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 Systemen vorhandenen Daten. Dar\u00fcber hinaus werden weitere Themen angeboten, die in der Regel einen inhaltlichen Bezug zu aktuellen Forschungsprojekten des Fachgebiets Wissensverarbeitung haben.<\/p>\n\n\n\n
Die Themenstellung erfolgt in Absprache mit den Studierenden; die Ausrichtung und der Umfang der Arbeit richten 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\n\n\n
Zu folgenden Themengebieten k\u00f6nnen wir Arbeiten anbieten; zu konkreten Themen k\u00f6nnen die jeweiligen Betreuer*innen genauere Auskunft geben:<\/p>\n\n\n
Bei OpenStreetMap (OSM) handelt es sich um ein freies Projekt, dessen Ziel es ist, frei nutzbare Geodaten zu sammeln, zu strukturieren und f\u00fcr die Nutzung durch jedermann mittels einer (semantischen) Datenbank zur Verf\u00fcgung zu stellen. Die Daten in OSM werden insbesondere durch eine Vielzahl von Tags [1] angereichert. Diese Tags k\u00f6nnen wiederum genutzt werden, um Orte oder Gebiete zu bechreiben. Im Projekt soll daher versucht werden, f\u00fcr gegebene Orte automatisch eine Beschreibung mittels Tags zu generieren. F\u00fcr das Projekt soll eine Demonstrationsapplikation entwickelt werden, in Clojure oder Python3, welche es erlaubt, gegebene Orte automatisch anhand ihrer Beschreibung aus OSM zu vergleichen. Im Rahmen einer Abschlussarbeit kann darauf aufbauend ein ontologisches Rahmenwerk f\u00fcr diese Art von Ortsvergleichen angefangen werden.
\n[1] https:\/\/wiki.openstreetmap.org\/wiki\/Tags<\/p>\n\n\n\n
Informationen: Tom Hanika<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Eine gro\u00dfe Herausforderung in der KI-Forschung ist es, kausale Zusammenh\u00e4nge aus gelernten Modellen zu extrahieren. Die Formale Begriffsanalyse bietet daf\u00fcr eine umfangreiche Palette an Werkzeugen, insbesondere die menschlich-nachvollziehbare Extraktion von H\u00fcllenoperatoren und H\u00fcllensystemen aus Daten. Ein interessanter Ansatz, dies f\u00fcr Kausale-KI zu nutzen, sind kausale H\u00fcllenoperatoren, welche in diesem Projekt oder dieser Arbeit untersucht werden sollen. Dabei liegt f\u00fcr das Projekt der Schwerpunkt in einer effizienten Implementierung eines `Causal Closure Operators` aus der Literatur in Clojure oder Python3. Bei einer Abschlussarbeit liegt der Fokus auf einem Vergleich dieses Operators mit statistischen Ans\u00e4tzen zu Kausalit\u00e4t in Daten.<\/p>\n<\/p>\n\n\n\n Informationen: Tom Hanika<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Das WikiCite-Projekt [1] versucht, basierend auf der Infrastruktur von WikiData [2], (wissenschaftliche) Publikationen und deren jeweilige Zitationen abzubilden. Bis dato hat das Projekt 40 Mio. Publikationen und ca. 300 Mio Zitationen verlinkt. Ziel dieses Bachelor-\/Master-Projektes bzw. einer m\u00f6glichen Abschlussarbeit ist es, diese Daten hinsichtlich sozialer Netzwerkstrukturen zu analysieren.<\/p>\n [1] http:\/\/wikicite.org\/<\/p>\n [2] https:\/\/www.wikidata.org\/<\/p>\n<\/p>\n\n\n\n Informationen: Tom Hanika<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie hoch die intrinsische Dimension von Datens\u00e4tzen ist, welche mit verschiedenen Knoteneinbettungsverfahren aus Graphen erstellt wurden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Es gibt mehrere Ma\u00dfe, um die intrinsische Dimension von Datens\u00e4tzen abzusch\u00e4tzen. In dieser Arbeit soll untersucht werden, inwieweit diese Ma\u00dfe stabil gegen\u00fcber “kleinen” Manipulationen\/Fehler in den Datens\u00e4tzen sind.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a><\/span><\/div> Knowlegde Graphs wie WikiData enthalten sehr viel Wissen, das im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz in vielen Anwendungen eingesetzt werden kann. Der Umfang an Informationen ist aber auch ein Problem f\u00fcr viele Anwendungen. Ihre Aufgabe besteht darin, Methoden der Community Detection in sozialen Netzwerken auf die Struktur von WikiData zu \u00fcbertragen. Des Weiteren sollen Sie untersuchen, wie diese Methoden genutzt werden k\u00f6nnen, um kleinere Teil-Datens\u00e4tze aus WikiData zu extrahieren.