Fraunhofer Institut für Integrierte Publikations-und Informationssysteme IPSI

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Semantic methods and tools for information portals

2003 , Agarwal, S. , Fankhauser, P. , Gonzales-Ollala, J. , Hartmann, J. , Hollfelder, S. , Jameson, A. , Klink, S. , Lehti, P. , Ley, M. , Rabbidge, E. , Schwarzkopf, E. , Shrestha, N. , Stojanovic, N. , Studer, R. , Stumme, G. , Walter, B. , Weber, A.

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Web-Basierte Repositories zur Speicherung, Verwaltung und Wiederverwendung multimedialer Lernfragment

2001 , Causanns, J. , Hollfelder, S.

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Designing for Semantic Access: A Video Browsing System

2000 , Hollfelder, S. , Everts, A. , Thiel, U.

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Resource prediction and admission control for interactive video browsing scenarios using application semantics

1999 , Aberer, K. , Hollfelder, S.

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Observation based vs. model based admission control for interactive multimedia sessions

2003 , Hollfelder, S. , Frankhauser, P. , Neuhold, E.J.

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Tailoring training courses using ML-based metadata

2001 , Hollfelder, S. , Stecher, R. , Fankhauser, P.

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Mining user behavior for resource prediction in interactive electronic malls

2000 , Hollfelder, S. , Oria, V. , Özsu, T.M.

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Architektur Multimedialer Informationssysteme

2002 , Berthold, H. , Binkowski, F. , Henrich, A. , Hollfelder, S. , Lindner, W. , Marder, U. , Meyer-Wegner, K. , Robbert, G.

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Stochastic Resource Prediction and Admission for Interactive Sessions on Multimedia Servers

2000 , Friedrich, M. , Hollfelder, S. , Aberer, K.

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Stochastic resource prediction and admission for interactive sessions on multimedia servers

1999 , Friedrich, M. , Hollfelder, S. , Aberer, K.

Um für multimediale Sitzungen Qualitätsgarantien geben zu können, muß sich deren Zulassung auf die gesamte Sitzungsdauer beziehen. Bei stark interaktivem Nutzerverhalten schwanken die Anforderungen an Ressourcen stark und müssen bei der Zulassung abgeschätzt werden. In dieser Arbeit stellen wir ein Zugangskontrollschema vor, in dem das Nutzerverhalten als zeitkontinuierliche Markov-Kette (Continuous Time Markov Chain) modelliert wird. Mit Hilfe transienter Analysen dieser zeitkontinuierlichen Markov-Kette können die schwankenden Ressourcenanforderungen vorausgesagt und potentielle Überlastsituationen in einzelnen Zeitintervallen entdeckt werden. Evaluierungen zeigen, daß unser Ansatz ein gutes Verhältnis zwischen Quality of Service (QoS) und hoher Serverauslastung ermöglicht.

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