Unsere Forschung

In unserer Gruppe dreht sich die Forschung vor allem um verschiedene Aspekte des Data Mining sowie des (multimedia) Information Retrieval. Ferner arbeiten wir an Problemen der Datenbankintegration.

Für einige unserer Forschungsprojekte kooperieren wir mit Wirtschaftsunternehmen oder Behörden (aktuelle Kooperationspartner können der Auflistung der laufenden Projekte entnommen werden, siehe unten).

Für neue Kooperationen zu interessanten Fragestellungen aus unseren Forschungsbereichen wie auch zu neuen spannenden Themen sind wir jederzeit offen. Sprechen Sie uns einfach mal an!

Aktuelle Projekte

• Entscheidungsfindung mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz II
  Unser Team: S. Conrad , G. Klassen , S. Korlakov
  Forschungsgebiet(e): Responsible AI, Machine Learning, Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval
  Beginn: 1/2022
  Förderung: gefördert von der Jürgen Manchot Stiftung

• Zeitreihen- und Textanalyse der Handbücher zur Studien- und Berufswahl 1970-2021
  Unser Team: B. Thome
  Forschungsgebiet(e): Information Retrieval, Knowledge Discovery in Databases, Machine Learning
  Beginn: 10/2022
  Förderung: BMBF (16DKWN139B) als Teil des Verbundprojekts

