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Thematisiert werden Graphendatenbanken und die Umsetzung eines bestimmten Typen davon. Für die Umsetzung wird eine Rationale Datenbank genommen und diese in eine Graphdatenbank überführt. Es wird auf die Unterschiedlichen Typen von Graphdatenbanken eingegangen, deren Verwendungszweck und wie diese Typen Unterschieden werden. Die Umsetzung erfolgt mit Neo4j auf dessen Funktionen und Sprache ich eingehen werde. Danach wird auf die Modellierungsart der Graphdatenbank eingegangen und wie diese realisiert wurde.
Die 11. Jahrestagung des Förderkreises Rückversicherung zum Thema Rückversicherung fand am 13. Juli 2018 in Niederkassel bei Köln statt. Etwa 85 eingeladene Repräsentanten aus dem Förderkreis unterstützenden (Rück-)Versicherungsunternehmen und Gäste nahmen daran teil. Im Rahmen der Jahrestagung wurde zum vierten Mal der Researchers‘ Corner durchgeführt, in dessen Verlauf acht der in der Kölner Forschungsstelle Rückversicherung
beschäftigten Wissenschaftlichen Mitarbeiter einen Vortrag zu dem jeweilig individuell bearbeiteten Forschungsprojekt hielten. Des Weiteren wurden von Prof. Materne Interviews mit den Herren Dr. Falk Niehörster (Climate Risk Innovations) und Dr. Magnus Kobel (YAS.life) geführt. Dr. Niehörster berichtete über seine Forschungen und Beratungstätigkeit hinsichtlich
der maritimen Klimaveränderung und Dr. Kobel über das Geschäftsmodell seines InsurTecs YAS.life und seine allgemeinen Erfahrungen bei Gründung und Entwicklungen von Start-ups. In drei Sessions – mit je 2-3 jeweils drei parallel laufenden Vorträgen mit Poster –
wurden die wichtigsten Ergebnisse der wissenschaftlichen Untersuchungen der Kölner Forschungsstelle Rückversicherung präsentiert und diskutiert. Die
Heterogenität in den vorgetragenen Themen der wissenschaftlichen Mitarbeiter spiegelt die Verzahnung der Forschungstheorie mit der Praxistätigkeit wider.
Das Suchen ist eine der, wenn nicht die am häufigsten durchgeführte Tätigkeit im Internet. Täglich werden Suchmaschinen mit Problemen aus aller Welt und aller Domänen befragt, in der Hoffnung, dass das Internet eine Lösung bereitstellt. Neben dem Web der Dokumente, welches überwiegend die großen Suchmaschinenhersteller wie Google und Microsoft durchsuchen, existiert auch das weniger bekannte Web der Daten. In diesem Teil des Internets werden Daten, keine Dokumente, in einem festen Format kodiert.
Dadurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen, diese Daten verarbeiten können. Die Daten enthalten untereinander Verlinkungen, weswegen man auch von Linked Data spricht. Mit der vom W3C standardisierten Abfragesprache SPARQL ist es möglich, diese Daten nach selbst definierten Kriterien abzufragen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer SPARQL Abfrage zur Ermittlung von Sehenswürdigkeiten in Köln. Anhand dieses Anwendungsbeispiels soll beschrieben werden, inwieweit Linked Data in der Lage ist, mit Problemen und Fragestellungen des Alltags umzugehen. Es wird sich zeigen, dass es grundsätzlich möglich ist, derartige Anwendungsszenarien mit Linked Data zu lösen. Ein umfassendes Suchergebnis, welches beispielsweise Reiseführer geben, konnte jedoch nicht erzielt werden. Grund dafür sind hauptsächlich, wie in dieser Arbeit dargelegt wird, inkonsistente Daten. Um diese Beobachtung aufstellen zu können, wurden präzisere Suchkriterien für Sehenswürdigkeiten spezifiziert.Weitere Auffälligkeiten, die während der Entwicklung bemerkt wurden, wurden entsprechend dokumentiert.
Die TH Köln hat sich in ihrer Transferstrategie 2025 zur Förderung von Existenzgründungen und Entrepreneurship Education positioniert. Für diese Positionierung ist es bedeutsam, den Status Quo der derzeitigen Start-up-Kultur an der TH Köln zu ermitteln. Die vorliegende Studie geht insbesondere den folgenden Fragen nach: Wie viele Studierende sind bereits selbstständig? Wie viele haben Interesse an dem Thema Existenzgründung? Welche Angebote, die die TH Köln bereits zur Verfügung stellt, sind bekannt und welche zusätzlichen Angebote werden gewünscht? Fühlen sich die Studierenden ausreichend informiert und welche Anregungen haben sie zur Etablierung und Förderung der Start-up-Kultur an der TH Köln?
