Ludwig-Maximilians-Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme |
University of Munich Institute for Computer Science Database and Information Systems |
Veranstaltung | Zeit | Ort | Beginn |
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Seminar | Di, 11.15 - 12.45 Uhr | Raum 1.27 (Oettingenstr. 67) | 08.05.2001 |
Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist der Prozeß der (semi-)automatischen Extraktion von Wissen aus sehr großen Datenbanken, das gültig, unbekannt und nützlich ist. Die wesentlichste Komponente in diesem Prozeß ist das Data Mining, d.h. die Anwendung von effizienten Algorithmen, die die in der Datenbank enthaltenen Muster liefern. Im zweiten Teil des Seminars werden wichtige Verfahren des Data Mining unter besonderer Berücksichtigung des Bezugs zu Datenbanksystemen behandelt.
Im Hauptseminar werden Originalartikel aus der Literatur vorgestellt, die in der Vorbesprechung vergeben werden.
Die Vortragszeit beträgt 45 min., darauf folgen 15 min. Diskussion. Für den Erwerb des Scheins sind ein erfolgreicher Vortrag sowie aktive Teilnahme am Seminar Voraussetzung.
Datum | Vortragender | Titel | Betreuer |
15.05.01 | Konstantin Kirsch | Extensible Indexing in Object-Relational Database Systems | Marco Pötke |
22.05.01 | Markus Innerebner | Object-Relational Storage and Retrieval of XML Documents | Marco Pötke |
29.05.01 | Aryn Kerr | Induction of Decision Trees | Evguenia Altareva |
05.06.01 | (Pfingstdienstag) | vorlesungsfrei (Vorlesungszeiten) | |
12.06.01 | Markus Veith | Finding Generalized Projected Clusters in High Dimensional Spaces | Florian Krebs |
19.06.01 | Alexei Priakhine | Focused Crawling: A New Approach to Topic-Specific Web Resource Discovery | Martin Ester |
26.06.01 | Georg Straub | Grouper: A Dynamic Clustering Interface to Web Search Results | Martin Ester |
03.07.01 | Annegret Seebass | Adaptive Grids for Clustering Massive Data Sets | Florian Krebs |