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Ziel dieser Arbeit ist es, zu evaluieren, welche “weichen” Kriterien f\u00fcr Graphzeichnungen in der Praxis wie stark mit als “sch\u00f6n” wahrgenommenen Zeichnungen korellieren. Au\u00dferdem soll untersucht werden, inwieweit die “wichtigen” Kriterien sich beim Zeichnen von Graphen und Ordnungsdiagrammen unterscheiden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Topic Models berechnen i.d.R. Themen, aus denen sich ihre \u201cwichtigsten” W\u00f6rter ableiten lassen. In der Forschung existieren bereits einige Ans\u00e4tze zur automatisierten Benennung von Themen solcher Wortmengen. In dieser Arbeit sollen verschiedene bestehende sowie mindestens ein eigener Ansatz implementiert und miteinander verglichen werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Bastian Sch\u00e4fermeier<\/a><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Am Fachgebiet Wissensverarbeitung wird zur Zeit an thematischen Trajektorien von wissenschaftlichen Konferenzen und Journalen geforscht. In unserer Forschung wurden (statische) Themen durch die sogenannte Nonnegative Matrix Factorization (NMF) extrahiert. In dieser Arbeit sollen dynamische Verfahren, bei denen sich Themen \u00fcber die Zeit \u00e4ndern (z.Bsp. D-LDA), auf ihre Tauglichkeit \u00fcberpr\u00fcft werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Bastian Sch\u00e4fermeier<\/a><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> K-means, oder genauer Lloyds-Algorithmus, ist eine Technik, durch welche Datenpunkte im Euklidischen Raum in eine Anzahl von k-Clustern zerlegt werden k\u00f6nnen. Durch wiederholtes Ausf\u00fchren mit unterschiedlichem k entsteht eine Menge von sich teilweise \u00fcberlappenden Clustern. Durch das Hinzuf\u00fcgen der Schnitte der einzelnen Cluster k\u00f6nnen diese zu einer Verbandsstruktur erweitert werden. Dieser Verband wiederum hat einen zugeh\u00f6rigen formalen Kontext. <\/p>\n\n\n\n Das Ziel dieses Projektes ist es zu untersuchen, inwiefern diese Cluster mit dem H\u00fcllensystem des formalen Kontextes zusammenh\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Dominik D\u00fcrrschnabel<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a><\/span><\/div> Es ist nicht einfach zu erkennen, ob zwei (reduzierte) Formale Kontexte isomorph sind, bzw. gegeben eine Menge Formaler Kontexte zu erkennen, wie viele verschiedene Formale Kontexte dort enthalten sind. Ein Hilfsmittel sind Invarianten, also abgeleitete Gr\u00f6\u00dfen, die nicht von der konkreten Darstellung des Formalen Kontexts abh\u00e4ngen, beispielsweise die Anzahl der Attribute des Kontexts oder auch die Anzahl der Begriffe des Kontexts. Haben zwei Kontexte unterschiedliche Werte f\u00fcr eine Invariante, so sind die Kontexte nicht isomorph. Ziel ist es, Formale Kontexte hinsichtlich m\u00f6glicher Invarianten zu untersuchen. Formale Kontexte k\u00f6nnen als bipartite Graphen dargestellt werden, daher sollen insbesondere bekannte Graph-Invarianten in Betracht gezogen werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Felde<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Bei der Klassifikation in Graphen ist es \u00fcblich, mittels Graph Neuronalen Netzen (GNNs) die Struktur des Graphen zu nutzen, um die Klassifikation von Knoten zu verbessern. Ziel dieser Arbeit ist es, diesen Ansatz auf die Formale Begriffsanalyse zu \u00fcbertragen, indem die “Faltungsoperation” anhand von Konzepten durchgef\u00fchrt wird. Vergleichen Sie dieses Verfahren mit anderen Verfahren, die neuronale Netze basierend auf Begriffsverb\u00e4nden nutzen!