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1
Das Fachgebiet Data Science
an der Universität Paderborn
25. September 2018
Adrian Wilke, Kevin Haack,
Zafar Habeeb Syed, Alexander Bigerl
dice.cs.upb.de
36. Bundeswettbewerb Informatik
bwinf.de/bundeswettbewerb
Web-Version
22
https://twitter.com/gayane_sedraky/status/996673751977783296
3
Inhalte
Grundlagen Data Science
Adrian Wilke, 20 Minuten
Projektgruppe Search and Extraction:
Datenaufbereitung in modernen Unternehmen
Kevin Haack, 10 Minuten
Fact Checking
Zafar Habeeb Syed, 10 Minuten
Graph-Stores und Tensoren
Alexander Bigerl, 10 Minuten
Fachgebiet Data Science
https://www.go-globe.com/blog/things-that-happen-every-60-seconds/
4
Things that happen
on internet
every 60 seconds
(Bild entfernt)
5
5-Sterne-Modell für Offene Daten
https://5stardata.info/de/,Idee:TimBerners-Lee
Semantische,
maschinen-verstehbare
Daten
RDF - Resource Description Framework
W3Chttps://www.w3.org/TR/2014/NOTE-rdf11-primer-20140624/#section-triple
6
<Subjekt> <Prädikat> <Objekt>
RDF - Resource Description Framework
W3Chttps://www.w3.org/TR/2014/NOTE-rdf11-primer-20140624/#section-triple
7foaf:knows → http://xmlns.com/foaf/0.1/knows
Wissensgraphen
8
Wie viele Dinge (Personen, Filme, …) sind in
großen Wissensgraphen vorhanden?
Und wie viele Tripel (Subjekt Prädikat Objekt)?
Wissensgraphen/-datenbanken
9
DBpedia
38.300.000 Dinge
https://wiki.dbpedia.org/about, 2018-09-19
9.500.000.000 Tripel
https://lod-cloud.net/dataset/dbpedia, 2018-09-19
https://wiki.dbpedia.org/dbpedia-version-2016-04, 2018-09-19
Wikidata
56.000.000 Dinge
https://www.wikidata.org/w/index.php?title=Wikidata:News&oldid=748976585
5.800.000.000 Tripel
https://lod-cloud.net/dataset/wikidata, 2018-09-19
DBpedia englisch
4.580.000 Dinge
1.445.000 Personen
735.000 Orte
123.000 Musik Alben
87.000 Filme
241.000 Organisationen
https://wiki.dbpedia.org/about, 2018-09-19
TheLinkedOpenDataCloudfromlod-cloud.net(CCBY)
Linked Open Data
10
1.224 Datensätze
16.113 Links
DBpedia
Expressions-
daten von
Lungenkrebs-
patienten für
die Gene
HER2 und HER?
Data: TCGA (The Cancer Genome Atlas Database)
11
Saleemetal.(2014):Biglinkedcancerdata:IntegratinglinkedTCGAandPubMed.WebSemantics27
TCGA Daten
212,000 DVDs
33 Tumore
(Bild entfernt)
Linked TCGA (The Cancer Genome Atlas Database)
12
Linked TCGA:
- 27 Krebsarten
- 20,4 Mrd. Fakten
- 17 Datenendpunkte
Saleemetal.(2014):Biglinkedcancerdata:IntegratinglinkedTCGAandPubMed.WebSemantics27
TCGA Portal:
- 32,3 TB Daten
- 9.000 Patienten
- 30 Krebsarten
Linked Data: Möglichkeiten
Saleemetal.(2014):Biglinkedcancerdata:IntegratinglinkedTCGAandPubMed.WebSemantics27
13
● Patienten mit
Mustern anderer
Patienten
Vergleichen
● Linked TCGA
verbunden mit
medizinischen
Artikeln
● Visualisierung in
Explorer/Browser
Take away
14
Resource Description Framework
Tripel / Fakten:
<Subjekt> <Prädikat> <Objekt>
dice.cs.upb.de
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Inhalte
Grundlagen Data Science
Adrian Wilke, 20 Minuten
Projektgruppe Search and Extraction:
Datenaufbereitung in modernen Unternehmen
Kevin Haack, 10 Minuten
Fact Checking
Zafar Habeeb Syed, 10 Minuten
Graph-Stores und Tensoren
Alexander Bigerl, 10 Minuten
Fachgebiet Data Science
Challenge
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• Unvorstellbare Datenmengen
• Unterschiedliche Formate
– Texte (Bücher, Wikipedia)
– Twitter, Facebook
– Datenbanken, Excel
– uvm.