Entrepreneurship im Kontext der Hochschulausbildung gewinnt immer mehr an Bedeutung und muss nachdrücklich im Hochschulalltag adressiert werden, um eine zukunftsfähige, unternehmerische Hochschule Gestalt annehmen zu lassen. Die Einbindung aller Stakeholder in einen Prozess der Bildung von gemeinsamen, transparenten Netzwerken, Fokussierung von Interdisziplinarität und Vermittlung von unternehmerischer Handlungskompetenz sind Eckpfeiler, um die Vision einer unternehmerisch denkenden und handelnden Hochschule Wirklichkeit werden zu lassen. Aufbauend auf der empirischen Erhebung zu Entrepreneurship & Start-up-Kultur an der TH Köln, erfolgte im Wintersemester 2017/18 eine weiterführende Erhebung hinsichtlich der bereits selbstständig tätigen Studierenden der TH Köln. Ziel der Umfrage ist die Untersuchung der Gründungsarten der Studierenden sowie die Erhebung von Informationen zu Finanzierungsarten, Hürden, Gründungsklima und gezielte Unterstützungsmöglichkeiten durch die TH Köln, um die Start-up-Kultur an der TH Köln weiter zu stärken.
Die Blockchain ist nicht nur im Bereich der Finanzwelt angekommen, auch andere Branchen versuchen sich an ihrer Anwendung. In diesem Artikel werden Konzepte und Modelle von Blockchain-Anwendungen außerhalb des Finanzbereichs vorgestellt, indem die zugehörigen Veröffentlichungen referiert und diskutiert werden. Die Anwendungsbereiche variieren aktuell über den Schutz persönlicher Daten bis zur Sicherung und Überwachung von Nahrungsmittelproduktionsketten.
Die Analyse von Log-Dateien als Spezialfall des Text Mining dient in der Regel dazu Laufzeitfehler oder Angriffe auf ein Systems nachzuvollziehen. Gegen erkannte Fehlerzustände können Maßnahmen ergriffen werden, um diese zu vermeiden. Muster in semi-strukturierten Log-Dateien aus dynamischen Umgebungen zu erkennen ist komplex und erfordert einen mehrstufigen Prozess. Zur Analyse werden die Log-Dateien in einen strukturierten Event-Log (event log) überführt. Diese Arbeit bietet dem Anwender ein Werkzeug, um häufige (frequent) oder seltene (rare) Ereignisse (events), sowie temporale Muster (temporal patterns) in den Daten zu erkennen. Dazu werden verschiedene Techniken des Data-Minig miteinander verbunden. Zentrales Element ist dieser Arbeit das Clustering. Es wird untersucht, ob durch Neuronale Netze mittels unüberwachtem Lernen (Autoencoder) geeignete Repräsentationen (embeddings) von Ereignissen erstellt werden können, um syntaktisch und semantisch ähnliche Instanzen zusammenzufassen. Dies dient zur Klassifikation von Ereignissen, Erkennung von Ausreißern (outlier detection), sowie zur Inferenz einer nachvollziehbaren visuellen Repräsentation (Regular Expressions; Pattern Expressions). Um verborgene Muster in den Daten zu finden werden diese mittels sequenzieller Mustererkennung (Sequential Pattern Mining) und dem auffinden von Episoden (Episode Mining) in einem zweiten Analyseschritt untersucht. Durch das Pattern Mining können alle enthaltenen Muster im einem Event-Log gefunden werden. Der enorme Suchraum erfordert effiziente Algorithmen, um in angemessener Zeit Ergebnisse zu erzielen. Das Clustering dient daher ebenfalls zur Reduktion (pruning) des Suchraums für das Pattern Mining. Um die Menge der Ergebnisse einzuschränken werden verschiedene Strategien auf ihre praktische Tauglichkeit hin untersucht, um neue Erkenntnisse zu erlangen. Zum einen die Mustererkennung mittels verschiedener Kriterien (Constrained Pattern Mining) und zum anderen durch die Nützlichkeit (High Utility Pattern Mining) von Mustern. Interessante temporale Muster können auf anderen Log-Dateien angewendet werden, um diese auf das Vorkommen dieser Muster zu untersuchen.
