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. 2020
  2. Erschienen

    Graph Conditional Variational Models: Too Complex for Multiagent Trajectories?

    Rudolph, Y., Brefeld, U. & Dick, U., 2020, in: Proceedings of Machine Learning Research. 137, S. 136-147 12 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenKonferenzaufsätze in FachzeitschriftenForschungbegutachtet

  3. Erschienen

    Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14–18, 2020, Proceedings

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer International Publishing. 146 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 1324)

    Publikation: Bücher und AnthologienKonferenzbände und -dokumentationenForschung

  4. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 766 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)

    Publikation: Bücher und AnthologienKonferenzbände und -dokumentationenForschung

  5. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part II

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 732 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)

    Publikation: Bücher und AnthologienKonferenzbände und -dokumentationenForschung

  6. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part III

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Fromont, E. (Herausgeber*in), Hotho, A. (Herausgeber*in), Knobbe, A. (Herausgeber*in), Maathuis, M. (Herausgeber*in) & Robardet, C. (Herausgeber*in), 2020, Cham: Springer Nature Switzerland AG. 804 S. (Lecture notes in computer science; Band 11906)(Lecture Notes in Artificial Intelligence; Band 11906)

    Publikation: Bücher und AnthologienKonferenzbände und -dokumentationenForschung

  7. 2019
  8. Erschienen

    Zur empirischen Beforschung des mBooks Belgien: Die Chancen eines Methodenmix

    Schreiber, W., Wagner, W., Trautwein, U. & Brefeld, U., 10.2019, Das Geschichtsschulbuch: Lehren – Lernen – Forschen . Kühberger, C., Bernhard, R. & Bramann, C. (Hrsg.). Münster: Waxmann Verlag, S. 57-80 24 S. (Salzburger Beiträge zur Lehrer/innen/bildung; Band 6).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in SammelwerkenForschungbegutachtet

  9. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  10. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  11. Erschienen

    Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics: 5th International Workshop, MLSA 2018, colocated with ECML/PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10, 2018, Proceedings

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Davis, J. (Herausgeber*in), Van Haaren, J. (Herausgeber*in) & Zimmermann, A. (Herausgeber*in), 05.04.2019, Springer Nature. 179 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11330 LNAI)

    Publikation: Bücher und AnthologienSammelwerke und AnthologienForschung

  12. Erschienen

    Learning to Rate Player Positioning in Soccer

    Dick, U. & Brefeld, U., 01.03.2019, in: Big Data. 7, 1, S. 71-82 12 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  13. Erschienen

    Reformstudie Belgien: eine Effektstudie zur Einführung von kompetenzorientiertem Rahmenplan und mBook

    Schreiber, W., Trautwein, U., Wagner, W. & Brefeld, U., 01.02.2019, Geschichtsdidaktischer Zwischenhalt: Beiträge aus der Tagung "Kompetent machen für ein Leben in, mit und durch Geschichte" in Eichstätt vom November 2017. Schreiber, W., Ziegler, B. & Kühberger, C. (Hrsg.). 1. Aufl. Münster: Waxmann Verlag, S. 161-174 14 S. 2

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in SammelwerkenForschung

  14. Erschienen

    Frame-based Optimal Design

    Mair, S., Rudolph, Y., Closius, V. & Brefeld, U., 23.01.2019, Machine learning and knowledge discovery in databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018 : proceedings. Berlingerio, M., Bonchi, F., Gärtner, T., Hurley, N. & Ifrim, G. (Hrsg.). Cham: Springer Nature, Band 2. S. 447-463 17 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11052 LNAI).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  15. 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 ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  16. Erschienen

    Foreword to applied data science, demo, and nectar tracks

    Brefeld, U., Curry, E., Daly, E., Macnamee, B., Marascu, A. & Pinelli, F., 01.01.2019, Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018 : proceedings. Brefeld, U., Curry, E., Daly, E., Macnamee, B., Marascu, A. & Pinelli, F. (Hrsg.). Cham: Springer Verlag, Band 3. S. V-VI 2 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11053).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAndere (Vor- und Nachworte ...)Forschung

  17. Erschienen

    Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10-14, 2018, Proceedings - Part III

    Brefeld, U. (Herausgeber*in), Curry , E. (Herausgeber*in), Daly, E. (Herausgeber*in), MacNamee, B. (Herausgeber*in), Marascu, A. (Herausgeber*in), Pinelli , F. (Herausgeber*in), Berlingerio, M. (Herausgeber*in) & Hurley, N. (Herausgeber*in), 2019, Cham: Springer Verlag. 706 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11054 LNAI)

    Publikation: Bücher und AnthologienSammelwerke und AnthologienForschung

  18. 2018
  19. 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 SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet

  20. Erschienen

    Exploiting ConvNet diversity for flooding identification

    Nogueira, K., Fadel, S. G., Dourado, I. C., De Werneck, R. O., Munoz, J. A. V., Penatti, O. A. B., Calumby, R. T., Li, L. T., Dos Santos, J. A. & Torres, R. D. S., 09.2018, in: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 15, 9, S. 1446-1450 5 S., 8398414.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  21. Erschienen

    Adaptive Item Selection Under Matroid Constraints

    Bengs, D., Brefeld, U. & Kröhne, U., 07.08.2018, in: Journal of Computerized Adaptive Testing. 6, 2, S. 15-36 22 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  22. Erschienen

    Distributed robust Gaussian Process regression

    Mair, S. & Brefeld, U., 01.05.2018, in: Knowledge and Information Systems. 55, 2, S. 415-435 21 S.

    Publikation: Beiträge in ZeitschriftenZeitschriftenaufsätzeForschungbegutachtet

  23. Erschienen

    Infinite Mixtures of Markov Chains

    Reubold, J., Boubekki, A., Strufe, T. & Brefeld, U., 2018, New Frontiers in Mining Complex Patterns: 6th International Workshop, NFMCP 2017 : held in conjunction with ECML-PKDD 2017, Skopje, Macedonia, September 18-22, 2017 : revised selected papers. Appice, A., Loglisci, C., Manco, G. & Masciari, E. (Hrsg.). Cham: Springer Verlag, S. 167-181 15 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 10785 LNAI).

    Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungbegutachtet