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Workshop "Knowledge Discovery, Data Mining, Maschinelles Lernen 2008" der Fachgruppe KDML

Der Workshop Knowledge Discovery, Data Mining and Machine Learning (KDML) wird 2008 von der GI-Fachgruppe Knowledge Discovery, Data Mining und maschinelles Lernen (FG-KDML, früher FGML) organisiert. Die Veranstaltung soll die Vernetzung von Forschern und Anwendern aus dem Fachgebiet Data Mining und Maschinelles Lernen fördern.

Programm

Montag

SessionZeit Vortrag
Session 1: Rules 15:30 – 17:00 1: Frederik Janssen and Johannes Fürnkranz. A Re-evaluation of the Over-Searching Phenomenon in Inductive Rule Learning
13: Martin Atzmueller, Peter Kluegl and Frank Puppe. Rule-Based Information Extraction for Structured Data Acquisition using TextMarker
15: Jan-Nikolas Sulzmann and Johannes Fürnkranz. A Comparison of Techniques for Selecting and Combining Class Association Rules

Dienstag

SessionZeit Vortrag
Session 2: Tags and Text 09:00 – 10:30 3: Felix Jungermann and Katharina Morik. Enhanced Services for Targeted Information Retrieval by Event Extraction and Data Mining
4: Korinna Bade and Andreas Nuernberger. Labeling Clusters - Tagging Resources
14: Ciro Cattuto, Dominik Benz, Andreas Hotho and Gerd Stumme. Semantic Analysis of Tag Similarity Measures in Collaborative Tagging Systems
Session 3: Evaluation, Selection and Classification 11:00 – 12:30 2: Florian Lemmerich and Martin Atzmueller. Generating Evaluation Data using Bayesian Networks - A Simple and Effective Modeling Methodology
7: Natalja Punko, Stefan Rüping and Stefan Wrobel. Facilitating Clinico-Genomic Knowledge Discovery by Automatic Selection of KDD Processes
9: Eyke Huellermeier and Stijn Vanderlooy. Weighted Voting as Approximate MAP Prediction in Pairwise Classification
Session 4: Streams, Sequences, Uncertainty 14:00 – 15:30 8: Christian Bockermann, Ingo Mierswa and Katharina Morik. On the Automated Creation of Understandable Positive Security Models for Web Applications
11: Daniel Klan, Marcel Karnstedt, Christian Pölitz and Kai-Uwe Sattler. Towards Burst Detection for Non-Stationary Stream Data
5: Peter Benjamin Volk, Martin Hahmann, Dirk Habich and Wolfgang Lehner. Pre analysis and clustering of uncertain data from manufacturing processes

Mittwoch

SessionZeit Vortrag
Session 5: Evolution and Games 09:00 – 10:00 10: Thomas Fober, Eyke Huellermeier and Marco Mernberger. Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for Mining Structured Biomolecular Data
6: Olana Missura, Kristian Kersting and Thomas Gärtner. Towards Engaging Games
Joint-Session 10:30 – 12:30 12: Beate Krause, Christoph Schmitz, Andreas Hotho and Gerd Stumme. The Anti-Social Tagger - Detecting Spam in Social Bookmarking Systems

CfP

Der Workshop Knowledge Discovery, Data Mining and Machine Learning (KDML) wird 2008 von der GI-Fachgruppe Knowledge Discovery, Data Mining und maschinelles Lernen (FG-KDML, früher FGML) organisiert. Die Veranstaltung soll die Vernetzung von Forschern und Anwendern aus dem Fachgebiet Data Mining und Maschinelles Lernen fördern. Um dies zu unterstützen, besteht die Möglichkeit, während des Workshops die eigene Arbeitsgruppe durch ein Überblicksposter zu präsentieren.

Für den Workshop können Beiträge aus Forschung und Praxis zu allen Bereichen des maschinellen Lernens, des Data Mining und der Wissensentdeckung in Datenbanken eingereicht werden. Neben zuvor unveröffentlichten wissenschaftlichen oder anwendungsorientierten Arbeiten können ebenso sowohl laufende Arbeiten mit vorläufigen Ergebnissen als auch 2008 bereits bei internationalen Tagungen oder Zeitschriften veröffentlichte Artikel vorgestellt werden. Bei Interesse wird es auch Raum für Systemdemonstrationen geben (Poster und/oder Software).

Der Workshop findet im Rahmen der Workshop-Woche Lernen - Wissensentdeckung - Adaptivität (LWA 2008) statt. Dies soll den Kontakt zu Forschern der Fachgruppen Adaptivität und Interaktion (ABIS), Information Retrieval (FGIR) und Wissensmanagement (FGWM) fördern.

Von besonderem Interesse sind Beiträge aus den Bereichen

Einreichung von Beiträgen

Arten von Beiträgen

Beiträge können Sie im PDF-Format und unter Verwendung der LWA Formatvorlage über das EasyChair System einreichen.
(Hinweis: Zur Einreichung muss man vorher einen EasyChair-Account erstellen soweit noch nicht vorhanden.)

Beiträge können sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch eingereicht werden.

Akzeptierte Beiträge

Termine

Organisation

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LWA 2008

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