KMD stands for "Knowledge Management and Discovery"

KMD is part of the department Technical and Business Information Systems (ITI)

KMD group has been established in February 2003

 

 

NEWS

 

ARBEITSGRUPPE KMD IST AN EINEM DER GRÖSSTEN FORSCHUNGSPROJEKTE EUROPAS BETEILIGT! ,

 

 

Der Lehrstuhl KMD befasst sich mit Wissen als Grundlage für die Entscheidungsfindung. Zur Wissensentdeckung werden Verfahren des Data Mining und Stream Mining verwendet. Dabei werden Datenströme von multirelationalen, strukturierten oder unstrukturierten Daten analysiert. Der Schwerpunkt der Arbeitsgruppe liegt auf der Erfassung und Modellierung temporaler und evolutionärer Aspekte in dynamischen Umgebungen.

 

Unsere Methoden umfassen Algorithmen zur Ableitung von Vorhersagemodellen und zur Aufbereitung von Daten sowohl aus statischen, als auch aus dynamischen Systemen. Dazu gehören beispielsweise Klassifikation oder Clustering auf Stromdaten. Des Weiteren beschäftigen wir uns mit Empfehlungsmaschinen und Text und Sentiment Mining in Web 2.0 und E-Commerce.

 

Die mit unseren Methoden entwickelten Modelle finden Anwendung auf unterschiedlichen Gebieten, wo sie informierte Entscheidungsfindung unterstützen oder auf Grund der sehr hohen Komplexität dieser Systeme erst ermöglichen.

 

Typische Anwendungsgebiete für unsere Methoden sind:

Mining medizinischer und neurologischer Daten:

  • Unterscheidung zwischen bösartigen und gutartigen Tumoren
  • Identifikation möglicher Ursachen für Veränderungen im Krankheitsbild
  • Vorhersagemodelle auf medizinischen Protokollen zur Unterstützung der Krankenhauslogistik
  • Abbildung der Lernprozesse in lebenden Organismen

 

CRM und Empfehlungssysteme:

  • Kampagnenmanagement, Produkteinführung, Response-Analysen, Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Risikomanagement
  • Erfassung der Kundenpräferenzen und ihrer Veränderungen über die Zeit
  • Erstellung der kundenspezifischen und personalisierten Empfehlungen
  • Erkennung des Meinungsbildes der Nutzer gegenüber Produkten (Sentiment/Text Mining)

 

In unserem Lehrprogramm betonen wir Anwendungen, Gebiete und Systeme, in denen Wissen benötigt oder beschaffen wird. Wir identifizieren solche wissensintensive Anwendungen und besprechen die dazu notwendigen Methoden und Vorgänge. Darüber hinaus bitten wir Praktika, Projekte, Bachelor- und Masterarbeiten auf dem Gebiet der Wissensentdeckung an.

 

Unsere aktuellen Drittmittelprojekte sind:

  • DFG Projekt IMPRINT "Inkrementelles Data Mining für multi-relationale Objekte " link .
  • DAAD Kooperationsprojekt zu "Recommendation Engines for the Web 2.0" mit der Aristotle University of Thessaloniki, Griechenland


Einen Überblick aller Projekte der Arbeitsgruppe KMD finden Sie hier .