteam von LogMeIn, welches
für die Integration von Services zuständig ist, befragt. Aus deren Erfahrungen werden
Probleme ausfndig gemacht und Lösungen dafür entwickelt. Die Probleme und Lösungen werden herausgearbeitet und an hand eines fort laufenden Beispiels, des GoToMeeting
Add-ons für den Google Kalender,veranschaulicht.Für die Evaluation wird eine Fallstudie
durchgeführt, in der eine GoToMeeting Integration für Slack entwickelt wird. Während
dieser Entwicklung treten nicht alle ausgearbeiteten Probleme auf. Jedoch können die
Probleme, die auftreten mit den entwickelten Lösungen gelöst werden. Zusätzlich tritt
ein neues Problem auf, für das eine neue Lösung entwickelt wird. Das Problem und die
zugehörige Lösung werden anschließend zu dem bestehenden Set von Problemen und Lösungen hinzugefügt. Das Hinzufügen des gefundenen Problems ist ein perfektes Beispiel
dafür, wie das Set in Zukunft bei neuen Problemen, erweitert werden kann.
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| Vortragende(r)
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Henning Ballweber
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| Titel
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Hierarchische Erklärung von Black-Box-Modellen zur Entscheidungsfindung in Sentimentanalysen
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Clemens Müssener
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| Vortragssprache
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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Diese Arbeit untersucht die Erklärbarkeit von Sentimentanalyse. Sentimentanalyse ist ein aktuelles Forschungsthema, das sich mit der automatisierten Auswertung der Stimmung von Texten befasst. Dabei klassifiziert ein Entscheider diese als positiv oder negativ. Jedoch sind die meisten hier angewandten Verfahren des maschinellen Lernens Black Boxes, also für Menschen nicht unmittelbar nachvollziehbar. Trotzdem ist es oftmals wünschenswert, ohne Kenntnis des zugrundeliegenden Modells eine Erklärung für die Entscheidung des Klassifikators zu liefern. Der LIME-Algorithmus ist ein gängiger Erklärer für das Problem, der jedoch nur auf Wortebene erklärt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Erklärer entwickelt, der auch die größeren Bausteine der Texthierarchie wie Sätze oder Absätze berücksichtigt. Dadurch liefert er einen höheren Informationsgehalt als LIME und er ermöglicht interaktive Erklärungen. Anwendungsfall der Untersuchung sind eine Datenbank aus Filmrezensionen sowie Klassifikatoren in Verbindung mit Word Embeddings.
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| Vortragende(r)
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Sebastian Weber
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| Titel
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Performanzmodellierung von Apache Cassandra im Palladio-Komponentenmodell
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| Vortragstyp
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Bachelorarbeit
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| Betreuer(in)
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Dominik Werle
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| Vortragssprache
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| Vortragsmodus
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| Kurzfassung
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NoSQL-Datenbankmanagementsysteme werden als Back-End für Software im Big-Data-Bereich verwendet, da sie im Vergleich zu relationalen Datenbankmanagementsystemen besser skalieren, kein festes Datenbankschema benötigen und in virtuellen Systemen einfach eingesetzt werden können. Apache Cassandra wurde aufgrund seiner Verbreitung und seiner Lizensierung als Open-Source-Projekt als Beispiel für NoSQL-Datenbankmanagementsysteme ausgewählt. Existierende Modelle von Apache Cassandra betrachten dabei nur die maximal mögliche Anzahl an Anfragen an Cassandra und deren Durchsatz und Latenz. Diese Anzahl zu reduzieren erhöht die Latenz der einzelnen Anfragen. Das in dieser Bachelorarbeit erstellte Modell soll unter anderem diesen Effekt abbilden.
Die Beiträge der Arbeit sind das Erstellen und Parametrisieren eines Modells von Cassandra im Palladio-Komponentenmodell und das Evaluieren des Modells anhand von Benchmarkergebnissen. Zudem wird für dieses Ziel eine Vorgehensweise entwickelt, die das Erheben der notwendigen Daten sowie deren Auswertung und Evaluierung strukturiert und soweit möglich automatisiert und vereinfacht.
Die Evaluation des Modells erfolgt durch automatisierte Simulationen, deren Ergebnisse mit den Benchmarks verglichen werden. Dadurch konnte die Anwendbarkeit des Modells für einen Thread und eine beliebige Anzahl Anfragen bei gleichzeitiger Verwendung von einer oder mehreren verschiedenen Operationen, abgesehen von der Scan-Operation, gezeigt werden.
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