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Institut für Wirtschaftsinformatik

Organisation: Institut

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Organisationsprofil

Am Institut für Wirtschaftsinformatik (IIS) der Leuphana Universität Lüneburg arbeiten wir an innovativen Themen in der Wirtschaftsinformatik und im Data Science. Inhaltliche Schwerpunkte sind die digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Methodisch konzentrieren wir uns auf die Entwicklung und Nutzung von Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für die Modellierung und Lösung von datengetriebenen Entscheidungsproblemen. Weitere quantitative (z.B. Graphen, Optimierung) und qualitative (z.B. Interviews, Referenzmodellierung) Methoden ergänzen das Methodenspektrum. Die Kooperation mit anderen Universitäten, Unternehmen und Institutionen der Zivilgesellschaft spielen eine wichtige Rolle in der Arbeit unseres Instituts.

Forschungsschwerpunkte

Am Institut für Wirtschaftsinformatik sind derzeit 6 Professoren sowie zahlreiche wissenschaftliche Mitarbeiter*innen und eine Stipendiatin aktiv. Zu den inhaltlichen Schwerpunkten zählen digitale Transformation, E-Health, E-Commerce, Business Analytics, Sport und E-Learning. Details finden Sie auf den Webseiten der Arbeitsbereiche und in der zentralen Forschungsdatenbank der Leuphana. Das Institut für Wirtschaftsinformatik war für die Ausrichtung einer Reihe von Veranstaltungen und Konferenzen an der Leuphana verantwortlich (z.B. ITEE 2013, Endrunde Bundeswettbewerb Informatik 2014, MKWI2018 ).

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Bis
311 - 320 von 692Seitengröße: 10
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  1. 2017
  2. Erschienen

    A Unified Contextual Bandit Framework for Long- and Short-Term Recommendations

    Tavakol, M. & Brefeld, U., 30.12.2017, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2017 Skopje, Macedonia, September 18 – 22, 2017; Proceedings, Part II. Ceci, M., Hollmen, J., Todorovski, L., Vens, C. & Dzeroski, S. (Hrsg.). Springer Verlag, Band 2. S. 269-284 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 10535 LNAI).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  3. Erschienen

    Bimodal Enterprise Architecture Management: The emergence of a new EAM function for a BizDevOps-based fast IT

    Drews, P., Schirmer, I., Horlach, B. & Tekaat, C., 02.11.2017, Proceedings - 2017 IEEE 21st International Enterprise Distributed Object Computing Conference Workshops, EDOCW 2017: 10–13 October 2017 Quebec City, Quebec, Canada, Proceedings. Lapalme, J., Halle, S. & Dijkman, R. (Hrsg.). IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., S. 57-64 8 S. (Proceedings - IEEE International Enterprise Distributed Object Computing Workshop, EDOCW; Band 2017-October).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  4. Erschienen

    Guest editorial: Special issue on sports analytics

    Brefeld, U. & Zimmermann, A., 01.11.2017, in: Data Mining and Knowledge Discovery. 31, 6, S. 1577-1579 3 S.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Andere (Vorworte. Editoral u.ä.) › Forschung

  5. Erschienen

    Deep Learning auf sequenziellen Daten als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen: Schwerpunkt Analyse sequenzieller Daten

    Funk, B., Dr. Rettenmeier, M. & Lang, T., 10.2017, in: Wirtschaftsinformatik & Management. 9, 5, S. 16-25 10 S.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet

  6. Erschienen

    Metaheuristics approach for solving personalized crew rostering problem in public bus transit

    Xie, L., Merschformann, M., Kliewer, N. & Suhl, L., 10.2017, in: Journal of Heuristics. 23, 5, S. 321-347 27 S.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet

  7. Erschienen

    What’s Hot: Machine Learning for the Quantified Self: On the Art of Learning from Sensory Data

    Hoogendoorn, M. & Funk, B., 28.09.2017

    Publikation: Andere wissenschaftliche Beiträge › Beiträge in wissenschaftlichen Foren oder Weblogs › Forschung › begutachtet

  8. Erschienen

    Digitalization: Opportunity and Challenge for the Business and Information Systems Engineering Community

    Legner, C., Eymann, T., Hess, T., Matt, C., Böhmann, T., Drews, P., Mädche, A., Urbach, N. & Ahlemann, F., 01.08.2017, in: Business and Information Systems Engineering. 59, 4, S. 301-308 8 S.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet

  9. Erschienen

    Frame-based Data Factorizations

    Mair, S., Boubekki, A. & Brefeld, U., 25.07.2017, 34th International Conference on Machine Learning, ICML 2017. Precup, D. & Teh, Y. W. (Hrsg.). Red Hook: Curran Associates, S. 2305-2313 9 S. (Proceedings of Machine Learning Research; Band 70).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  10. Erschienen

    Predicting the Individual Mood Level based on Diary Data

    Bremer, V., Becker, D., Funk, B. & Lehr, D., 06.2017, Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017. AIS eLibrary, S. 1161-1177 17 S. (Proceedings of the 25th European Conference on Information Systems, ECIS 2017).

    Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet

  11. Erschienen

    Analysing clickstream data: Do paid and organic search affect each other?

    Bremer, V. & Funk, B., 04.04.2017, in: International Journal of Electronic Business. 13, 2/3, S. 205-215 11 S., 5.

    Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet

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