Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme
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Oberseminar (SS 2018)

Inhalt

Bachelor- und Masterstudierende tragen über Pläne und Ergebnisse ihrer Abschlussarbeiten vor.

Termine und Ort

Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Oberseminar Mo, 10.00 - 12.00 Uhr (c.t.)  Oettingenstr. 67, Raum 151 09.04.2018

Anwesenheitspflicht und Interessenten

  • Wir erwarten, dass alle Bearbeiter von Bachelor- und Masterarbeiten am Lehrstuhl am Oberseminar teilnehmen. Sie lernen nicht nur das Podium für Ihre eigenen Vorträge kennen, sondern erfahren mehr über die Vielfalt unserer laufenden Forschung und bilden das Publikum für Ihre Mitstudierenden.
  • Zu den Vorträgen wird hier im Internet eingeladen.
  • Tragen Sie sich gerne in unsere Mailingliste des Oberseminars ein, um die Ankündigungen für die nächsten Vorträge zu erhalten.

Informationen für Vortragenden

  • Bitte bereiten Sie Ihre Präsentationen so vor, dass folgende Vortragszeiten eingehalten werden:
    • Antrittsvortrag (A): 10 Minuten
    • Abschlussvortrag Bachelorarbeit (B) bzw. Projektarbeit (P): 20 Minuten
    • Abschlussvortrag Masterarbeit (M) bzw. Zulassungsarbeit (Z): 25 Minuten
    • Gastvortrag (G): nach Vereinbarung
  • Terminvereinbarungen: Evgeniy Faerman (Vortragstitel bitte vorher mit dem Betreuer abstimmen). Stimmen Sie den angestrebten Vortragstermin zuvor bitte sowohl mit Ihrem Aufgabensteller, als auch Ihrem Betreuer ab.
  • Bitte kümmern Sie sich um ggf. benötigte Hardware (z.B. Display-Adapter). Sollten Sie dennoch bestimmte Hardwareanforderungen haben, sprechen Sie sich bitte rechtzeitig mit Franz Krojer ab
  • Für Termine, die außerhalb der Semesterzeiten liegen, werden die Vortragenden gebeten sich frühzeitig mit dem/-r jeweiligen Betreuer/-in, dem offiziellen Aufgabensteller und dem/-r Oberseminarkoordinator/-in in Verbindung zu setzen

Vortragstermine

Datum Thema
09.04.2018
  • (B):Interactive Outlier Detection based on Archaeological Data
  • (B): Chaindetection for DBSCAN 
  • (A): An alternative spectral clustering algorithm with focus on survey data 
  • (A): Design and implementation of an evaluation environment for dynamic routing algorithms
16.04.2018 entfällt
23.04.2018
  • (B):  Efficient Event Classification through Constrained Subgraph Mining
  • (B) : Learn how to play soccer using Reinforcement Learning
  • (A) : Störungserkennung in öffentlichen Nahverkehrsnetzen
  • (A) : On-Demand-Mobility for Taxicabs using Reinforcement Learning
30.04.2018
  • (A) : Dynamic Resource Routing using Factored Markov-Decision-Processes
  • (B) : Rare pattern mining over itemset streams
07.05.2018
  • (M) : Design and Implementation of Artificial Intelligence used in the field of CKD-Logistic
14.05.2018
  • (M) : Object Detection on UAV Images
  • (M) : Non-linear blind source separation using space-transformations
  • (B) : Hough-Space Scanning Strategies
21.05.2018
    Feiertag
28.05.2018
  • (M): Infrequent Itemset Mining in Applications with Noise
04.06.2018
  • (A) : Solving the Travelling Officer Problem with Markov Decision Processes
11.06.2018
  • fällt aus
18.06.2018
  • (A) : Milestone Mining in Processes
  • (A) : Memory-Efficient k-Distance Approximation for RkNN Retrieval
  • (A) : Optimisation-Based Correlation Clustering Using Hough Transform
  • (A) : Linear Correlation Clustering auf Basis der nächsten Nachbarn
25.06.2018
  • (B) : k-Process: A k-Means based Trace Clustering Approach
  • (B) : Graph representations for downstream classification
  • (A) : Supervised cycle GANs
02.07.2018
  • (B) : Correlation Outlier Probabilities in Streaming Data
  • (A) : Privacy Preserving Knowledge Discovery for Sensitive Medical Data Using Process Mining
  • (B) : Utilizing a Semi Pseudometric for Clustering Multidimensional Data
  • (A) : Gamification of Subspace Clustering via Visual Analytics
09.07.2018
  • (M) : Representation Learning for Dynamic Heterogeneous Graphs with Metapath-RNNs
  • (B) : Exploring Scoring Models for Subgraph Pattern Mining on Event-Graph Databases
16.07.2018
  • (A) : Inductive Subspace Clustering
  • (A) : Matching methods with a spatial component for a mobile service provider - An empirical analysis
23.07.2018
  • fällt aus
30.07.2018
  • (B) : Deep Conformance Checking
  • (A) : Correlation Clustering with Hough Transformation in Streaming Context
18.09.2018
  • (B) Correlation Clustering by Investigating Linear Links within k-Tuples Using Parameter Space Transform
  • (B) Detecting periodic correlated clusters
  • (A) Semi-supervised linear correlation clustering
25.09.2018
  • (B) Design and implementation of an evaluation environment for dynamic routing algorithms
  • (B) Dynamic Resource Routing using Factored Markov-Decision-Processes
  • (A) On Interactive Subspace Clustering