Knowledge Discovery in Databases: Ausgewählte Themen (SS 2014)

Inhalt

Verschiedene ausgewählte, aktuelle Themen aus dem Bereich KDD; der Schwerpunkt liegt in diesem Semester vor allem auf Ausreißererkennung (Outlier Detetction).

Organisation

Veranstaltung Zeit Ort
Vorlesung Mo, 12:30 - 14 Uhr
Hörsaal 5H
Übung Mi, 16:30 - 18 Uhr
Raum 25.12.02.33


Weitere organisatorische Hinweise werden hier rechtzeitig veröffentlicht.

Teilnahmevoraussetzung

Die Veranstaltung ist für das Master-Studium Informatik konzipiert und setzt somit i.Allg. den Bachelor-Abschluss voraus. Inhaltlich ist ein erfolgreiches Absolvieren des Teil-Moduls "Knowledge Discovery in Databases" sinnvoll (im Einzelfall bzw. nach Absprache ist aber auch ohne möglich). Die Belegung dieser Veranstaltung als Zusatzleistung im Bachelor-Studiengang Informatik ist generell nur möglich, wenn die Grundlagenmodule Informatik I bis IV erfolgreich absolviert wurden.

Für die Gestaltung eines Schwerpunktfachs "Datenbanken und Informationsysteme" im Master-Studium beachten Sie bitte auch die Hinweise auf unserer Seite mit der Lehrplanung.


Folien

Hier werden im Laufe des Semesters die Folien zur Vorlesung hochgeladen.


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datum
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Übungen

Hier werden im Laufe des Semesters die Übungsblätter hochgeladen.

Übungsblatt Download Ausgabedatum Abgabedatum Besprechung

Seminar

Die erfolgreiche Teilnahme am Seminar ist die Zulassungsvoraussetzungen für die mündliche Prüfung! Die Seminarthemen werden heute, am 2.6.2014 im Rahmen der Vorlesung vorgestellt. Die Wahl der Seminarthemen (drei Stück mit Prioritäten auswählen) erfolgt bis zum 4.6.2014 per Mail an singhof@cs.uni-duesseldorf.

Achtung: Entgegen der Länge der Vorträge aus den Folien sollen die Vorträge (inklusive Fragen) eine Länge von 45 Minuten nicht überschreiten.

Verteilung der Themen und Zeitplan:
DatumVortragVortragende(r)
30.06.2014Graph-Based Anomaly DetectionSebastian Erkelenz
30.06.2014Finding Top-k Shortest Path Distance Changes in an Evolutionary NetworkKirill Bogomasov
02.07.2014Anomaly Pattern Detection in Categorical DatasetsChristian Pütz
09.07.2014Mining for Structural Anomalies in Graph-based DataLilian Abdolahian
14.07.2014A Symbolic Representation of Time Series, with Implications for Streaming AlgorithmsPeter Reimann
14.07.2014HOT SAX: Finding the Most Unusual Time Series Subsequence: Algorithms and ApplicationsSebastian Brink
16.07.2014Learning Program Behavior Profiles for Intrusion DetectionChristoph Claßen
16.07.2014Two State-based Approaches to Program-based anomaly detectionDamian Gonsior



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Heinrich Heine Universität

Datenbanken und Informationssysteme

Lehrstuhlinhaber

Prof. Dr. Stefan Conrad


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.24
Tel.: +49 211 81-14088
Fax: +49 211 81-13463

Sekretariat

Sabine Freese


Sprechzeiten:
Mo-Fr: 10:00-11:30 Uhr
Mo-Do: 13:00-14:30 Uhr


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.22
Tel.: +49 211 81-11312
Fax: +49 211 81-13463
Verantwortlich für den Inhalt:  E-Mail senden WE Informatik