{"id":225,"date":"2016-03-02T12:24:04","date_gmt":"2016-03-02T11:24:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/?page_id=225"},"modified":"2016-04-03T11:12:54","modified_gmt":"2016-04-03T09:12:54","slug":"arbeiten","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/lehre\/ws2015-16\/arbeiten","title":{"rendered":"Bachelor-, Diplom- und Masterarbeiten"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #a3004e;\">Themen:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Viele Aufgabenstellungen besch\u00e4ftigen sich mit der Implementierung verschiedener Komponenten in eines der Websysteme die am Fachgebiet betrieben werden <!-- des <a href=\"http:\/\/www.bibsonomy.org\">BibSonomy-Systems<\/a>--> oder mit der Analyse der in solchen System vorhandenen Daten. <!--Ziel ist es im allgemeinen, die Nutzbarkeit des System durch Dienste mit Mehrwert zu erh&ouml;hen. --> Dar\u00fcber hinaus werden weitere Themen angeboten, die in der Regel einen inhaltlichen Bezug zu aktuellen Forschungsprojekten des Fachgebiets Wissensverarbeitung haben.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Die Themenstellung erfolgt in Absprache mit dem Studierenden; die Ausrichtung und der Umfang der Arbeit richtet sich nach dem jeweils angestrebten Anschluss. Prinzipiell liegt der Schwerpunkt bei Abschlussarbeiten auf der Methodik, w\u00e4hrend er bei Projektarbeiten auf der technischen Umsetzung liegt.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Zu folgenden Themengebieten k\u00f6nnen wir Arbeiten anbieten; zu konkreten Themen k\u00f6nnen die jeweiligen Betreuer genauere Auskunft geben.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">(<span style=\"color: #a3004e;\">M<\/span> = methodischer Schwerpunkt, <span style=\"color: #a3004e;\">T<\/span> = technischer Schwerpunkt)<\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Integration eines Content Management Systems <strong>T<\/strong>\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Content Management Systeme (CMS) unterst\u00fctzen die gemeinschaftliche Arbeit an Inhalten und werden h\u00e4ufig f\u00fcr die Erstellung von Webseiten eingesetzt. Eines der bekanntesten CMS ist <a href=\"https:\/\/typo3.org\/\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">TYPO3<\/span><\/u><\/a>, das jedoch aufgrund seines gro\u00dfen Funktionsumfangs hohe Anforderungen an die Einarbeitung stellt. Neuere CMS wie <a href=\"https:\/\/www.neos.io\/\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">NEOS<\/span><\/u><\/a> sind leichtgewichtig und sprechen durch ihre intuitive Bedienung eine Vielzahl von Benutzern an.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Im Rahmen des Projektes sind mehrere Aufgaben zu erf\u00fcllen:<\/p>\n<ul>\n<li>Installation und Konfiguration des CMS<\/li>\n<li>Entwicklung einer Migrationsstrategie f\u00fcr den Umzug einer bestehenden Webseite auf das CMS<\/li>\n<li>Verbesserung der Workflows in der t\u00e4glichen Arbeit mit dieser Webseite (z.B. einheitliche Darstellung von Inhalten mittels Templates)<\/li>\n<li>Implementierung von Modulen f\u00fcr die Anbindung von Daten aus anderen Systemen<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Voraussetzung f\u00fcr die Bearbeitung dieses Projekts sind Kenntnisse in der Webentwicklung mit PHP, HTML und CSS. Idealerweise besteht bereits Erfahrung im Umgang mit einem CMS.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Informationen: <a href=\"\/schmidt\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Vergleich von Anomaly Detection-Verfahren <strong>T,M<\/strong>\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Anomaly Detection bezeichnet das Finden von Mustern in Daten, die stark von der gew\u00f6hnlichen Verteilung abweichen. Klassische Anwendungsgebiete sind beispielsweise die Betrugserkennung oder auch die Entdeckung von Ereignissen in Sensor-Daten.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">In der Literatur werden verschiedene Verfahren beschrieben, mit denen diese Anomalien erkannt werden k\u00f6nnen. Im Rahmen des Projektes sollen einige dieser Verfahren ausgew\u00e4hlt und exemplarisch an einem Beispieldatensatz evaluiert werden.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Informationen: <a href=\"http:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/schmidt\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Big Data in der Praxis\u00a0 <span style=\"color: #a3004e;\"><strong>T,M<\/strong>\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Charakteristische Eigenschaften von Big Data sind u.a. ein gro\u00dfes Datenvolumen und eine hohe Geschwindigkeit mit der neue Daten entstehen. Dies stellt besondere Anforderungen an Algorithmen, da beispielsweise nicht alle Daten im Speicher gehalten werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Im Rahmen des Projektes sind verschiedene Aufgabenstellungen m\u00f6glich. Zum Einen k\u00f6nnen Algorithmen aus den Bereichen Machine Learning und Information Retrieval mittels Big Data-Frameworks umgesetzt werden. Dar\u00fcber hinaus ist es auch m\u00f6glich, bereits implementierte Algorithmen auf ein konkretes Machine Learning-Problem anzuwenden.