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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Using Combinatorial Auctions to Optimize Querying the Web of Data
Organization Unit
Authors
  • Stefan Cortali
Supervisors
  • Sven Seuken
  • Abraham Bernstein
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 92
Date 2014
Abstract Text The Semantic Web is to computers what the traditional web is to humans. It structures data in a way that is easily accessible for computers and allows them to run efficient queries on this data. Unfortunately, this excludes advertisement, the main source of income of traditional websites, which makes it difficult to make money by providing up-to-date data. Most existing semantic web databases started as a part of research projects, funded by subsidies, and run out of date or disappear once these projects end. We want to tackle this problem by introducing a new platform which uses a market-based approach, namely a combinatorial auction, to auction off access to semantic web data and determine prices based on supply and demand. A planner is used to find data sources that promise good results for the queries, which then compete in terms of cost and data quality. We show the results of our simulations with a simplified environment and discuss future work that still needs to be done. The ultimate goal is to set up a platform that can provide a marketplace for semantic web queries and providers of semantic web data and determine prices that provide value for query requesters and encourage providers to keep their data up-to-date and offer it to the public.
Zusammenfassung Das Semantic Web ist für Computer, was das traditionelle Internet für Menschen ist. Darin sind Daten so strukturiert, dass sie durch Computer einfach ausgewertet werden können. Die meisten Anbieter im Internet finanzieren ihr Angebot durch das Aufschalten von Werbung, was beim Bereitstellen von Daten für Computer nicht funktioniert. Dies hat zur Folge, dass die meisten Datenbanken im Rahmen von Forschungsprojekten erstellt werden und nach Auslaufen der Finanzierung wieder verschwinden. Wir gehen dieses Problem an, indem wir eine Plattform für die Allokation von Anfragen auf Datenbanken erstellen. Die Plattform benutzt einen Planner um erfolgversprechende Kombinationen von Datenbanken für jede Anfrage zu finden und bestimmt die finale Allokation mittels einer Kombinatorischen Auktion. Dies hat den Vorteil, dass Preise dynamisch bestimmt werden, je nach momentaner Nachfrage und Angebot. Wir zeigen die Ergebnisse von Simulationen mit einem vereinfachten Marktplatz auf und diskutieren offene Punkte, welche für eine marktreife Lösung noch gelöst werden müssen. Die endgültige Plattform sollte es ermöglichen, Anfragen so auf registrierte Server zu verteilen, dass die Resultate zufriedenstellend sind und die Anbieter von Daten ihre Kosten decken können und einen Anreiz haben ihre angebotenen Daten zu pflegen und zu erweitern.
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