Kollaboratives Strukturieren von Multimediadaten für

Peer-to-Peer Netze

Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz

Prof. Dr. Katharina Morik

Dipl. inf. Michael Wurst

C

B

Jazz Pop

A

C A

Jazz

Was heißt das?

● Kollaborativ● Strukturieren● Multimediadaten● Peer-to-Peer

Peer-to-Peer Computing

● Keine zentrale, vermittelnde Instanz● Kommunikation direkt zwischen einzelnen

Knoten● Agenten, P2P Filesharing , ...

A B

C D

Zentralisiertes Anbieten von Daten

A

B

C D

A

D

Verteiltes Anbieten von Daten

Was heißt das?

● Kollaborativ● Strukturieren● Multimediadaten● Peer-to-Peer

Strukturieren von Daten

● Objekte in Beziehung setzen(z.B. Ähnlichkeit)

● Objekte zu Kategorien zusammenfassen(z.B. Musikgenres)

● Taxonomien, als hierarchische Anordnung von Kategorien

● Ontologien, als Form von komplexen logischen Beziehungen zwischen Objekten(z.B. ist Autor von(X,Y))

AB

Zentralisiertes Strukturieren von Daten

CD

Pop RockMetal

A

B

CD

A

D

SoftRock

Metal

Jazz Pop

DeutschEnglisch

Verteiltes Strukturieren von Daten

Was heißt das?

● Kollaborativ● Strukturieren● Multimediadaten● Peer-to-Peer

A

B

CD

A

D

SoftRock

Metal

Jazz Pop

DeutschEnglisch

Kollaboratives Strukturieren von Daten

Pop

Kopieren von Teilbäumen

A

B A

D

SoftRock

Metal

Jazz

DeutschEnglisch

C

D

B A

Jazz Pop

A

B

CD

A

D

SoftRock

Metal

Jazz Pop

DeutschEnglisch

Kollaboratives Strukturieren von Daten

Klassifizieren von Objekten

A

B

CD

A

D

SoftRock

Metal

Jazz Pop

DeutschEnglisch

B

A

A

B

CD

A

D

SoftRock

Metal

Jazz Pop

DeutschEnglisch

B

???

Kollaboratives Strukturieren von Daten

Beschreibung von Objekten

A

B

CD

A

D

SoftRock

Metal

Jazz Pop

DeutschEnglisch

B

Jazz

Weitere mögliche Anwendungen

● Finden ähnlicher Objekte● Finden ähnlicher Kategorien● Finden eines passenden Schemas gegeben eine

Menge von Objekten (z.B. Internetradio)● Finden von Benutzern mit ähnlichen Interessen● ...

Was heißt das?

● Kollaborativ● Strukturieren● Multimediadaten● Peer-to-Peer

Verarbeitung von Multimediadaten

● Objekte (z.B. mp3 Dateien) müssen geeignetkodiert werden

● Problem: Welche Merkmale sollen ausgewählt werden? Wie beschreibt man Musik oder Video?

● Erste Möglichkeit: Externe Metadaten (z.B. festgelegtes Genre, Interpret, Schauspieler, Jahr)

● Zweite Möglichkeit: Extrahierte Metadaten (z.B. Tempo, Lautstärke, ...)

Anpassung des Entwurfes

Durchführung

Data Mining

Aufgaben

Data Mining

Aufgaben

Data Mining Experiment

Meta-

Daten

Daten

Entwurf

Das Yale System

Yale Features

– Operatoren zur Datenvorverarbeitung(Audiodaten, Texte, ...)

– Zahlreiche Lernverfahren (Klassifikation, Clustering, Merkmalstransformation, ...)

– Leicht erweiterbar (Java/XML basiert)

– GUI/Batchmodus, Anwendungs API

– Opensource / Weltweite Verbreitung (20+ Länder)

Audioverarbeitung mit YALE

xyz.mp3

0.1 0.4 0.2 ... 0.0 0.0 0.3

Tempo Lautstärke

Relevante Forschungsgebiete

● Multimediaverarbeitung/Retrieval● Metadatenannotierung (MPEG-7)● Maschinelles Lernen● Ontologien, Kataloge, Semantic Web● Verteilte Algorithmen/Agentensysteme/

Dezentrale Architekturen

Was heißt das?

● Kollaborativ● Strukturieren● Multimediadaten● Peer-to-Peer

PG Aufgabe

YALEAudioverarbeitung

Existierendes P2P/Agentensystem

B

CB

A

Soft

Jazz Jazz

PopA

Aufgaben I

● Auswahl eines geeigneten P2P Systems● Entwurf eines erweiterbaren Frameworks:

– Lokale Kodierung von Objekten (Yale)– Austauschprotokolle für Objektinformationen und

Ontologien– Indexierung für schnelle Suche– Verteiltes Maschinelles Lernen (Yale)– Evaluationsmöglichkeiten (Yale)– Einfaches Benutzerinterface

Aufgaben II

● Auswahl und Entwurf von Funktionen für das System

● Implementierung/Test des Frameworks● Implementierung/Test der einzelnen Funktionen● Evaluierung des Gesamtsystems● Dokumentation und Deliverables

(nicht nur Endbericht)

Geplanter Ablauf der PG

● Ab 3.9. Ausgabe von Seminarthemen● Anfang Oktober: Seminarphase● Analyse/Spezifikation: Aufteilung in Arbeitsgruppen● Entwicklungsphase I● Anfang SS05: Seminarphase II● Entwicklungsphase II● Integration und Evaluation● Zusammenfassung der Deliverables zum Endbericht

Projektgruppen am Lehrstuhl VIII

● Professionelles Softwareengineering und Projektmanagement

● Anspruchsvolle, forschungsrelevante Aufgaben (kein bloßes Implementieren)

● Möglichkeit für wissenschaftliche Veröffentlichungen

● Möglichkeit als HiWi beim LS VIII zu arbeiten

● Möglichkeit für Diplomarbeit beim LS VIII

● Kooperation mit anderen Gruppen

Projektgruppen am Lehrstuhl VIII

● Eigenständiges Arbeiten bei intensiver Betreuung● 5 erfolgreiche vergangene PGs● Weitere Infos:

Homepage LS VIIIoder direkt bei uns GB IV/R120

Literatur/Links

● Milojicic, M.J. et. al: Peer-to-peer computing.

● Maes P.:Agents that reduce work and information overload, Communications of the ACM, 1994.

● Mitchell, T: Machine Learning, McGraw Hill, 1997.

● Anderberg, M.: Cluster Analysis for applications, 1973.

● mpeg Überblick (besonders mpeg-7): www.chiariglione.org/mpeg

● YALE: http://yale.cs.uni-dortmund.de