Erklärbarkeit von Klassifikatoren Viele der gegenwärtig genutzten Lernmodelle zur Klassifikation erzeugen sogenannte Blackbox-Funktionen, z.B. Random Forests oder Neuronale Netze. Diese entziehen sich einer direkten Erklärbarkeit und sind daher für Nuetzer*innen schwer nachvollzieh- und überprüfbar. Es Read more…
Thematische Trajektorien mit Dynamischen Topic Models Am Fachgebiet Wissensverarbeitung wird zur Zeit an thematischen Trajektorien von wissenschaftlichen Konferenzen und Journalen geforscht. Um automatisiert Themen zu erkennen haben sich sogenannte Topic Models bewährt. In unserer Forschung Read more…
Formal Concept Computation with CUDA Die Berechnung von formalen Begriffen (cf. bi-Cliquen in Graphen) ist ein schweres Problem. Eine Vielzahl von Algorithmen und Techniken wurde entwickelt, darunter „Langdon, W.B., Yoo, S., Harman, M.: Formal Concept Read more…
Reduktionstechniken in der Formalen Begriffs Analyse Eine Problem für Algorithmen der Formalen Begriffsanalyse ist die Größe der Daten. In dieser Arbeit sollen verschiedene Techniken zur Größenreduktion oder Kompression zusammengetragen und gegenüber gestellt werden. Informationen: Johannes Read more…
Kreuzungsminimierung in Zeichnungen von aufwärtsgerichteten Graphen In dieser Arbeit geht es um die Bearbeitung der Challange des Graph Drawing Contests 2020 (http://mozart.diei.unipg.it/gdcontest/contest2020/challenge.html). Hierbei soll ein Algorithmus entwickelt werden, der aufwärts-gerichtete Zeichnungen von azyklischen Graphen generiert. Read more…
Linear-Zeit Transitive Orientierung von Vergleichbarkeitsgraphen In der Arbeit https://www.cs.colostate.edu/~rmm/linModDecomp.pdf wird beschrieben, wie Graphen einer bestimmten Graphenklasse in Linearzeit in Module zerlegt werden können. Diese Module können dazu genutzt werden, diesen Graphen, ebenfalls in Linearzeit, transitiv Read more…