Hauptseminar

Ludwig-Maximilians-Universität München
Institut für Informatik
Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme

University of Munich
Institute for Computer Science
Database and Information Systems

Block-Hauptseminar im Wintersemester 2008/09

"Data Mining"

vorhergehende Semester:
[SS08, WS0708, SS2007, WS0607, SS2006, WS05/06, SS05, WS04/05, SS04, WS03/04,
SS2003, SS2002, WS01/02, SS2001, WS00/01, SS2000, WS99/00, SS99, SS97, SS96, ]

Aktuelles

Die Scheine sind erstellt, und können im Sekreteriat (Zimmer 1.54, Oettingenstraße 67) abgeholt werden.
Bitte beachten: Wir haben alle Vorträge vom 17.2 auf den 18.2 verschoben. Der 17.2 entfällt
Im Abschnitt Zusätzliche Informationen haben wir Euch Informationen bereit gestellt wie Ihr von zuhause auf die Papers zugreifen könnt
Die Termine sind nun aktualisiert und die Folien zur Einführungsveranstaltung sind verfügbar

Ort und Zeit

Dieses Hauptseminar findet im Wintersemester 2008/09 als Blockseminar statt. Die Teilnehmerzahl ist auf 12 begrenzt!

Veranstaltung	Datum	Zeit	Raum
Vorbesprechung	02.12.2008	14.00-16.00 Uhr	0.15 (Oettingenstr. 67)
Blockseminar Tag 1	16.02.2009	14.00-18.00 Uhr	1.31 (Oettingenstr. 67)
Blockseminar Tag 2	18.02.2009	14.00-18.00 Uhr	1.31 (Oettingenstr. 67)

Kurze Einführung

Das Hauptseminar beschäftigt sich mit aktuellen Problemen und Fragestellungen aus dem Bereich Data Mining. Dazu werden aktuelle Veröffentlichungen aus den Gebieten Clustering, Indexing und Anwendungen auf biologische bzw. medizinische Daten herangezogen. Ziel ist eine detaillierte und kritische Auseinandersetzung mit den in wissenschaftlichen Publikationen vorgestellten Methoden und Ergebnissen.

Die Vortragszeit beträgt 45 Min., darauf folgen 15 Min. Diskussion. Für den Erwerb des Scheins sind eine schriftliche Ausarbeitung (5- max. 10 Seiten), ein erfolgreicher Vortrag sowie die aktive Teilnahme an den Tagen des Blockseminars Voraussetzung. Die schriftliche Ausarbeitung muss spätestens 7 Tage nach dem Blockseminar abgegeben werden.

Programm

16.02.2009
1.	Clustering	Nina Landmann	G. Moise, J. Sander: Finding Non-Redundant, Statistically Significant Regions in High Dimensional Data: a Novel Approach to Projected and Subspace Clustering.
2.	Clustering	Ahmed Hettab	D. D. Walker, E. K. Ringger: Model-Based Document Clustering with a Collapsed Gibbs Sampler.
3.	Clustering	Maximilian Kwapil	L. Yen, M. Saerens, A. Mantrach, M. Shimbo: A Family of Dissimilarity Measures between Nodes Generalizing both the Shortest-Path and the Commute-time Distances.
1.	Anwendung	Evangelia Tsiouprou	F. Mörchen, M. Dejori, D. Fradkin, J. Etienne, B. Wachmann, M. Bundschus: Anticipating Annotations and Emerging Trends in Biomedical Literature.
2.	Anwendung	Naixin Xu	X. Zhang, F. Zou, W. Wang: FastANOVA: an efficient algorithm for genome-wide association study.
18.02.2009
1.	Indexing	Jennifer Forrai	G. Forman, S. Rajaram: Scaling Up Text Classification for Large File Systems.
2.	Indexing	Bernhard Steinbrenner	R. Grossman, Y. Gu Short: Data Mining Using High Performance Data Clouds: Experimental Studies Using Sector and Sphere.
3.	Indexing	Franz Pletz	J. Shieh, E. Keogh: iSAX: Indexing and Mining Terabyte Sized Time Series.
4.	Indexing	Xuan Zheng	L. Li, W. Fu, F. Guo, T. C. Mowry, C. Faloutsos: Cut-And-Stitch: Efficient Parallel Learning of Linear Dynamical Systems on SMPs.
3.	Anwendung	Thomas Engleitner	J. Ye, K. Chen, T. Wu, J. Li, Z. Zhao, R. Patel, M. Bae, R. Janardan, H. Liu, G. Alexander, E. Reiman: Heterogeneous Data Fusion for Alzheimer's Disease Study.

Ansprechpartner:

Bianca Wackersreuther, Zimmer F4, Tel. 2180-9512,
Annahita Oswald, Zimmer F4, Tel. 2180-9512,

Zusätzliche Informationen

Um von zuhause auf die Papers zuzugreifen muss man sich in das LMU-Netz einloggen, und die Proxyeinstellungen auf dem eigenen Rechner geeignet konfigurieren.
Eine genaue Beschreibung findet ihr hier
Die Einführungsfolien sind nun hier erhältlich
Wie halte ich einen Vortrag (pdf, 6K)
Literaturserver der Uni Trier (DBLP) (oder hier)

Bei Problemen oder Vorschlägen wenden Sie sich bitte an: wwwmaster@dbs.informatik.uni-muenchen.de
Last Modified: 2008-Dec-02