Datenbank-Spektrum

Zeitschrift für Datenbanktechnologien und Information Retrieval

ISSN: 1618-2162 (Print) 1610-1995 (Online)

Description

Datenbank-Spektrum ist das offizielle Organ der Fachgruppe Datenbanken und Information Retrieval der Gesellschaft für Informatik (GI) e.V. Die Zeitschrift widmet sich den Themen Datenbanken, Datenbankanwendungen und Information Retrieval. Sie vermittelt fundiertes Wissen über die aktuellen Standards und Technologien, deren Einsatz und ihre kommerzielle Relevanz.

Neben Grundlagenbeiträgen, Tutorials, wissenschaftlichen Fachbeiträgen, aktuellen Forschungsergebnissen finden sich in jeder Ausgabe auch Informationen über die Aktivitäten der Fachgruppen, zu Konferenzen und Workshops und über neue Produkte und Bücher. Ein renommiertes Herausgebergremium aus Hochschule und Industrie gewährleistet die Qualität und fachliche Kompetenz der Beiträge.

Künftige Schwerpunktthemen:

Schutz der Privatsphäre in einer ubiquitären Welt

Mit immer mehr mobilen Geräten und Sensoren werden u. a. große Mengen an persönlichen Daten gesammelt, verarbeitet und transformiert. Solche Sammlungen personenbezogener

Daten sind auf der einen Seite notwendig, um personenspezifische Angebote machen zu können, die dem Empfänger örtlich und zeitlich von Nutzen sind, oder um Trends zu erkennen und somit Planungen in unterschiedlichen Bereichen genauer und effizienter ausführen zu können. Auf der anderen Seite dienen sie häufig dazu, individuelle Personenprofile zu erstellen, die zumVorteil oder Nachteil der beschriebenen Person genutzt werden können.

Aus den genannten Gründen wird es immer wichtiger, den Datenschutz in einer ubiquitären Welt im Kontext von Big Data nicht nur juristisch abzusichern (Bundesdatenschutzgesetz). Vielmehr wird es immer dringlicher, auch technische Möglichkeiten, Mechanismen und Ansätze zu entwerfen und zu realisieren, die es Personen ermöglichen, die Kontrolle über ihre Daten besser spezifizieren sowie ihre Nutzung und Weitergabe besser kontrollieren und nachvollziehen zu können. Trotz großer Fortschritte im Bereich des Schutzes der Privatsphäre durch unterschiedliche Techniken besteht weiterhin eine große Herausforderung darin, skalierbare Ansätze und Lösungen sowohl für die Nutzung personenbezogener Daten durch Dritte als auch deren Kontrolle durch den „Spender“ zu entwickeln und zu realisieren.
Somit ist es das Ziel des Themenheftes, neben einer Einführung in das Thema skalierbare Ansätze und Lösungen für das Sammeln, Verarbeitung und Analysieren personenbezogener Daten in unterschiedlichen Anwendungsdomänen zu beschreiben. Mögliche Themen für dieses Themenheft sind (nicht ausschließlich):
– Schutz der Privatsphäre im Bereich Big Data generell beim
Sammeln, Integrieren, Verarbeiten und Analysieren von Daten
– Technische Umsetzung juristischer (gesetzlicher) Vorgaben entsprechend des deutschen Rechts bzw. des EU-Rechts und Vorgaben in unterschiedlichen Bereichen wie beispielsweise dem Gesundheitsbereich (Arzt, Krankenhaus, Versicherer) oder dem Finanzbereich (Banken)
– Sprachen zur Beschreibung von Privacy-Präferenzen und deren Überprüfung (in skalierbarer Form)
– Datenaustausch unter Berücksichtigung von Privacy-Präferenzen und gesetzlichen Vorgaben
– Anfragebearbeitung in Datenbanksystemen unter Berücksichtigung von Privacy-Präferenzen
– Quantitative Bewertung von Ansätzen zum Schutz der Privatsphäre im Kontext der Nutzung geschützter Daten
– Anforderungsanalysen für den Schutz der Privatsphäre in Anwendungsdomänen – Schutz gegen Genauigkeit der Daten
– Anforderungen des Schutzes der Privatsphäre für räumliche und zeitbezogene Daten in verschiedenen Anwendungsbereichen
– Infrastrukturen zum Schutz der Privatsphäre
– Modelle zum Schutz der Privatsphäre bei Zugriff oder Datennutzung

Beitragsformat: 8–10 Seiten, zweispaltig
Ankündigung einer Beitragseinreichung bis zum 15. Dezember 2015
Gastherausgeber:

Johann-Christoph Freytag, HU Berlin
freytag@informatik.hu-berlin.de
Eric Buchmann, Karlsruher Institut für Technologie
eric.buchmann@kit.edu
Einreichung der Beiträge für DASP-2-2016 bis zum 1. Februar 2016

Data Management for Bio- and Geosciences

Like many other scientific disciplines, research in the bio- and geosciences follow more and more a data-driven approach. Big Data in the classical sense is only one of the issues, but probably more often the everyday problem of scientists is to cope with lots of „small“, heterogeneous data that needs to be integrated to answer complex questions.

This special issue addresses the arising challenges and solutions for data management in these areas. We are interested in both survey papers and papers describing original research dealing with the following or similar topics in the context of the bio- and geosciences:
– Data-intensive science
– Data management
– Data integration
– Spatio-temporal data processing
– Scientific workflows
– Semantic web technologies
– Visualization and visual analytics
– Data stream management
– Case studies and applications

Important dates:
– Notice of intent for a contribution: April 15th, 2016
– Deadline for submissions: June 1st, 2016
– Issue delivery: DASP-3-2016 (November 2016)
Paper format: 8–10 pages, double column

Guest editors:
Bernhard Seeger, Philipps-Universität Marburg
seeger@mathematik.uni-marburg.de
Birgitta König-Ries, Friedrich-Schiller-Universität Jena
Birgitta.Koenig-Ries@uni-jena.de

Innovative vertikale Suchlösungen: Konzeption, Umsetzung und Einsatz

In der öffentlichen Wahrnehmung dominieren die großen Web-Suchmaschinen das Bild. Dass es daneben eine Vielfalt spezieller Suchlösungen für ein breites Spektrum unterschiedlichster Nutzungsszenarien gibt, gerät fast in den Hintergrund, obwohl auch diese Lösungen häufig genutzt werden.
Der Begriff der vertikalen Suchlösungen soll dabei breit interpretiert werden. Spezielle Zielgruppen, spezielle Domänen, spezielle Suchgegenstände umreißen nur einige Beispiele. Auch Aspekte desWeb Mining, der Unternehmenssuche oder der Shopsuche sind relevant. Gleiches gilt für die Suche nach anderen Medientypen (Bild, Video, ...). Dabei soll es aber nicht um eine Darstellung neuer Verfahren zur Bildanalyse etc. gehen. Vielmehr steht die aus der Anwendungssituation motivierte, zielgerichtet entwickelte oder angepasste Suchlösung im Vordergrund. Die behandelten Systeme sollen im praktischen Einsatz sein und im Beitrag zum Schwerpunktheft als Gesamtsystem betrachtet werden. In Summe möchte das Heft damit einen Überblick über die Vielfalt vertikaler Suchlösungen geben und darlegen, wie Suchlösungen für konkrete Aufgabenstellungen konzipiert und umgesetzt werden können.
Dabei sollen zu jeder Suchlösung insbesondere auch die folgenden Aspekte adressiert werden:
- Beschreibung der konkreten Problemstellung
- Konzeption der umgesetzten Suchlösung
- Unterschiede zu anderen Suchlösungen in derselben Domäne
- Erfahrungen mit der Suchlösung / Evaluation
- Mögliche Themen für dieses Heft sind damit beispielsweise:
- Suchmaschinen für spezielle Zielgruppen (Kinder, Senioren...)
- Suchmaschinen für spezielle Domänen (Kunst, Medizin ...)
- Hybridsuchmaschinen, die Web-Inhalte mit Datenbankinhalten kombinieren
- Produktsuche, Shopsuche, Expertensuche, …
Die Suchsysteme können dabei natürlich auf bestehende Frameworks zurückgreifen, die sie in der konkreten Aufgabenstellung innovativ einsetzen.
Beitragsformat: 8 Seiten, zweispaltig, eine reine Textseite entspricht ca. 650-700 Wörtern, auch kürzere Formate mit 4 Seiten oder 6 Seiten sind möglich, Beiträge sind in Deutsch oder Englisch willkommen.
Ankündigung einer Beitragseinreichung (mit Titel, Autor(en), Zusammenfassung, ungefährer Länge des Artikels) bis zum 15. August 2016
Einreichung der Beiträge für DASP-1-2017 bis zum 1. Oktober 2016
Erscheinen des Themenheftes: März 2017
Gastherausgeber:
Andreas Henrich, Otto-Friedrich-Universität Bamberg
andreas.henrich@uni-bamberg.de
Dirk Lewandowski, Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
 dirk.lewandowski@haw-hamburg.de

Big graph data management

A graph is an intuitive mathematical abstraction to capture how things are connected. In the past decade, the focal point in many data management applications has shifted from individual entities and aggregations thereof toward the connection between entities. Hence today, the graph abstraction is appealing as a natural data model foundation for an increasing range of use cases in interactive as well as analytical graph data management scenarios. Graph-specific use cases can be found in various domains, such as social network analysis, product recommendations, and knowledge graphs. Graph oriented scenarios also emerge in more traditional enterprise scenarios, such as supply chain management or business process analysis. Therefore, the database community reacts to this newly sparked interest in graph data management with a vast number of projects in research as well as in industry.
Graph management use cases pose novel and unique challenges to data management systems. On the operational side, typical interactive queries involve transitive closure computation along paths. Common analytical measures, such as page rank and other vertex centrality measures are also significantly more complex than traditional group by/ aggregate queries. From a data structure perspective, the irregular and skewed structure of graphs makes it challenging to achieve a good distribution over non-uniform memory access or cluster nodes for efficient parallelization – particularly, if the graph is large and changing over time.
Further challenges among others are declarative graph analytics abstractions for static as well as for dynamic graphs, graph-query-aware optimization strategies, topology indexing, temporal topology indexing, topology estimation, materialized view usage, and maintenance for graph analytical measures.
Graph data management is an exciting research field, now and for the years to come. This special issue aims at exhibiting our community’s current work in the field. We therefore welcome contributions from research and industry that provide original research on the problems mentioned above or that are generally related to big graph data management and processing. We also welcome case studies that showcase the challenges of graph management and graph query processing from a practical perspective, point out particular research questions, and potentially outline novel research directions.
We are looking for contributions from researchers and practitioners in the above described context, which may be submitted in German or in English.
Important dates:
Notice of intent for a contribution: December 15th, 2016
Deadline for submissions: February 1st, 2017
Issue delivery: DASP-2-2017 (July 2017)
Paper format: 8–10 pages, double column (cf. the author guidelines at www.datenbank-spektrum.de).
Guest editors:
Hannes Voigt, TU Dresden
hannes.voigt@tu-dresden.de
Marcus Paradies, SAP
m.paradies@sap.com

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