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Bachelor Seminar "Einführung ins wissenschaftliche Arbeiten - Ähnlichkeitssuche" im WS 2015/16



Aktuelles

  • Die Anmeldung erfolgt zentral für alle Bachelor-Seminare über https://uniworx.ifi.lmu.de/, vom 24.08 bis 20.09. Geben Sie dort Ihre Präferenzen für bestimmte Seminare an.

Inhalt

In den Bachelorstudiengängen behandeln die Vorlesungen im Allgemeinen kaum aktuelle Forschungsthemen, die Bachelorarbeit soll sich dann jedoch mit einem forschungsrelevanten Thema befassen.

Dieses Seminar dient der Hinführung zum wissenschaftlichen Arbeiten in zweifacher Hinsicht. Zum einen sollen die formalen Grundlagen vermittelt und erarbeitet werden (Arten der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen, Umgang mit wissenschaftlicher Literatur), zum anderen wird ein erster Blick auf die aktuelle Forschung zum Thema Ähnlichkeitssuche geworfen.

Das Seminar bietet also neben einer allgemeinen Einführung ins wissenschaftliche Arbeiten auch eine vorbereitende Orientierungs- und Entscheidungshilfe für eine mögliche Bachelorarbeit im Bereich Datenbanksysteme.



Organisation

  • Umfang: 2 Semesterwochenstunden
  • Ansprechpartner: PD Dr. Arthur Zimek, Dr. Erich Schubert
  • Für den Erwerb des Leistungsnachweises ist die aktive Teilnahme an allen Sitzungen erforderlich. In die Bewertung gehen voraussichtlich ein:
    • zwei Vorträge (etwa 60 Minuten in Teams für den ersten Vortrag bzw. etwa 25 Minuten einzeln für den zweiten Vortrag),
    • aktive Teilnahme an der Diskussion in den Seminarsitzungen,
    • schriftliche Ausarbeitung (ca. 8-10 Seiten) zum zweiten Vortrag (Thema aus der Forschung), unter Verwendung einer LaTeX-Vorlage und mit eigenständiger Diskussion wissenschaftlicher Literatur und unter Berücksichtigung der Diskussion aus den Seminar-Sitzungen. Für die Bewertung ist hierbei insbesondere formale Korrektheit wichtig.

Zeit und Ort

Veranstaltung Zeit Raum Beginn
Seminar
Do 12:00 (s.t.) -13:30 Uhr Raum 165 (Oettingenstr. 67) 15.10.2015

Themen und Zeitplan

Lokal verlinktes Material ist zugänglich im Münchner Wissenschaftsnetz.

Termin Thema Material Referent
15.10.2015 Vorbespechung und Themenvergabe -- --
22.10.2015 Regeln guten wissenschaftlichen Arbeitens Leitlinien DFG
Richtlinien LMU
Nguyen, Schuppe
29.10.2015 Arten der Veröffentlichung The invisible hand of peer review Rothenaicher, Ivanov
05.11.2015 LaTeX und BibTex Folien Hellauer, Zickler
12.11.2015 Online-Bibliotheken, Autoren- und Publikations-Verzeichnisse Hammami, Cho
19.11.2015 Maßstäbe für Veröffentlichungen,

Konferenz- und Zeitschriften-Rankings

Seyferth, Huka
26.11.2015 Validierbarkeit von Ergebnissen: Frameworks für Vergleich und Evaluation von Algorithmen Reproduzierbarkeitsstudie

noch eine Reproduzierbarkeitsstudie
Weka 3: Data Mining Software in Java
ELKI: Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures

Acker, Koutsoulas
03.12.2015 Themenvergabe und Vorbesprechung für den zweiten Teil Notizen Wissenschaftliches Arbeiten
10.12.2015 H. V. Jagadish, Beng Chin Ooi, Kian-Lee Tan, Cui Yu, Rui Zhang: iDistance: An adaptive B+-tree based indexing method for nearest neighbor search. ACM Trans. Database Syst. 30(2): 364-397 (2005) Referent:
  • Koutsoulas

