Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

Die Institute der Fakultät und ihre Forschungsvorhaben
räumlich-zeitliche Daten mit gegebenenfalls unbekannten anderen Nutzern auszutauschen.
Dabei wird ein gegenseitiger Datenaustausch garantiert und einseitige Beobachtung durch
andere Nutzer vermieden. Neben verschiedenen Möglichkeiten reziproke Privacy-Policies
zu spezifizieren, wurde auch die Auswertung räumlich-zeitlicher Anfragen unter
Berücksichtigung solcher Policies betrachtet. Insbesondere für Bereichs- und Top-N
Anfragen wurden verschiedene Auswertungsverfahren erarbeitet und evaluiert.
Selbstregulierende Histogramme
(A. Khachatryan)
Selbstregulierende Histogramme (SH) sind dabei eine einfach zu erstellende und zu pflegende
Datenstrukturen zur Selektivitätsabschätzung in Datenbanken. Doch es fehlen zuverlässige
Aussagen über die Qualität der Abschätzungen. Ein Ansatz beruht auf der Ähnlichkeit
der Ziele von Histogrammen und Cluster-Algorithmen, d.h. es lassen sich solche
Algorithmen verwenden, um Histogramme aufzubauen. Wir wollen die damit erzeugten
SH auf deren Güte bei der Selektivitätsabschätzung miteinander vergleichen. Ein weiteres
Ziel von uns ist, die Unsicherheiten bei einer Selektivitätsabschätzung mittels SH zu quantifizieren.
Dazu ermitteln wir die vollständige Wahrscheinlichkeitsverteilung. Im nächsten
Schritt soll nun das Konzept von SH verallgemeinert werden. Ziel ist, die Antwortzeiten
in dienstorientierten Systemen bei Dienstaufrufen mit unterschiedlichen Parameterwerten
vorherzusagen. Der große Unterschied zu Selektivitätsabschätzungen besteht allerdings
darin, dass auch Dienstaufrufe mit den gleichen Parametern zu unterschiedlichen
Antwortzeiten führen können.
Strategische Analyse und Effiziente Auswertung von Trust Policies
(C. Hütter, J. Z. Yue, C. von der Weth)
Online-Dienste wie Soziale Netzwerke oder Grid Computing haben in den letzten Jahren
große Aufmerksamkeit erfahren. Die Teilnehmer dieser Dienste sind autonom und entscheiden
selbst darüber, wie sie sich in Interaktionen mit anderen Teilnehmern verhalten.
Der Erfolg einer Interaktion hängt daher von der Kooperationsbereitschaft der Teilnehmer
ab. In dieser Arbeit wurde ein neuartiges Modell entwickelt, das die Analyse des strategischen
Verhaltens der Teilnehmer erlaubt. Jeder Teilnehmer formuliert Richtlinien, sog. Trust
Policies, mit denen er festlegt, mit welchen anderen Teilnehmern er interagieren möchte.
Dieser Ansatz eröffnet zwei Forschungsrichtungen:
(1) Fragen aus ökonomischer Sicht: Was für Trust Policies formulieren die Teilnehmer?
Wie erfolgreich sind sie in den Interaktionen? Dazu wurden verhaltensökonomische
Experimente entworfen und durchgeführt. Weitere Experimente befinden sich in der
Planung.
(2) Die Auswertung von Trust Policies basiert auf der Verarbeitung von Daten über das
frühere Verhalten der Teilnehmer. Für große Systeme untersuchen wir Ansätze für die
effiziente Auswertung von Trust Policies. Der Fokus lag dabei auf der Optimierung der
Berechnung von Zentralitätsmaßen, d.h. graph-basierten Verfahren zur Bestimmung der
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