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">F\u00fcr die Durchf\u00fchrung des Projektes sind grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Unix erforderlich. Idealerweise besteht bereits Erfahrung mit Machine Learning und MapReduce.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Informationen: <a href=\"\/schmidt\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Auswertung der RFID-Daten und ihrer Qualit\u00e4t \u00a0<span style=\"color: #a3004e;\"><strong>T,M<\/strong>\u00a0<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Die vom SocioPatterns Konsortium entwickelte RFID-Technologie erm\u00f6glicht die Lokalisierung von Menschen sowie die Bereitstellung von Informationen \u00fcber deren soziale Kontakte. Die Daten sind aber nicht immer vollst\u00e4ndig. Dies kann mehrere Gr\u00fcnde haben: Distanz zum RFID-Reader, hohe Luftfeuchtigkeit, etc.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Ziel dieser Arbeit ist die Auswertung der vorliegenden RFID-Daten anhand gegebener Fotos (wo soziale Interaktionen aufgezeichnet sind) und eine qualitative Bewertung der mittels RFID aufgezeichneten Kontakte.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Informationen: <a href=\"\/kibanov\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a><\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Erzeugung und Analyse von bipartiten Graph-Modellen <strong>T,M<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Zur Analyse von Netzwerken werden sehr oft Graphen herangezogen. Eine spezielle Klasse stellen hierbei die bipartiten Graphen dar. Die Knotenmenge eines solchen besteht aus zwei disjunkten Mengen und die zugeh\u00f6rige Kantenrelation enth\u00e4lt nur Kanten, die Knoten der einen mit Knoten der anderen Menge verbinden. Zum Beispiel l\u00e4\u00dft sich die Relation zwischen Schauspielern und deren Filmen als bipartiter Graph auffassen. Generiert man solche Graphen (naiv) zuf\u00e4llig, so weichen diese stark von aus <em>echten<\/em> Daten erhaltenen ab. In [1] wird ein Verfahren zur Erzeugung von bipartiten Graphen vorgestellt, welches daf\u00fcr besser geeignet ist.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Ziele des Projektes seien die folgenden:<\/p>\n<ul>\n<li>Vergleich von naiv zuf\u00e4llig erzeugten Graphen mit <em>echten<\/em> Daten anhand der in [1] als signifikant herausgestellten Gr\u00f6\u00dfen.<\/li>\n<li>Formalisieren und implementieren der zwei in [1] vorgestellten Algorithmen zur Erzeugung bipartiter Graphen.<\/li>\n<li>Vergleich der mittels der Algorithmen erzeugten Graphen mit aus <em>echten<\/em> Daten erhaltenen.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Die Ausarbeitung, d.h. die Formalisierung der Algorithmen sowie die Darstellung und der Vergleich der Messergebnis, sollte m\u00f6glichst in LaTeX erstellt werden. Die Implementierung sollte in einer der folgenden Programmiersprachen geschehen: C\/C++, Java, Python, GNU R.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">[1] &#8220;Bipartite Graphs as Models of Complex Networks&#8221;, Jean-Loup Guillaume and Matthieu Latapy<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Informationen: <a href=\"\/hanika\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Tom Hanika<\/span><\/u><\/a><\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Aufgabenstellung und Termin:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer<\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Vorkenntnisse:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Informatik Grundstudium bzw. 30 absolvierte Credits des Masterstudiums<\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Angesprochener Teilnehmerkreis:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Bachelor-, Diplom- und Masterstudierende Informatik, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Leistungsnachweis:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">in der Regel Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und Vortrag<\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\">Umfang:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">9 Wochen f\u00fcr Bachelor, 3 Monate f\u00fcr Diplom I und 6 Monate f\u00fcr Master und Diplom II<\/p>\n<p><span style=\"color: #a3004e;\"> Veranstalter:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\"><a href=\"\/stumme\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Prof. Dr. Gerd Stumme<\/span><\/u><\/a>, <a href=\"\/atzmueller\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">PD Dr. Martin Atzm\u00fcller<\/span><\/u><\/a>, <a href=\"\/hanika\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Dipl.-Math. Tom Hanika<\/span><\/u><\/a>, <a href=\"\/kibanov\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Dipl.-Inform. Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a>, <a href=\"\/mueller\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Master Inform. Juergen Mueller<\/span><\/u><\/a>, <a href=\"\/schmidt\"><u><span style=\"color: #0066cc;\">Master Inform. Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Themen: Viele Aufgabenstellungen besch\u00e4ftigen sich mit der Implementierung verschiedener Komponenten in eines der Websysteme die am Fachgebiet betrieben werden oder mit der Analyse der in solchen System vorhandenen Daten. 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