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

 

Der Lehrstuhl KMD befasst sich mit Wissen als Grundlage für die Entscheidungsfindung.

Daten sind eine wichtige Basis für entscheidungsrelevantes Wissen in Anwendungsbereichen wie Kampagnenmanagement, Produkteinführung oder Risikomanagement.

Im Kern der Entscheidungsfindung und Planung von Maßnahmen in solchen Anwendungen liegt die Analyse von Daten, etwa für die Ableitung von Vorhersagemodellen und die Identifizierung von profitablen Kundengruppen. Die Methoden hierzu gehören zum Gebiet des Data 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.

 


News & Announcements

 


November 2009

Bachelorabschlussarbeit bei Continental

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Abschlussarbeit im Bereich Suchmaschinen

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ITO Klausur: 23.02, 10:00-12:00

Wiederholungsprüfungen (alle Lehrveranstaltungen): 11.03 und 18.03, 14:30-16:00

 


October 2009

 

First publication for KMD in 2010

Myra Spiliopoulou:

[Carlos Ruiz, Myra Spiliopoulou, and Ernestina Menasalvas. Density-based semi-supervised clustering. In Journal of Data Mining and Knowledge Discovery, to appear.]

Hans-Henning Gabriel:

[Hans-Henning Gabriel, Myra Spiliopoulou, and Alexandros Nanopoulos . Eigenvector-Based Clustering Using Aggregated Similarity Matrices. In SAC '10: Proceedings of the 2010 ACM symposium on Applied Computing, to appear.]