Abgeschlossene Projekte

• Responsible Academic Performance Prediction
  Mitarbeiter: S. Conrad , M. Duong
  Forschungsgebiet(e): Machine Learning, Responsible AI
  Beginn: 3/2021 - Ende: 4/2024
  Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
• Diskussionsanalyse in Online-Partizipationsverfahren
  Mitarbeiter: P. Grawe , M. Liebeck
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval, Machine Learning
  Beginn: 10/2014 - Ende: 6/2022
  Förderung: Fortschrittskolleg (ab 2018 Forschungskolleg) des Landes NRW
• Entscheidungsfindung mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz I
  Mitarbeiter: S. Conrad , G. Klassen , M. Krakowski
  Beginn: 1/2019 - Ende: 12/2021
  Förderung: gefördert von der Jürgen Manchot Stiftung
• Automatic 3D-Reconstruction for Contend Based Image Retrieval
  Mitarbeiter: D. Braun
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval, Multimedia Databases - Ende: 12/2019
• Landmark Recognition in Image Collections
  Mitarbeiter: M. Rischka
  Forschungsgebiet(e): Multimedia Databases, Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval
  Beginn: 4/2011 - Ende: 12/2019
  Die Erkennung von Wahrzeichen (Landmarks) in Bildkollektionen ermöglicht neben der Annotation der Bilder mit entsprechenden Wahrzeichen-Tags, auch eine Lokalisierung des Aufnahmeortes des Bildes und somit des Aufenthaltes des Photografierenden. Diese so erhaltenen Metadaten zu Bildern bilden eine Grundlage für viele Anwendungen (allg. Suche, Zusammenfassung von Bildkollektionen, Nachschlagen von Sehenswürdigkeiten vor Ort/Mobile Landmark Recognition, etc.) auf verschiedenen Typen von Bildkollektionen. In diesem Projekt werden Methoden des Content-based Image Retrievals für die Entwicklung eines praktischen Systems zur automatischen Erkennung von Wahrzeichen in Bildkollektionen analysiert und weiterentwickelt.
• IWNLP
  Mitarbeiter: S. Conrad , M. Liebeck
  Beginn: 10/2014 - Ende: 12/2018
  Programm zur Grundformreduktion bzw. Lemmatisierung auf Basis von der deutschsprachigen Edition von Wiktionary
• AGENT - Anfragebasierte Generierung von Textzusammenfassungen
  Mitarbeiter: S. Conrad , P. Modaresi
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval
  Beginn: 4/2015 - Ende: 4/2017
  Förderung: Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
  AGENT ist ein Kooperationsprojekt zwischen der Universität Düsseldorf und der pressrelations GmbH, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie im ZIM.
• Clustering with Missing Values
  Mitarbeiter: L. Himmelspach
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases - Ende: 12/2016
• gemTK - Generic Entity Modelling Toolkit
  Mitarbeiter: L. Himmelspach , J. Pavlenko
  Forschungsgebiet(e): Information Retrieval, Knowledge Discovery in Databases
  Beginn: 2/2014 - Ende: 2/2016
  Förderung: gefördert vom BMWi im ZIM-Prorgamms (FK: 16KN036322), Teil des Kooperationsnetzwerks Graffiti
  gemTK ist ein Kooperationsprojekt zwischen der Universität Düsseldorf und der Cagoi Networks AG.
• ATOM - Automatische Themenverfolgung und Opinion Mining für eine Medienresonanzanalyse
  Mitarbeiter: S. Conrad , T. Scholz
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval
  Beginn: 7/2011 - Ende: 12/2013
  Förderung: Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
  ATOM ist ein Kooperationsprojekt zwischen der Universität Düsseldorf und der pressrelations GmbH, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie im ZIM.
• Time Series Analysis and Prediction
  Mitarbeiter: T. Schlüter
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases - Ende: 3/2012
  The scope of this project is the analysis and prediction of time series with different means, e.g. by discovering and applying hidden markov models, temporal association rules and time series motifs.
  Among other things we developed TEMPUS, an early prototype system applied to river levels.
• Time Series Analysis Applied to Sleep Stage Scoring and Seizure Prediction
  Mitarbeiter: T. Schlüter
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases - Ende: 3/2012
  In this project we apply data mining techniques to the two selected medical domains sleep stage scoring (classifying epochs of sleep according to their depth on basis of polysomnograms) and epilepsy seizure prediction (on basis of EEG data obtained from the Freiburg Seizure Prediction EEG Database).
• Tree-based Temporal Association Rule Mining
  Mitarbeiter: T. Schlüter
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases - Ende: 3/2012
  In this project we analyze and develop tree structures for efficiently mining different kinds of temporal asscociation rules.
• Web Content Mining
  Mitarbeiter: S. Alcic
  Forschungsgebiet(e): Multimedia Databases, Knowledge Discovery in Databases - Ende: 10/2011
  Webbilder tauchen in Webseiten gemeinsam mit nützlichen textuallen Inhalten auf, die zur semantischen Beschreibung der Bilder verwendet werden können. Im Rahmen dieses Projekts werden verschiedene Analysetechniken untersucht und weiterentwickelt, mit denen der Bildkontext eines Bildes aus dem Gesamtinhalt der Webseite extrahiert werden kann.
• VisIOn - The Visual Image Ontology
  Mitarbeiter: S. Alcic
  Forschungsgebiet(e): Multimedia Databases, Knowledge Discovery in Databases, Information Retrieval - Ende: 4/2011
  Diese Arbeit entstand im Rahmen eines 2 semestrigen Masterprojekts. Die Grundlegende Idee war es Webseiten zu crawlen und Bilder und zugehörige Texte zu extrahieren. Aus den extrahierten Texten wurden Personennamen ermittelt und diese den erkannten Gesichtern auf den Bildern zugeordnet.
• Instance-Based Ontology Integration
  Mitarbeiter: K. Zaiß
  Forschungsgebiet(e): Integration - Ende: 2/2011
• Extending Content-based Image Retrieval with Semantics
  Mitarbeiter: J. Vompras
  Forschungsgebiet(e): Multimedia Databases - Ende: 3/2009
• Data Mining for Website Design and Improved Marketing
  Mitarbeiter: A. Omari
  Forschungsgebiet(e): Knowledge Discovery in Databases - Ende: 9/2008
• Relational.OWL
  Mitarbeiter: C. Pérez de Laborda - Ende: 3/2007
• Link Patterns for Modeling Information Grids and P2P Networks
  Mitarbeiter: C. Pérez de Laborda , C. Popfinger
  Forschungsgebiet(e): Peer-to-Peer Databases
  Beginn: 4/2003 - Ende: 12/2006
• Dígame: A Push-based Peer-to-Peer Database
  Mitarbeiter: C. Pérez de Laborda , C. Popfinger
  Forschungsgebiet(e): Peer-to-Peer Databases, Multidatabases
  Beginn: 4/2003 - Ende: 9/2006
• Temporal Web Mining
  Mitarbeiter: M. Samia
  Beginn: 10/2002 - Ende: 6/2006
  Förderung: DAAD
• DIAsDEM: Data Integration for Legacy Systems and Semi-Structured Documents Employing Data Mining Techniques
  Mitarbeiter: E. Altareva
  Forschungsgebiet(e): Integration
  Beginn: 1/2001 - Ende: 8/2005
  Förderung: German Science Foundation DFG (grant no. CO 207/13-1)