Die vorliegende Bachelorarbeit erforscht, inwiefern sich eine Analyse des Projektes BibChatDe, eines bibliothekarischen Twitterchats, und der im Zuge dessen diskutierten Themen als Grundlage für die Konzeption bibliothekarischer Weiterbildung eignet. Nach einer Beschreibung der Funktionen von Twitter und der Eigenschaften von Twitterchats wird durch eine Analyse der Beteiligung festgestellt, dass das Projekt BibChatDe nach einem Jahr Laufzeit als Erfolg gewertet werden kann. Hinsichtlich der Nachhaltigkeit besteht Optimierungspotenzial, daher werden Handlungsoptionen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit aufgezeigt. Nach Erläuterung der Anforderungen an Weiterbildungsinhalte und - formate werden die diskutierten Themen des BibChatDe anhand eines Kategorienschemas analysiert. Das Ergebnis zeigt, dass eine Themenanalyse nur bedingt Anhaltspunkte für die Konzeption bibliothekarischer Weiterbildung liefert. Auf Grundlage der Themenanalyse zusammen mit den Anforderungen an Weiterbildungsinhalte und -formate werden Konzepte für ein digitales Fortbildungsangebot auf Twitter und eine Präsenzveranstaltung erarbeitet.
Statistische Analyse ausgewählter sozioökonomischer Daten in Bezug auf Krankenhausaufenthalte
(2018)
In der vorliegenden Arbeit werden Zusammenhänge zwischen bestimmten sozioökonomischen Merkmalen und Krankenhausaufenthalten behandelt. Hierzu wird zunächst anhand von Sekundärliteratur gezeigt, welche gesundheitsbeinflussenden Faktoren in Deutschland relevant sind und was häufige Ursachen für Krankheiten bzw. Krankenhausaufenthalte sind. Im Zuge dessen wird außerdem kurz auf die Tarifmerkmale der privaten Krankenversicherung sowie auf deren Einfluss auf die Prämienkalkulation eingegangen.
Daraufhin werden Daten des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP) des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung untersucht. Dabei werden einerseits einzelne Merkmale und deren Entwicklung im Laufe der Jahre sowie die Verteilung ausgewählter Merkmale auf bestimmte Personengruppen beobachtet. Andererseits werden auch Korrelationen zwischen bestimmten Merkmalen und Hospitalisierungswahrscheinlichkeiten untersucht.
Den Schwerpunkt dieser Arbeit stellen zwei Klassifikationsmethoden, die lineare und die logitische Regressionsanalyse, dar. Zu diesen werden mathematische Grundlagen dargelegt, um sie daraufhin mithilfe des Programms R auf zuvor selektierte Datensätze anzuwenden. Dadurch werden jeweils Hospitalisierungswahrscheinlichkeiten ermittelt. Abschließend wird ein Bezug zur Versicherungswirtschaft hergestellt und unter anderem untersucht, ob solch eine statistische Analyse für einen Versicherer infrage kommt und welche Herausforderungen und Chancen dies mit sich bringt.
Objectives FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) is an emerging Stan¬dard for improving interoperability in the domain of health care. Besides offering features for achieving syntactical, semantical and organizational interoperability, it also specifies a RESTful API for searching purposes. The main objective of the following thesis revolves around investigating open challenges and limitations of the so-called FHIR Search Framework.
Methods A variety of operations for searching in FHIR resources, including all search interactions, definitions of search parameters, search parameter types and advanced search concepts are described. Over the course of the thesis, a quality model based on ISO 25010 is established. It serves as the foundation for determining if the FHIR Search Framework is well-suited to cover the Information needs of its users. An analysis of completeness involving the measures defined in the quality model forms the main contribution. The primary discussion of the research questions is concluded by proposing a graph model for determining reachability between FHIR resources, essentially mirroring the chaining and reverse chaining functionality. Using well-known classes for expressiveness in graphs, the thesis assess to which degree a graph search can be formulated with the currently defined capabilities.
Results From a functional perspective the FHIR Search Framework can be considered well-suited. Practical limitations should be minimal, grounded on the fact that extensive coverage of the lowest expressiveness classes, RPQs and 2RPQs, can be achieved. Severe gaps where identified only in the support of C(2)RPQs and Data Path Queries. Additionally, ideas for improving non-functional aspects are introduced to support developers in learning the Standard and testing their implementations.
Conclusion The evaluation of the FHIR Search Framework showed promising re¬sults in terms of functional completeness. Yet, the Standard is still evolving, and certain parts of the Search API are neither well-known nor implemented widely. A discussion is to be held if the specification should cover more sophisticated aspects that result from the gaps which were identified.