• Kontinuierlich mehr Daten
SASK - Das Projekt
17
• Selbst organisiertes Softwareprojekt
• Internationale Studenten
• Ein Jahr
• SASK
– Verschiedene Quellen
– Wissen extrahieren
– Bereitstellen
Demo
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19
20
Inhalte
Grundlagen Data Science
Adrian Wilke, 20 Minuten
Projektgruppe Search and Extraction:
Datenaufbereitung in modernen Unternehmen
Kevin Haack, 10 Minuten
Fact Checking
Zafar Habeeb Syed, 10 Minuten
Graph-Stores und Tensoren
Alexander Bigerl, 10 Minuten
Fachgebiet Data Science
Information
The Problem
21
Easy to share
Misinformation
The Problem
22
Easy to share
The Problem
23
Reasons for Misinformation?
Obama was born in Kenya
• Human errors
• Outdated facts
• Intention to spread fake news
MisinformationEasy to share
The Problem
24
Reasons for Misinformation?
• Human errors
• Outdated facts
• Intention to spread fake news
Problem formulation : Input
• Structured triples: <Shirin_Ebadi, award, Nobel_Peace_Prize>
• Unstructured textual claims:
“Did Franklin Graham Say ‘Attempted Rape Is Not a Crime’?”
Solution
Classify input claims as “True” or “False” by aggregating evidence
from different trustworthy sources.
MisinformationEasy to share
Our Approach
[0 ,1]
:Shirin_Eba
di
:Nobel_Peace_
Prize
:award
Shirin Ebadi was awarded Nobel Peace Prize
Shirin Ebadi received the Nobel Peace Prize
Nobel Peace Prize recipient Shirin Ebadi
[0 ,1]
Feature Extraction
Reference Corpus
Our Approach
Überblick
Grundlagen Data Science
Adrian, 20 Minuten
Projektgruppe Search and Extraction:
Datenaufbereitung in modernen Unternehmen
Kevin, 10 Minuten
Fact Checking
Zafar, 10 Minuten
Graph-Stores und Tensoren
Alexander, 10 Minuten
27
RDF
2828
?
Tensor
2929
Rang 0
Rang 1
Rang 3
Rang 2
Rang 4+?
Tensor
3030
1 2
4
5
Rang 0
Rang 1
Rang 3
Rang 2
Rang 4+?
()↦1 (3)↦2 (2,4)↦5 (5,3,2)↦4 (5,3,2,2)↦3
RDF Graph
3131
RDF Triples
3232
:Bob :friendOf :Alice
:Alice :friendOf :Bob
:Bob rdf:type :Person
:Bob :interestedIn :TheMonaLisa
:TheMonaLisa :createdBy :LDaVinci
:LaKocondeaWashington rdf:about :TheMonaLisa
1
1
RDF Graph
3333
Subject
Predicate
Object
:Bob
:Alice
:TheMonaLisa
:LaKocondeaWashington
:Person
:Bob
:TheMonaLisa
:LDaVinci
:Alice
:friendOf
rdf:type
:interestedIn
:createdBy
rdf:about
Anfrage - Slice
3434
Anfrage - Slice
3535
Anfrage - Vereinigung
3636
Denkaufgabe für Zuhause
3737
Gegeben:
● Tensor mit Rang n=3
● Kantenlänge von 109
● 10’000 Einträge ungleich 0
Was könnte eine gute Datenstruktur sein, um einen solchen Tensor
● effizient zu speichern
● Slices auszuführen
Beispiel:
● Array: Speicherbedarf 3·1019
TB
-> keine Option
Schreibt mir eure Ideen, ich gebe euch Feedback: bigerl ~ mail.upb.de
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