{"id":899,"date":"2016-04-04T09:13:00","date_gmt":"2016-04-04T07:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/?page_id=899"},"modified":"2016-04-04T09:13:14","modified_gmt":"2016-04-04T07:13:14","slug":"arbeiten","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.kde.cs.uni-kassel.de\/en\/lehre\/ws2007-08\/arbeiten","title":{"rendered":"Bachelor-, Diplom- und Masterarbeiten"},"content":{"rendered":"

Themen: <\/span><\/p>\n

Soziale Lesezeichensysteme erlauben das einfache, zentrale Speichern von Bookmarks\/Lesezeichen auf einem Server und stellen einen Bereich der neuen Web 2.0 Systeme dar. Sie bieten daher nicht nur f\u00fcr den menschlichen Nutzer einen Mehrwert durch die zentrale Verf\u00fcgbarkeit der Lesezeichen oder die M\u00f6glichkeit in solchen Systemen nach anderen interessanten Webseiten zu suchen, sondern stellen auch einen interessanten Ansatz zur sehr einfachen Wissensrepr\u00e4sentation dar. BibSonomy, welches vom Fachgebiet entwickelt wurde, erlaubt nicht nur das Speichern von Bookmarks, sondern auch von Literaturreferenzen. Viele moderne Techniken kommen bereits in BibSonomy zum Einsatz, und neue sollen in Form von Bachelor-, Diplom- und Masterarbeiten erarbeitet und h\u00e4ufig auch in BibSonomy integriert werden.<\/p>\n

\"bibsonomy.jpg\"<\/a><\/p>\n

Viele Aufgabenstellungen besch\u00e4ftigen sich daher mit der Implementierung verschiedener Komponenten des BibSonomy-Systems<\/span><\/u><\/a> oder mit der Analyse der in einem solchen System vorhanden Daten. Ziel ist es im allgemeinen, die Nutzbarkeit des System durch Dienste mit Mehrwert zu erh\u00f6hen. Dar\u00fcber hinaus werden weitere Themen angeboten, die in der Regel einen inhaltlichen Bezug zu aktuellen Forschungsprojekten des Fachgebiets Wissensverarbeitung haben.<\/p>\n

Die Themenstellung erfolgt in Absprache mit dem Studierenden; der Umfang der Arbeit richtet sich nach dem jeweils angestrebten Anschluss.<\/p>\n

Zu folgenden Themengebieten k\u00f6nnen wir Arbeiten anbieten; zu konkreten Themen k\u00f6nnen die jeweiligen Betreuer genauere Auskunft geben.<\/p>\n

Lernen von Ontologien mittels Tagging-Systemen<\/span><\/p>\n

Lernen von Ontologien auf der Basis von Tagging Systemen.<\/p>\n

Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Performanceuntersuchenungen f\u00fcr BibSonomy<\/span><\/p>\n

Ein Cluster von Datenbankrechnern stellt h\u00e4ufig den Kern von heutigen Web-2.0-Anwendungen dar. Bei steigender Nutzerzahl\/Zugriffzahlen von BibSonomy wird auch hier eine solche L\u00f6sung interessant. Die Umsetzung einer Cluster-Datenbank steht im Mittelpunkt dieser Arbeit.<\/p>\n

Information: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Dokumentation der BibSonomy API mittels WSDL 2.0<\/span><\/p>\n

F\u00fcr BibSonomy existiert eine auf den Ideen von REST<\/span><\/u><\/a> basierende API. Ziel des Projektes ist die Abbildung und Dokumentation der API mittels WSDL 2.0 zur automatischen Generierung von Client-Stubs und menschenlesbarer Dokumentation.<\/p>\n

Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Visualisierung von Tri-Verb\u00e4nden<\/span><\/p>\n

Triadische Begriffsanalyse<\/em> stellt eine Erweiterung der formalen Begriffsanalyse um eine dritte Dimension dar und kann als dreidimensionales hierarchisches Clusterverfahren verstanden werden. Mittels des TRIAS-Algorithmus<\/em> k\u00f6nnen wir effizient Tri-Begriffe mit minimalen Support-Bedingungen auf grossen Datens\u00e4tzen berechnen.<\/p>\n

Ziel des Projektes ist, geeignete Visualisierungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Tri-Verb\u00e4nde zu untersuchen und zu implementieren.<\/p>\n

Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Implementation von Algorithmen<\/span><\/p>\n

Der Algorithmus Titanic<\/em> ist ein effizientes Verfahren zur Berechnung h\u00e4ufiger Itemsets, \u00e4hnlich dem Apriori-Algorithmus. Letzterer ist beispielsweise in der Datamining-Software Weka<\/span><\/u><\/a> in Java implementiert.<\/p>\n

Ziel des Projektes ist die Implementierung des Titanic-Algorithmus, basierend auf der vorhandenen Java-Implementierung des Apriori-Algorithmus. Des weiteren sollen zwei Verfahren zur Berechnung von Basen f\u00fcr Assoziationsregeln (Luxemburger und Duquenne\/Guigues) untersucht und ebenfalls zur Verwendung in Weka implementiert werden.<\/p>\n

Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

B\u00fccher in BibSonomy posten mittels Barcode-Erkennung<\/span><\/p>\n

Die Barcodes von B\u00fcchern kann man mittels in heutigen Notebooks enthaltenen Kameras einlesen und weitere Informationen zum Buch im Internet abrufen. Damit erh\u00e4lt man Metadaten wie Titel, Autor, etc. Diese Daten kann man nun in BibSonomy<\/span><\/u><\/a> posten und somit auf einfache Weise seine B\u00fcchersammlung verschlagworten oder sich interessante geliehene B\u00fccher merken.<\/p>\n

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Prototypen zum Erkennen der Barcodes, Metadaten-Recherche im Internet und anschlie\u00dfendem Posten des Ergebnisses in BibSonomy<\/p>\n

Informationen: Robert J\u00e4schke<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Aktives Lernen f\u00fcr das Extrahieren von Metadaten aus Referenzen<\/span><\/p>\n

Referenzen aus Publikationslisten enthalten wichtige Metadaten, die zur Erstellung von Zitationsgraphen, zur Verlinkung von Publikationen und zu deren Verwaltung verwendet werden. Die Erstellung dieser Metadaten aus gegegebenen Referenzen ist sehr m\u00fchsam und aufwendig. Ans\u00e4tze, die Extraktion zu automatisieren, liefern erste Ergebnisse, sind aber noch nicht befriedigend. Ein grundlegendes Problem ist die Vielf\u00e4ltigkeit mit der Referenzen dargestellt werden. Um dieser Variet\u00e4t zu begegnen, wird entweder ein gro\u00dfer Trainingsdatensatz ben\u00f6tigt, oder der Trainingsdatensatz muss automatisch erweitert werden. Der zweite Ansatz soll in diesem Projekt behandelt werden. Dabei kann ein bestehender Algorithmus so erweitert werden, dass er automatisch aus neuen Referenzeingaben lernt.<\/p>\n

Informationen: Beate Krause<\/p>\n

Firefox Plugin f\u00fcr BibSonomy<\/span><\/p>\n

Die bisherige Integration von BibSonomy in die bekannten Browser ist eher lose. Mit Hilfe eines Firefox Plugin k\u00f6nnte man den Nutzern eine erweiterte Funktionalit\u00e4ten zur Verf\u00fcgung stellen und damit einen besseren Service anbieten. Die Aufgabe in diesem Projekt ist der Entwurf eines Konzepten sowie die Implementierung des solchen Plugins.<\/p>\n

Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Referenz Extraktion aus PDFs<\/span><\/p>\n

Publikationen enthalten in der Regel eine Menge von Referenzen auf andere Publikationen. Leider k\u00f6nnen diese Referenzen zur Zeit noch nicht in BibSonomy abgespeichert werden. Ziel dieses Projektes ist es BibSonomy um eine Zitationsverwaltung zu erweitern. Im zweiten Schritt sind diese aus PDFs mit Hilfe von Informationsextraktionsmethoden automatisch zu extrahieren.<\/p>\n

Informationen: Andreas Hotho<\/span><\/u><\/a><\/p>\n

Trend-Visualisierung mit Tags<\/span><\/p>\n

Anwender in sozialen Lesezeichen-Systemen benutzen Tags, um Resourcen zu beschreiben und diese wiederzufinden. Weil Benutzer h\u00e4ufig einen \u00e4hnlichen Wortschatz verwenden, reflektiert die H\u00e4ufigkeit der verwendeten Tags die Popularit\u00e4t bestimmter Themen. Verschiedene Visualisierungsanwendungen (z.B. Yahoo Taglines<\/span><\/u><\/a> f\u00fcr Flickr, Bloggerbeispiel<\/span><\/u><\/a>) existieren. Eine einfach gehaltene Visualisierung soll f\u00fcr die Tags in BibSonomy entwickelt werden um die Popularit\u00e4t der Themen in BibSonomy zu verbildlichen. Alternativ \/ zus\u00e4tzlich kann untersucht werden, inwieweit sich das Tagging Verhalten \u00fcber den Lauf der Zeit ver\u00e4ndert hat.<\/p>\n

Informationen: Beate Krause<\/p>\n

Aufgabenstellung und Termin:<\/span><\/p>\n

nach Absprache mit dem jeweiligen Betreuer<\/p>\n

Vorkenntnisse:<\/span><\/p>\n

Informatik Grundstudium bzw. 30 absolvierte Credits des Masterstudiums<\/p>\n

Angesprochener Teilnehmerkreis:<\/span><\/p>\n

Bachelor-, Diplom- und Masterstudierende Informatik, Math. NF Inf. Hauptstudium<\/p>\n

Leistungsnachweis:<\/span><\/p>\n

in der Regel Implementierung, schriftliche Ausarbeitung und Vortrag<\/p>\n

Umfang:<\/span><\/p>\n

9 Wochen f\u00fcr Bachelor, 3 Monate f\u00fcr Diplom I und 6 Monate f\u00fcr Master und Diplom II<\/p>\n

Veranstalter:<\/span><\/p>\n

Dr. Andreas Hotho, Dipl.-Math. Robert J\u00e4achke, Dipl.-Inform. Christoph Schmitz, Prof. Dr. Gerd Stumme<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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