Dieses Projekt l\u00e4sst sich als Bachelor- und als Masterprojekt anrechnen.<\/p>\n
Projektvorbesprechung: Montag, 18.04.2016, 16.15 Uhr in Raum 0445\/E (FG Wissensverarbeitung). Bei Interesse k\u00f6nnen Sie auch gerne vorab den jeweiligen Betreuer ansprechen.<\/p>\n
Themen<\/span><\/p>\n Jeder Teilnehmer des Projektes bearbeitet eine individuelle Aufgabe im Umfeld unseres kooperativen Verschlagwortungssystems BibSonomy<\/span><\/u><\/a>, sowie im Kontext des VENUS<\/span><\/u><\/a>-Projekts mit Integration von RFID und sozialen Netzwerken.<\/p>\n Unter anderem stehen die folgenden Themen zur Auswahl:<\/p>\n (M<\/span> = methodischer Schwerpunkt, T<\/span> = technischer Schwerpunkt)<\/p>\n Filterung von Namen nach Geschlecht in Nameling<\/span> T<\/strong><\/span><\/p>\n Nameling<\/span><\/u><\/a> ist eine Suchmaschine, f\u00fcr die sehr pers\u00f6nliche Aufgabe der Findung eines Babynamens. Zum leichteren Navigieren sollen nun die Geschlechtsinformationen der Namen genutzt werden.<\/p>\n Die Aufgabe besteht aus den folgenden Arbeitspaketen:<\/p>\n F\u00fcr die Durchf\u00fchrung dieser Aufgabe sind Kenntnisse in Java 6<\/span><\/u><\/a> und MySQL 5.5<\/span><\/u><\/a> zwingen erforderlich und Kenntnisse in HTML5<\/span><\/u><\/a>, CSS3<\/span><\/u><\/a> und JavaServer Pages<\/span><\/u><\/a> (JSP) erw\u00fcnscht aber nebens\u00e4chlich.<\/p>\n Informationen: J\u00fcrgen M\u00fcller<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Implementierung einer API f\u00fcr Nameling T<\/strong><\/span><\/p>\n Nameling<\/span><\/u><\/a> ist eine Suchmaschine, f\u00fcr die sehr pers\u00f6nliche Aufgabe der Findung eines Babynamens. Zur leichteren Anbindung externer wie interner Dienste soll die Plattform um eine dokumentierte API erweitert werden. Sie soll dazu dienen, die Verschiedenen Ressourcen und Funktionen von Nameling<\/span><\/u><\/a> anzufragen.<\/p>\n Die Aufgabe besteht aus den folgenden Arbeitspaketen:<\/p>\n F\u00fcr die Durchf\u00fchrung dieser Aufgabe sind Kenntnisse in Java 6<\/span><\/u><\/a> und MySQL 5.5<\/span><\/u><\/a> zwingen erforderlich und Kenntnisse in HTML5<\/span><\/u><\/a>, CSS3<\/span><\/u><\/a> und JavaServer Pages<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Informationen: J\u00fcrgen M\u00fcller<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Vergleich von Anomaly Detection-Verfahren T,M<\/strong><\/span><\/p>\n Anomaly Detection bezeichnet das Finden von Mustern in Daten, die stark von der gew\u00f6hnlichen Verteilung abweichen. In der Literatur werden verschiedene Verfahren beschrieben, mit denen diese Ausrei\u00dfer erkannt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Am Anfang des Projekts steht eine Literatur-Recherche, um geeignete Verfahren f\u00fcr die Anomaly Detection zu identifizieren. Anschlie\u00dfend sollen einige Verfahren ausgew\u00e4hlt und exemplarisch an einem Beispieldatensatz evaluiert werden.<\/p>\n Informationen: Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Big Data-Frameworks f\u00fcr Data Mining T,M<\/strong><\/span><\/p>\n Charakteristische Eigenschaften von Big Data sind u.a. ein gro\u00dfes Datenvolumen und eine hohe Geschwindigkeit mit der neue Daten entstehen. Dies stellt besondere Herausforderungen an die Data Mining-Algorithmen, da beispielsweise bei der Modellbildung nicht alle Daten im Speicher gehalten werden k\u00f6nnen. Erste Machine Learning-Frameworks wie Apache Mahout l\u00f6sen dieses Problem nur bedingt, da das Map Reduce-Programmiermodell nicht f\u00fcr iterative Algorithmen ausgelegt ist. Es entstehen jedoch immer mehr Big Data-Frameworks, die sich dieser Herausforderung annehmen.<\/p>\n Am Anfang des Projekts soll eine \u00dcbersicht existierender Big Data-Frameworks f\u00fcr Data Mining erstellt werden. Anschlie\u00dfend werden mehrere Frameworks ausgew\u00e4hlt und ein Analyse-Workflow mit den gew\u00e4hlten Frameworks umgesetzt. Ziel des Projektes ist es Vor- und Nachteile der Frameworks zu vergleichen sowie Best Practices herauszuarbeiten.