<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maximilian Stubbemann<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a><\/span><\/div> Viele der gegenw\u00e4rtig genutzten Lernmodelle zur Klassifikation erzeugen sogenannte Blackbox-Funktionen\/Relationen, z.B. Random Forests oder Neuronale Netze. Diese entziehen sich einer direkten Erkl\u00e4rbarkeit und sind daher f\u00fcr Nutzer:innen schwer nachvollzieh- und \u00fcberpr\u00fcfbar. Es gibt verschiedene numerische \/ kategorische\/ statistische Ans\u00e4tze, um diesem Problem zu begegnen. Ein besonderer Ansatz ist Surrogatlernen, d.h., das Trainieren eines erkl\u00e4rbaren Klassifikators basierend auf einer Blackbox. Je nach Ausrichtung (Projekt\/Bachelorarbeit\/Masterarbeit) soll versucht werden, bestehende Surrogat-Ans\u00e4tze praktisch zu evaluieren oder theoretische Ans\u00e4tze fortzusetzen. <\/p>\n\n\n\n Informationen: Tom Hanika<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Die Berechnung von Implikationsbasen in Formalen Kontexten (bin\u00e4ren Datentabellen) basiert auf einem co-NP schweren Problem. Um dennoch Wissen in Form von Implikationen zu extrahieren, wurden verschiedene Ma\u00dfe f\u00fcr `interessante` Regeln und deren Berechnung gefunden. Da auch deren Berechnung bei wachsenden Datens\u00e4tzen einer kombinatorischen Explosion gegen\u00fcbersteht, ist eine hohe Parallelisierung mittels GPU-Hardware notwendig. In `GPU-Accelerated Parameter Optimization for Classification Rule Learning` schlagen die Autoren eine Variante von “beam-search” auf GPUs vor, die in dem vorliegenden Projekt untersucht, implementiert und auf Formale Kontexte angewendet werden soll. <\/p>\n\n\n\n Informationen: Tom Hanika<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Ein Problem f\u00fcr Algorithmen der Formalen Begriffsanalyse ist die Gr\u00f6\u00dfe der Daten. In dieser Arbeit sollen verschiedene Techniken zur Gr\u00f6\u00dfenreduktion oder Kompression zusammengetragen und gegen\u00fcbergestellt werden. Dabei soll insbesondere auf den Informationsverlust in einem geeigneten Formalismus eingegangen werden.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Johannes Hirth<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div> Principal Component Analysis dient dazu, Datens\u00e4tze zu vereinfachen. Hierbei wird eine gro\u00dfe Menge an (m\u00f6glicherweise) korrelierten Variablen in eine m\u00f6glichst aussagekr\u00e4ftige kleinere Menge transformiert. Dieses Vorgehen soll auf formale Kontexte \u00fcbertragen werden, um ihre Merkmalsmenge einzuschr\u00e4nken.<\/p>\n\n\n\n Informationen: Maren Koyda<\/a><\/p>\n<\/div> Kategorien:<\/span> Allgemein<\/a>, Bachelorarbeit<\/a>, Masterarbeit<\/a>, Methodischer Schwerpunkt<\/a>, Technischer Schwerpunkt<\/a><\/span><\/div><\/div>\n\n\n\n Sprechen Sie uns gern zu weiteren Themen an.\nInformationen zu den einzelnen Themen geben Ihnen gerne vorab die Betreuer*innen.\n<\/p>\n\n\n\n Nach Absprache mit der\/dem jeweiligen Betreuer*in.<\/p>\n\n\n\n Informatik Grundstudium bzw. 30 absolvierte Credits des Masterstudiums<\/p>\n\n\n\n Informatik Bachelor und Master, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n\n\n\n 9 Wochen f\u00fcr Bachelor und 6 Monate f\u00fcr Master<\/p>\n\n\n\n In der Regel Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und Vortrag<\/p>\n\n\n\n Prof. Dr. Gerd Stumme<\/a>, Dr. Tom Hanika<\/a>, Dominik D\u00fcrrschnabel, M.Sc.<\/a>, Maximilian Felde, M.Sc.<\/a>, Johannes Hirth, M.Sc.<\/a>, Maren Koyda, M.Sc.<\/a>, Bastian Sch\u00e4fermeier, M.Sc.<\/a>, Maximilian Stubbemann, M.Sc.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bachelor- und Masterarbeiten 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 Systemen vorhandenen Daten. 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Analyse von WikiCite<\/h3>\n\n\n\n
Intrinsische Dimension und Knoteneinbettungen<\/h3>\n\n\n\n
Stabilit\u00e4t der intrinsischen Dimension<\/h3>\n\n\n\n
Community Detection in WikiData zur Datensatzgenerierung<\/h3>\n\n\n\n
Evaluierung von Graphzeichnungen<\/h3>\n\n\n\n
Automatisierte Themenbenennung<\/h3>\n\n\n\n
Thematische Trajektorien mit Dynamischen Topic Models<\/h3>\n\n\n\n
K-Means und FCA<\/h3>\n\n\n\n
Invarianten f\u00fcr Formale Kontexte<\/h3>\n\n\n\n
Concept Neural Networks<\/h3>\n\n\n\n
Erkl\u00e4rbarkeit von Klassifikatoren durch Surrogate<\/h3>\n\n\n\n
FCA RuleMining mittels GPU<\/h3>\n\n\n\n
Reduktionstechniken in der Formalen Begriffsanalyse<\/h3>\n\n\n\n
PCA auf formalen Kontexten <\/h3>\n\n\n\n
Aufgabenstellung und Termin<\/h3>\n\n\n\n
Vorkenntnisse<\/h3>\n\n\n\n
Angesprochener H\u00f6rer*innenkreis<\/h3>\n\n\n\n
Umfang<\/h3>\n\n\n\n
Leistungsnachweis<\/h3>\n\n\n\n
Veranstalter<\/h3>\n\n\n\n