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). 

  1. Erschienen

    User Authentication via Multifaceted Mouse Movements and Outlier Exposure

    Matthiesen, J. J., Hastedt, H. & Brefeld, U., 01.04.2023, Advances in Intelligent Data Analysis XXI: 21st International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2023, Louvain-la-Neuve, Belgium, April 12–14, 2023, Proceedings. Crémilleux, B., Hess, S. & Nijssen, S. (Hrsg.). Cham: Springer Nature Switzerland AG, S. 300-313 14 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 13876 LNCS).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschung

  2. Erschienen

    Data practices in apps from Brazil: What do privacy policies inform us about?

    Quadros dos Reis, V., Rabello, M. E. R., Lima, A. C., Jardim, G. P. S., Fernandes, E. R. & Brefeld, U., 10.02.2023, in: Journal on Interactive Systems. 14, 1, S. 1-8 8 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  3. Eingereicht

    Studying properties of water data using manifold-aware anomaly detectors

    Paulsen, T. & Brefeld, U., 23.04.2024, (Eingereicht) Design of Cyber-Secure Water Plants. Mathur, A., Zhou, J. & Raman, G. (Hrsg.). MDPI AG, (Water).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  4. Erschienen

    Sexismo no Brasil: Análise de um Word Embedding por meio de testes baseados em associação implícita

    Quadros dos Reis, V., 25.09.2023, BRAZILIAN SYMPOSIUM IN INFORMATION AND HUMAN LANGUAGE TECHNOLOGY (STIL). Caseli, H. & Finatto, M. J. B. (Hrsg.). Sociedade Brasileira de Computação (SBC), S. 53-62 10 S.

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  5. Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung

    Self-improvement for Computerized Adaptive Testing

    Rudolph, Y., Neubauer, K. & Brefeld, U., 2026, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - Research Track: European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15–19, 2025, Proceedings. Ribeiro, R. P., Pfahringer, B., Japkowicz, N., Larrañaga, P., Jorge, A. M., Soares, C., Abreu, P. H. & Gama, J. (Hrsg.). Cham: Springer International Publishing, Band 2. S. 70-86 17 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence); Band 16014).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  6. Angenommen/Im Druck

    Joint Item Response Models for Manual and Automatic Scores on Open-Ended Test Items

    Bengs, D., Brefeld, U., Kroehne, U. & Zehner, F., 2025, (Angenommen/Im Druck) in: Psychometrika.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  7. Erschienen

    Muses or Stereotypes? Identifying Historical Patterns of Sexism in a Corpus of Brazilian Lyrics

    Lopes, J. N. D. S., Firmino, V. P. & Dos Reis, V. Q., 05.06.2025, in: Journal on Interactive Systems. 16, 1, S. 369-380 12 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  8. Erschienen

    Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 11th International Workshop, MLSA 2024, Vilnius, Lithuania, September 9, 2024, Revised Selected Papers

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), Van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2025, Cham: Springer Verlag. 119 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 2460)

    Publikation: Bücher und AnthologienKonferenzbände und -dokumentationenForschung

  9. Erschienen

    The promise and challenges of computer mouse trajectories in DMHIs – A feasibility study on pre-treatment dropout predictions

    Zantvoort, K., Matthiesen, J., Bjurner, P., Bendix, M., Brefeld, U., Funk, B. & Kaldo, V., 06.2025, in: Internet Interventions. 40, 7 S., 100828.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  10. Erschienen

    Toward Learning Distributions of Distributions

    Wohlstein, M. & Brefeld, U., 2025, in: Proceedings of Machine Learning Research. 265, S. 269-275 7 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenKonferenzaufsätze in FachzeitschriftenForschungbegutachtet

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