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Empfehlungssysteme sind auf E-Commerce-Webseiten omnipräsent und unterstützen die Nutzer an bestimmten Touchpoints beim Onlineshopping, indem sie auf Produkte aufmerksam machen. In den meisten Anwendungsfällen werden Produkte empfohlen, die den Interessen der Nutzer entsprechen oder einen Warenkorb komplettieren sollen. Während klassische Empfehlungssysteme die Nutzer meistens zu Beginn oder zum Ende einer Produktannäherung erreichen, finden sie dazwischen selten Anwendung. Dabei könnten Empfehlungssysteme bereits in die Navigations-Journey der Nutzer integriert werden und so maßgeblich zur Produktauffindbarkeit beitragen. Trotz der Tatsache, dass Empfehlungssysteme maßgeblich zum Geschäftserfolg im Online-Handel beitragen, ist ihre Integration in die Navigation von E-Commerce-Plattformen noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist es daher zu ergründen, wie ein Empfehlungssystem in der lokalen Navigation von E-Commerce-Plattformen ausgestaltet sein sollte. Dabei soll der Prototyp eines Empfehlungssystems in der lokalen Navigation konzipiert werden, indem einerseits echte Warenkorbdaten einer E-Commerce-Plattform und andererseits Nutzerpräferenzen untersucht werden. Die Untersuchung umfasst die algorithmische Datenverarbeitung von Warenkorbdaten und die Durchführung einer quantitativen Befragung. Darüber hinaus wurde domänenspezifisches Wissen über die Verfahren, Algorithmen, Designkriterien und weitere Erfolgsfaktoren recherchiert.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die alleinige Verarbeitung von Warenkorbdaten nicht ausreichend für ein navigatorisches Empfehlungssystem ist, obwohl sich die Alternating Least Squares Matrixfaktorisierung als geeignetes Verfahren herausgestellt hat. Des Weiteren können Empfehlungssysteme in der lokalen Navigation sowohl einen positiven als auch einen negativen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit haben. Aus den Ergebnissen konnte ein detaillierter Prototyp konzipiert und vorgestellt werden. Bei diesem Prototyp handelt es sich um ein Session-basiertes Empfehlungssystem, das den Onlineshopping-Kontext der Nutzer ermitteln kann. Auf dieser Basis kann das System Produktkategorien in Echtzeit empfehlen, die zu diesem Kontext komplementär sind oder einen Social Proof abbilden.
As e-commerce platforms have grown in popularity, new difficulties have emerged, such as the growing use of bots—automated programs—to engage with e-commerce websites. Even though some algorithms are helpful, others are malicious and can seriously hurt e-commerce platforms by making fictitious purchases, posting fictitious evaluations, and gaining control of user accounts. Therefore, the development of more effective and precise bot identification systems is urgently needed to stop such actions. This thesis proposes a methodology for detecting bots in E-commerce using machine learning algorithms such as K-nearest neighbors, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, and Neural Network. The purpose of the research is to assess and contrast the output of these machine learning methods. The suggested approach will be based on data that is readily accessible to the public, and the study’s focus will be on the research of bots in e-commerce.
The purpose of the study is to provide an overview of bots in e-commerce, as well as information on the different kinds and traits of bots, as well as current research on bots in e-commerce and associated work on bot detection in e-commerce. The research also seeks to create a more precise and effective bot detection system as well as find critical factors in detecting bots in e-commerce.
This research is significant because it sheds light on the increasing issue of bots in e-commerce and the requirement for more effective bot detection systems. The suggested approach for using machine learning algorithms to identify bots in ecommerce can give e-commerce platforms a more precise and effective bot detection system to stop malicious bot activities. The study’s results can also be used to create a more effective bot detection system and pinpoint key elements in detecting bots in e-commerce.
Aluminiumgussbauteile spielen heutzutage in vielen Branchen, wie der Automobilindustrie und der Luft- und Raumfahrtindustrie eine wichtige Rolle. Sie zeichnen sich durch hohe Festigkeit und Steifigkeit bei vergleichsweise geringem Gewicht aus. Bei der Herstellung von Aluminiumgussbauteilen, kommt es prozessbedingt immer zu Defekten im Werkstoff. Mit Computer Tomographie Aufnahmen können diese Defekte zerstörungsfrei detektiert werden. Anschließend sollen die Defekte in Finite-Elemente-Methode Berechnungen berücksichtigt werden. Dies bietet einen entscheidenden Vorteil bei der Schadensvorhersage dieser Bauteile.
In dieser Masterarbeit wurde zwei Programme entwickelt, welche das Mapping von Defekten aus CT-Aufnahmen eines Aluminiumgussbauteils auf ein LS-Dyna Netz ermöglichen. Dadurch können die Defekte und damit die Porosität eines Gussbauteils in der Festigkeitsberechnung berücksichtigt und die Schadensvorhersage verbessert werden. Die Programmierung erfolgte in Python.
Das weiterentwickelte Mapping-Programm benötigt zwei Input Dateien. Zum einen wird die Defektdatei aus den CT-Aufnahmen benötigt und zum anderen ein LS-Dyna Netz. Die komplexen Defektgeometrien werden in dem Mapping-Programm vereinfacht als umschließende Kugeln um den Defekt beschrieben. Diese Vereinfachung ist aufgrund der benötigten Rechenleistung notwendig. Anschließend prüft das Mapping-Programm alle Kollisionen zwischen Elementen des FE-Netzes und den Defekten und ermittelt für jedes Element ein Schnittvolumen. Aus dem Schnittvolumen und dem Elementvolumen wird die Porosität berechnet. Die Rechenzeit für ein Bauteil mit 107379 Elementen beträgt 480 Minuten.
Ein zweites, neu entwickeltes Programm ermöglicht das Mapping der wahren Porengeometrie auf FE-Netze. Durch die optimierte Porenbeschreibung wird eine höhere Genauigkeit beim Mapping der Defekte erreicht. Die Rechenzeit beträgt bei einem Bauteil mit 107379 Elementen lediglich 15 Minuten.
Ziel dieser Masterarbeit ist es, das Mapping-Programm zu optimieren, damit es neben Hexaedern weitere Elementtypen verarbeiten kann. Darüber hinaus sollte die Porenbeschreibung verbessert werden, um genauere Ergebnisse zu erhalten. Dafür wurde ein zweites Programm mit einer verbesserter Porenbeschreibung entwickelt, dass zudem deutlich geringere Rechenzeiten benötigt.
Der Eignungsnachweis von Prüfprozessen ist sowohl für die Industrie, als auch für Forschungszwecke ausschlaggebend. Dabei sind die Genauigkeit, Präzision sowie die Messbeständigkeit der Messergebnisse von der zu untersuchenden Messeinrichtung mit statistischen Methoden auszuwerten. Mit Leitfäden wird unter einer sog. Messsystemanalyse die Fähigkeit einer Messeinrichtung mit den dazugehörigen statistischen Kennwerten beurteilt. Die Messsystemanalyse unterteilt sich in zwei Typen, wobei die Konsistenz bzw. Messdatenstreuung mit den entsprechenden Kennwerten beurteilt werden können. Unter MSA Typ 1 wird anhand Mittelwerte und Standardabweichungen von Wiederholmessungen die Konsistenz und Genauigkeit mit den Cg- bzw. Cgk-Indizes bewertet, die höher als 1,33 sein müssen, um die Messeinrichtung als fähig zu klassifizieren. Durch MSA Typ 2 wird die Präzision mit dem % R&R-Kennwert (Wiederholbarkeit & Reproduzierbarkeit) bewertet. Messeinrichtungen mit einem % R&R-Kennwert unterhalb 20 % liefern Messdaten mit einer ausreichenden Präzision, d.h. dass die Mittelwerte der Messdaten nicht signifikant voneinander unterscheiden. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchte akustische Messeinrichtung weist einen Cg-Index von 1, 58, einen Cgk-Index von 2, 13 und einen % R&R-Wert von 6, 56 % auf, weshalb die Messdaten mit einer hohen Konsistenz und Präzision erfasst werden.
Leadgenerierung durch Marketing Automation im Vorfeld einer Messe am Beispiel der Firma SensoPart
(2023)
This master’s thesis presents a comprehensive report on a research project carried out in collaboration with SensoPart, a prominent manufacturer of sensors for industrial automation processes. The study focuses on the strategic planning, execution and analysis of a targeted lead generation campaign to support SensoParts participation in a major automation themed trade show. The decision-making process and different approaches used throughout the project are explained in a well-founded way, allowing the reader to understand the underlying thoughts and strategies. In addition, the elements of the campaign, including visuals such as images, graphs and key statistics, are presented to enhance understanding.
Ziel dieser Arbeit ist die Modellierung und Nutzung eines digitalen Zwillings am Beispiel eines realen Tiny-Houses. Dazu werden für die Komponenten der technischen Gebäudeausrüstung Wärmepumpe, thermische Speicher, thermoaktives Bauteilsystem, PVT-Kollektoren und Batterie als Grey-Box-Modelle modelliert und in der Python-Umgebung umgesetzt. In dieser Arbeit wird auf die physikalischen Hintergründe und mathematischen Formulierungen für jede Komponente eingegangen.
In einem automatisierten Programm werden die digitalen Komponenten mit Messwerten aus dem realen Anlagenbetrieb verknüpft. Dieses Skript wird zu Fehlererkennung verwendet. Dabei konnte ein fehlerhafter Betrieb der PVT-Kollektoren bewiesen werden.
Die Verknüpfung der einzelnen Komponenten zum digitalen Zwilling wird zur Betriebsoptimierung verwendet. Hierzu wird die Simulation des Ausgangszustands mit verschiedenen Optimierungsstrategien verglichen. Dabei konnte der Anlagenbetrieb hinsichtlich Komfortbedingungen und Energieeffizienz deutlich optimiert werden. Die finale Optimierungsstrategie basiert auf einereinfachen Wettervorhersage.