Gutachter:

  • Cho
  • Nguyen
17.12.2015 Herwig Lejsek, Friðrik Heiðar Ásmundsson, Björn Þór Jónsson, Laurent Amsaleg: NV-Tree: An Efficient Disk-Based Index for Approximate Search in Very Large High-Dimensional Collections. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 31(5): 869-883 (2009) Referent:
  • Hellauer

Gutachter:

  • Ivanov
  • Koutsoulas
07.01.2016 Wei Dong, Moses Charikar, Kai Li: Efficient k-nearest neighbor graph construction for generic similarity measures. WWW 2011: 577-586 Referent:
  • Zickler

Gutachter:

  • Acker
  • Rothenaicher
Mayur Datar, Nicole Immorlica, Piotr Indyk, Vahab S. Mirrokni: Locality-sensitive hashing scheme based on p-stable distributions. Symposium on Computational Geometry 2004: 253-262 Referent:
  • Cho

Gutachter:

  • Hammami
  • Huka
14.01.2016 Michael E. Houle, Xiguo Ma, Vincent Oria, Jichao Sun: Efficient Algorithms for Similarity Search in Axis-Aligned Subspaces. SISAP 2014: 1-12 Referent:
  • Ivanov

Gutachter:

  • Schuppe
  • Hammami
Michael E. Houle, Xiguo Ma, Vincent Oria: Effective and Efficient Algorithms for Flexible Aggregate Similarity Search in High Dimensional Spaces. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 27(12): 3258-3273 (2015) Referent:
  • Huka

Gutachter:

  • Seyferth
  • Koutsoulas
21.01.2016 Justin Zobel, Alistair Moffat: Inverted files for text search engines. ACM Comput. Surv. 38(2) (2006) Referent:
  • Schuppe

Gutachter:

  • Zickler
  • Ivanov
Stephen Robertson: Understanding inverse document frequency: on theoretical arguments for IDF. Journal of Documentation 60(5): 503-520 (2004) Referent:
  • Hammami

Gutachter:

  • Rothenaicher
  • Acker
28.01.2016 Christian Beecks, Merih Seran Uysal, Thomas Seidl: Signature Quadratic Form Distance. CIVR 2010: 438-445 Referent:
  • Rothenaicher

Gutachter:

  • Nguyen
  • Cho
Elke Achtert, Christian Böhm, Peer Kröger, Peter Kunath, Alexey Pryakhin, Matthias Renz: Efficient reverse k-nearest neighbor search in arbitrary metric spaces. SIGMOD Conference 2006: 515-526 Referent:
  • Acker

Gutachter:

  • Hellauer
  • Hammami
04.02.2016 Alina Beygelzimer, Sham Kakade, John Langford: Cover trees for nearest neighbor. ICML 2006: 97-104 Gutachter:
  • Schuppe
  • Hellauer
Michael E. Houle, Michael Nett: Rank-Based Similarity Search: Reducing the Dimensional Dependence. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 37(1): 136-150 (2015) Referent:
  • Nguyen

Gutachter:

  • Huka
  • Zickler
Programmkomitee



Ausarbeitung

Jeder Teilnehmer soll bis zum 31.03.2016, 9:00 Uhr, eine schriftliche Ausarbeitung seines Vortrags von etwa 10 Seiten einreichen, die sowohl die wesentlichen Punkte der vorgestellten Veröffentlichung als auch die Ergebnisse der Diskussion präsentiert. Die Ausarbeitung soll mit LaTeX angefertigt werden, unter Verwendung der Vorlage für Seminararbeiten DBS sa_vorlage.zip.

Abgabe bitte als PDF-Dokument per E-Mail - aber gehen Sie beim Abschicken der E-Mail sicher, dass das auch Ihre finale, korrekte, vollständige Version mit aktuellen Referenzen (Literatur und Querverweise) ist.

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