<\/p>\n Informationen: Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Auswertung der RFID-Daten und ihrer Qualit\u00e4t T,M<\/strong><\/span><\/p>\n 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 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 Informationen: Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Conferator-Infrastrukturaufbau durch Einsatz von Mini-Computern T<\/strong><\/span><\/p>\n Conferator ist ein soziales System zur Unterst\u00fctzung von Konferenzen, insbesondere der Planung sowie Verbesserung sozialer Interaktionen. Conferator nutzt aktive RFID Tags (entwickelt vom SocioPatterns Konsortium) um Konferenzteilnehmer zu lokalisieren und Informationen zu deren Konferenzkontakte bereitzustellen. Die RFID-Reader und ein zentraler Server m\u00fcssen immer vor Ort installiert werden um ein Conferator-Einsatz zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und gegebenfalls technische Umsetzung einer verteilten L\u00f6sung bestehend aus mehreren Mini-Computern (z.\u00a0B. Raspberry Pi oder Arduino).<\/p>\n Informationen: Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a><\/p>\n Aufgabenstellung und Termin:<\/span><\/p>\n Nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer. Je nach Thema kann die Aufgabe in Kleingruppen oder einzeln bearbeitet werden.<\/p>\n Vorkenntnisse:<\/span><\/p>\n Informatik Grundstudium<\/p>\n Angesprochener H\u00f6rerInnenkreis:<\/span><\/p>\n Inf. Hauptstudium Bachelor und Diplom I, Master, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n Umfang:<\/span><\/p>\n 6 oder 12 Credits im Bachelor, bzw. 8 Credits im Master<\/p>\n Leistungsnachweis:<\/span><\/p>\n Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und zwei Vortr\u00e4ge (bei 6 Credits 20 min, bei 8\/12 Credits 30 min, jeweils zzgl. ca 15 min Diskussion)<\/p>\n Veranstalter:<\/span><\/p>\n Prof. Dr. Gerd Stumme<\/span><\/u><\/a>, PD Dr. Martin Atzm\u00fcller<\/span><\/u><\/a>, Dipl.-Math. Tom Hanika<\/span><\/u><\/a>, Dipl.-Inform. Mark Kibanov<\/span><\/u><\/a>, M.Sc. J\u00fcrgen M\u00fcller<\/span><\/u><\/a> und M.Sc. Andreas Schmidt<\/span><\/u><\/a>.<\/p>\n Ablauf:<\/span><\/p>\n In der Regel sollte die Projektarbeit mit Semesterbeginn begonnen werden. Nach 4-6 Wochen findet eine Zwischenpr\u00e4sentation statt, in der der Stand der Projektarbeit vorgestellt wird. In der Regel in der ersten Vorlesungswoche des folgenden Semesters werden dann die Endergebnisse vorgestellt. Eine kurze Beschreibung der Arbeit (5 Seiten) ist 3 Tage vor dem Vortrag einzureichen.<\/p>\n Eine Woche nach der Annahme des Themas gibt der Student eine einseitige Beschreibung der Aufgabe, sowie einen Arbeitsplan f\u00fcr das Semester ab. Zur besseren Koordination und Kommunikation wird erwartet, dass der Student bei einem 6(8-12) Credits-Projekt regelm\u00e4\u00dfig an einem (zwei) Tagen in der Softwarewerkstatt anwesend ist. Der genaue Tag ist in Absprache mit dem Betreuer festzulegen.<\/p>\n Als Richtlinie f\u00fcr die Erstellung einer guten Ausarbeitung wird das Buch<\/p>\n Markus Deininger and Horst Lichter and Jochen Ludewig and Kurt Schneider. Studien-Arbeiten: ein Leitfaden zur Vorbereitung, Durchf\u00fchrung und Betreuung von Studien-, Diplom- Abschluss- und Doktorarbeiten am Beispiel Informatik. 5. Auflage. vdf Hochschulverlag, Z\u00fcrich, 2005.<\/p><\/blockquote>\n empfohlen, welches in der Bibliothek im Semesterapparat des Fachgebiets Wissensverarbeitung ausliegt, und welches auch in einigen Exemplaren ausleihbar ist. Wir empfehlen die Anschaffung dieses Buchs (9,50 \u20ac), da es Sie bis zur Masterarbeit (und weiter) begleiten kann.<\/p>\n Alle verwendeten Referenzen sind zus\u00e4tzlich zum Literaturverzeichnis der Ausarbeitung in BibSonomy<\/span><\/u><\/a> einzugeben, mit den Tags “projekt kde < laufendes Semester in der Form ss08 bzw ww08 > ” und weiteren sinnvollen Tags.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dieses Projekt l\u00e4sst sich als Bachelor- und als Masterprojekt anrechnen. Projektvorbesprechung: Montag, 18.04.2016, 16.15 Uhr in Raum 0445\/E (FG Wissensverarbeitung). Bei Interesse k\u00f6nnen Sie auch gerne vorab den jeweiligen Betreuer ansprechen. 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