Mit der Modellierung und Nutzung eines digitalen Zwillings trägt diese Arbeit dazu bei, innovative Lösungen für die zukünftige Entwicklung und Gestaltung von Gebäuden sowie die Optimierung bereits bestehender Gebäude mithilfe digitaler Zwillinge voranzutreiben.
Singapore’s success in transforming itself from a poor, vulnerable economy to one of the richest countries in the world (IMF, 2016) is nothing short of inspirational to many small economies around the globe. Given its lack of resources, Singapore relied upon foreign investors to fuel its growth not only through cash injection into the economy in the form of Foreign Direct Investments (FDI) but also to help upgrade its skills and technological stock. This study looks at how Singapore inspired many Multi-National Corporations (MNCs) into pouring a large sum of investments into this small ailing citystate and if this idea can be generalized to apply it in other economies, especially in Oman.
In a bid to explain the large flow of Capital into an economy, this study moves on further to review most prominent literature in the field since Macdougall (1958) first laid the groundwork for the subsequent theories on FDI. Based on the review of several previous studies, the most significant determinants of FDI were found to be government policy and political stability, inflation rate as a proxy for economic stability, quality of infrastructure and institutions, market size of the host country, openness to trade, tax policies and access to low cost factors of production.
Through a case study method with the inductive approach, this study finds that Singapore excels in all of the determinants of FDI except for the market size of the host country and access to low-cost factors of production. However, it more than compensates for these shortcomings with its strategic geographical location and numerous bilateral and regional trade agreements that give it access to markets around the region. Oman like Singapore ranks well in many of these determinants that make it a potential destination for investment. However, the sultanate could gain more interest from the MNC’s to help its growth by optimizing its policies to lower existing barriers, easing immigration laws to meet the short term skill shortage, allowing for 100 percent foreign ownership, allowing for more liberal property rights, working to improve corruption perception and opting for more trade agreements to give it easy access to larger markets. Moreover, the economy’s heavy reliance on hydrocarbon exports is seen as a major risk by investors as it creates an economic vulnerability which could potentially overshadow many other benefits of investing in the sultanate. Besides the aforementioned determinants, a lot also depends on the success of Oman’s diversification plans.
Eine reine Passwortauthentifizierung, wie sie im Hochschulumfeld eingesetzt wird, bringt Sicherheitsrisiken mit sich. Ziel dieser Arbeit ist es zu analysieren, wie die Sicherheit in der Praxis mittels einer Zwei-Faktor-Authentifizierung erhöht werden kann und in welcher Weise die Einführung eines Single-Sign-On Konzept zum Erreichen dieses Ziels beiträgt. Es konnte gezeigt werden, dass eine Shibboleth IdP Installation als zentraler Zugangspunkt für Single-Sign-On sowie eine daran angebundene privacyIDEA-Instanz die Umsetzung der Zwei-Faktor-Authentifizierung für einige aber nicht alle Dienste ermöglicht.
Extensible Authentication Protocol (EAP) bietet eine flexible Möglichkeit zur Authentifizierung von Endgeräten und kann in Kombination mit TLS für eine zertifikatsbasierte Authentifizierung verwendet werden. Motiviert wird diese Arbeit von einer potenziellen Erweiterung für PROFINET, die diese Protokolle einsetzen soll.
Dabei soll eine sicherer EAP-TLS-Protokollstacks für eingebettete Systeme in der Programmiersprache Rust entwickelt werden. Durch das Ownership-System von Rust können Speicherfehler eliminiert werden, ohne dabei auf die positiven Eigenschaften von nativen Sprachen zu verzichten. Es wird ein besonderes Augenmerk auf wie die Verwendung klassischer Rust-Bibliotheken im Umfeld von eingebetteten Systemen, den Einfluss des Speichermodells auf das Design, sowie die Integration von C-Bibliotheken für automatisierte Interoperabilitätstests gelegt.
Das Ziel der Arbeit ist zu erforschen, ob die Erstellung eines Digital Twin des Hamburger Hafens durch Open Source Lösungen realisierbar ist. Die Grundlagen führen in die Themen Digital Twin und Smart City ein. Es wird darauf eingegangen, welche Vorteile durch die Verwendung eines Digital Twins gewonnen werden können und wie sich die verschiedenen Digital Twin-Typen unterscheiden. Es werden verschiedene Architekturen anhand eines Smart City Index weltweit evaluiert, um ein geeignetes Digital Twin-Framework zu finden. FIWARE hat sich als geeignetes Frame- work erwiesen und wird im Anschluss analysiert. Anhand der Evaluierung wird ebenfalls das 3D-Visualisierungs Framework CesiumJS als Open Source Lösung ermit- telt. Das Unternehmen Hamburg Port Authority wird vorgestellt und die interne IT- Infrastruktur betrachtet. Anhand der Architekturdokumentation arc42 werden die Anforderungen und die erforderliche Architektur in Zusammenarbeit mit der Hamburg Port Authority ermittelt. Im Anschluss wird der Architekturentwurf anhand eines Prototyps implementiert. Probleme oder Anforderungen, die nicht erfüllt werden können, werden beschrieben. Abschließend werden die Ergebnisse und das Fazit der Hamburg Port Authority zusammengefasst.