Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning
Organisation: Professur
Forschungsschwerpunkte
Forschung
Wir interessieren uns für statistisches maschinelles Lernen mit einem Schwerpunkt auf Raum-Zeit-Problemen, wie zum Beispiel die Navigation von Nutzern innerhalb einer Website, adaptives Testen und adaptive Lernumgebungen sowie die Koordination von Fußballspielern auf dem Spielfeld. Unsere Beiträge sind zumeist in der Grundlagenforschung verortet und wir kooperieren mit ausgewählten Partnern aus Wissenschaft, Sport und Industrie in verschiedenen Projekten.
Lehre
Wir bieten Einführungsveranstaltungen und fortgeschrittene Spezialkurse im Themenbereich maschinelles Lernen und Data Mining an. Unser Lehre erbringen wir hauptsächlich im Master Management & Data Science als auch im Bachelor Wirtschaftsinformatik. Beispiele sind etwa Deep Learning (Data Science), Einführung in die Statistik (Wirtschaftsinformatik) und Maschinelles Lernen und Data Mining (Management & Engineering).
- Erschienen
MDP-based itinerary recommendation using geo-tagged social media
Gaonkar, R., Tavakol, M. & Brefeld, U., 25.10.2018, Advances in Intelligent Data Analysis XVII - 17th International Symposium, IDA 2018, Proceedings. Duivesteijn, W., Siebes, A. & Ukkonen, A. (Hrsg.). Basel: Springer Nature, S. 111-123 13 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Nr. 11191).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Modeling Conditional Dependencies in Multiagent Trajectories
Rudolph, Y. & Brefeld, U., 2022, in: Proceedings of Machine Learning Research. 151, S. 10518-10533 16 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Nmap: A novel neighborhood preservation space-filling algorithm
Duarte, F. S. L. G., Sikansi, F., Fatore, F. M., Fadel, S. G. & Paulovich, F. V., 31.12.2014, in: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 20, 12, S. 2063-2071 9 S., 6876012.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Optimization Analysis for an Uncovered Wagon Transportation with an Interactive Animated Simulation-Based Platform for Multidisciplinary Learning
Wohlstein, M. H., Zakharova, E., Block, B. M. & Mercorelli, P., 2023, Proceedings of the 15th International Conference on Computer Supported Education - Volume 2, CSEDU 2023. Jovanovic, J., Chounta, I.-A., Uhomoibhi, J. & McLaren, B. (Hrsg.). Science and Technology Publications, Lda (SciTePress), S. 451-457 7 S. (International Conference on Computer Supported Education, CSEDU - Proceedings; Band 2).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Personalized Transaction Kernels for Recommendation Using MCTS
Tavakol, M., Joppen, T., Brefeld, U. & Fürnkranz, J., 01.09.2019, KI 2019: Advances in Artificial Intelligence - 42nd German Conference on AI, Proceedings. Benzmüller, C. & Stuckenschmidt, H. (Hrsg.). Wiesbaden: Springer Verlag, S. 338-352 15 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11793 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting the Difficulty of Exercise Items for Dynamic Difficulty Adaptation in Adaptive Language Tutoring
Pandarova, I., Schmidt, T., Hartig, J., Boubekki, A., Jones, R. D. & Brefeld, U., 15.08.2019, in: International Journal of Artificial Intelligence in Education. 29, 3, S. 342-367 26 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Predicting the future performance of soccer players
Arndt, C. & Brefeld, U., 01.10.2016, in: Statistical Analysis and Data Mining. 9, 5, S. 373-382 10 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Principled Interpolation in Normalizing Flows
Fadel, S., Mair, S., da Silva Torres, R. & Brefeld, U., 09.2021, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part II. Oliver, N., Pérez-Cruz, F., Kramer, S., Read, J. & Lozano, J. A. (Hrsg.). Cham: Springer Nature, S. 116-131 16 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 12976 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Probabilistic movement models and zones of control
Brefeld, U., Lasek, J. & Mair, S., 15.01.2019, in: Machine Learning. 108, 1, S. 127-147 21 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
- Erschienen
Propagating Maximum Capacities for Recommendation
Boubekki, A., Brefeld, U., Lucchesi, C. L. & Stille, W., 2017, KI 2017: Advances in Artificial Intelligence: 40th Annual German Conference on AI, Dortmund, Germany, September 25-29, 2017 : proceedings. Cham, Schweiz: Springer Verlag, S. 72-84 13 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 10505 LNAI).Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet