Knowledge Discovery in Databases II im WS 2011/12
Aktuelles
- Am Freitag den 23 März wird es noch einen Termin für mündliche Prüfungen geben. Interessenten melden sich bitte per Email mit den notwendigen Daten.
- Die Scheine können jetzt im Sekretariat abgeholt werden.
- Die Prüfungen finden am 30.1.12, 13.2.12 und am 14.2.12 statt. Der Raum ist F109 (in der Oettingenstr. 67).
- Bitte melden Sie sich zum Übungsbetrieb an, damit wir die Anzahl der potentiellen Prüfungs-Teilnehmer einschätzen können: https://uniworx.ifi.lmu.de/?action=uniworxCourseWelcome&id=24
Inhalt
Die Vorlesung Knowledge Discovery in Databases II behandelt wichtige weiterführende Techniken im Bereich Datenanalyse und Wissensgewinnung, die weit über die Basistechniken der Grundvorlesung (Knowledge Discovery in Databases I) hinausgehen. Dabei wird zum einen auf die Anforderungen spezieller Anwendungen, wie der Wissensgewinnung aus dem WWW, als auch auf neue Objektrepräsentationen wie mengenwertige Objekte und sehr hochdimensionale Vektoren, eingegangen. Außerdem werden Techniken im Bereich Link-Mining und relationales Data Mining vorgestellt, die bei der Analyse komplexer zusammenhängender Systeme, wie in der Systembiologie und in sozialen Netzwerken, ihre Anwendung finden.
Organisation
- Umfang: 3+2 Semesterwochenstunden
- Vorlesung: PD Dr. Matthias Schubert, Dr. Arthur Zimek
- Vorkenntnisse: Knowledge Discovery in Databases I
- Übungen: PD Dr. Matthias Schubert
Zeit und Ort
| Veranstaltung | Zeit | Ort | Beginn |
|---|---|---|---|
| Vorlesung | Di, 14.00 - 17.00 Uhr | Raum A 021 (Hauptgebäude) | 18.10.2011 |
| Übung |
Fr, 10.00 - 12.00 Uhr | Raum 033 (Oettingenstr. 67) | 28.10.2011 |
| |
Fr, 14.00 - 16.00 Uhr | Raum 033 (Oettingenstr. 67) |
28.10.2011 |
Vorlesungsplan
| Datum | Vorlesung | Datum | Übung |
| 18.10.2011 | Kapitel 1: Überblick | 21.10.2011 | entfällt |
| 25.10.2011 | Kapitel 2: Feature Selection und Feature Reduction (Teil 2) | 28.10.2011 | Blatt 1 |
| 1.11.2011 | entfällt wegen Feiertag | 4.11.2010 | entfällt wegen der ausgefallenen Vorlesung |
| 08.11.2011 | Kapitel 2: Feature Reduktion Kapitel 3: Clustering in hochdimensionalen Räumen | 11.11.2011 | Blatt 2 |
| 15.11.2011 | Kapitel 3: Clustering in hochdimensionalen Räumen | 18.11.2011 | Blatt 3 |
| 22.11.2011 | Kapitel 3: Clustering in hochdimensionalen Räumen | 25.11.2011 | Blatt 4
Daten, gnuplot Befehle, Folien zur Houghtransformation Tabelle zur Aufgabe 4.3 |
| 29.11.2011 | Kapitel 4: Parallels, Verteiltes und Privacy Preserving Data Mining | 2.12.2011 | Blatt 5 |
| 06.12.2011 | Kapitel 5: Ensemble Techniken | 9.12.2011 | Blatt 6 |
| 13.12.2011 | Kapitel 6: Multirepresentiertes Data Mining | 16.12.2011 | Blatt 7 |
| 20.12.2011 | Kapitel 7: Multi-Instanz Data Mining | 23.12.2011 | Zusammenfassung des ersten Teils der Vorlesung |
| 10.01.2012 | Kapitel 8: Graph-Strukturierte Daten | 13.01.2012 | Blatt 8 |
| 17.01.2012 | Kapitel 9: Link Mining | 20.01.2012 | Blatt 9 |
| 24.01.2012 | Kapitel 10: Dynamische Daten | 27.01.2012 | Wiederholung |
| 30.01.2012 | Prüfungen | 03.02.2012 | Entfällt wegen Prüfungen |
Anmeldung zur Übung
Bitte melden Sie sich zum Übungsbetrieb an, damit wir die Anzahl der potentiellen Prüfungs-Teilnehmer einschätzen können: https://uniworx.ifi.lmu.de/?action=uniworxCourseWelcome&id=24
Weiterführende Informationen
- [Lehrstuhleignene Projektseiten im Bereich KDD]
- KDNuggets - Populärer E-Newsletter zum Data Mining
- ACM SIGKDD -'Special Interest Group' der 'Association for Computing Machinery' zum Thema KDD
- Weka (Data Mining with open source Machine Learning Software in Java.)
- ELKI (open-source Java-Projekt für Data Mining am DBS-Lehrstuhl)
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