Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Ludwig-Maximilians-Universität München
Institut für Informatik
Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme		 University of Munich
Institute for Computer Science
Database and Information Systems


Vorlesung Knowledge Discovery in Databases II
im SS 2007

Veranstaltung Zeit Ort Beginn
Vorlesung Mo,  08.30 - 11.00 Uhr Raum Turm 124 (Ludwigstr. 28) 16.04.2007
Übung


 Mi, 14.15 - 15.45 Uhr
Mi, 16.15 - 17.45 Uhr
Raum Turm 124 (Ludwigstr. 28)
Raum Turm 124 (Ludwigstr. 28)
25.04.2007
25.04.2007

Prüfung

Aktuelles


Inhalt:
Die Vorlesung Knowledge Discovery in Databases II behandelt wichtige weiterführende Techniken im Bereich Datenanalyse und Wissensgewinnung, die weit über die Basistechniken der Grundvorlesung (Knowledge Discovery in Databases I) hinausgehen. Dabei wird zum einen auf die Anforderungen spezieller Anwendungen, wie der Wissensgewinnung aus dem WWW, als auch auf neue Objektrepräsentationen wie mengenwertige Objekte und sehr hochdimensionale Vektoren, eingegangen. Außerdem werden Techniken im Bereich Link-Mining und relationales Data Mining vorgestellt, die bei der Analyse komplexer zusammenhängender Systeme, wie in der Systembiologie und in sozialen Netzwerken, ihre Anwendung finden.

- Umfang: 3 + 2 Semesterwochenstunden
- Vorlesung: Dr. Matthias Schubert
- Vorkenntnisse: Vorlesung Knowledge Discovery in Databases I
- Übungen: Karsten Borgwardt

Planung

Datum Vorlesung Datum Übung
16.04.2007 Kapitel 1: Einleitung und Wiederholung KDD I
Kapitel 2: Feature Selektion (1.Teil-Skript siehe Link unten)
23.04.2007 Kapitel 2: Feature Selektion (1.Teil) 25.04.2007 Feature Selektion (Blatt 1)
30.04.2007 Kapitel 2 (2.Teil) : Feature-Reduktion
02.05.2007 Feature-Selektion und Feature-Reduktion (Blatt 2)
7.05.2007 Kapitel 3: Subspace, Projected und Correlation Clustering 09.05.2007 Feature-Selektion und Feature-Reduktion (Blatt 3)
14.05.2007 Kapitel 3: Subspace, Projected und Correlation Clustering 16.05.2007 Suspace und Correlations Clustering (Blatt 4)
21.05.2007 Kapitel 4: Parallel, Distributed und Privacy Preserving Data Mining 23.05.2007 Parallel, Distributed und Privacy Preserving Data Mining (Blatt 5)
04.06.2007 Kapitel 5: Multirepräsentiertes Data Mining 06.06.2007 Verteiles und Multirepräsentiertes Data Mining (Blatt 6)
11.06.2007 Kapitel 5: Multirepräsentiertes Data Mining 13.06.2007 Multirepräsentiertes Data Mining(Blatt 7)
18.06.2007 Kapitel 6: Multi-Instanz Data Mining 20.06.2007 Multirepräsentiertes Clustering (Blatt 8)
25.06.2007 Kapitel 6: Multi-Instanz Data Mining(A) Kapitel 6: Teil (B) 27.06.2007 Multi-Instanz Data Mining (Blatt 9)
02.07.2007 Kapitel 7: Graph-Strukturierte Objekte 04.07.2007 Graph Kernels (Blatt 10)
09.07.2007 Kapitel 8: Link Mining 11.07.2007 Graph Mining (Blatt 11)
16.07.2007 Prüfung

Weiterführende Informationen

Homepages:  DBS Institut LMU