Semantic Chess

Schach gehört zu den kompliziertesten und beliebtesten Spielen der Welt. Über Jahrhunderte hinweg wurden Millionen von Schachpartien von Tausenden von Leuten dokumentiert und meist im PGN Format gespeichert. Obwohl PGN eine Lingua Franca für Schachengines darstellt, erlaubt dieses Datenformat keine semantische Interpretation der Partien. So können Anfragen wie “Which bulgarian players have an ELO over 2000” nicht beantwortet worden. Ziel dieser Arbeit ist die Konvertierung von PGN nach RDF und zurück sowie die Umsetzung einer semantischen Suche über Schachpartien in RDF. Folgende Fähigkeiten sind für die Bearbeitung dieses Themas notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java


Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zukunftsperspektive in die Praxis umzusetzen. Bei entsprechender Qualität der Arbeit wird zusätzlich eine Publikation bei einer hochwertigen Konferenz angestrebt. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:


Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:
Axel Ngonga – ngonga@informatik.uni-leipzig.de
Jens Lehmann – lehmann@informatik.uni-leipzig.de

Evaluation von Clustering-Algorithmen für Protein-Protein-Interaktion (Bachelor / Master)

Graph Clustering hast sich zu einem der meist genutzten Kategorie von Clustering-Algorithmen entwickelt. Insbesondere bei der Extraktion von Proteinkomplexen aus Graphen wurden in den letzten Jahren neue spezialisierte Algorithmen entwickelt. Ziel dieser Arbeit ist die Implementierung und Evaluation von Algorithmen zur Extraktion von Proteinkomplexen (IPCA, DPClus und COD) mit Hilfe des CVK Frameworks. Ihre Aufgaben wären:
– Die Implementierung der Algorithmen ins CVK
– Die Evaluation dieser Algorithmen mit echten Daten


Folgende Fähigkeiten sind für die Bearbeitung dieses Themas notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java


Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen. Bei entsprechender Qualität der Arbeit wird zusätzlich eine Publikation bei einer hochwertigen Konferenz angestrebt. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:


Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Hierarchisches Border Flow (Bachelor)

Graph Clustering hast sich zu einem der meist genutzten Kategorie von Clustering-Algorithmen entwickelt. Der BorderFlow Algorithmus erlaubt die zeiteffiziente Berechnung von Clustern in großen Graphen. Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption, Implementierung und Evaluation einer Erweiterung des Border Flow- Algorithmus, die es erlauben soll, hierarchisch mit Border Flow zu clustern. Ihre Aufgaben wären:
– Konzeption und Implementierung einer Bibliothek von Methoden zum Berechnen von Cluster-Ähnlichkeiten
– Implementierung eines iterativen Ansatzes zum hierarchischen Clustern mittels Border Flow
– Evaluation auf synthetische und echten Daten aus der Biologie


Folgende Fähigkeiten sind für die Bearbeitung dieses Themas notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java


Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen. Bei entsprechender Qualität der Arbeit wird zusätzlich eine Publikation bei einer hochwertigen Konferenz angestrebt. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:


Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Porting Clustering to the Cloud (Bachelor / Master)

Graph Clustering hast sich zu einem der meist genutzten Kategorie von Clustering-Algorithmen entwickelt. Besonders in der Biologie und in der Informatik entstehen riesige Netzwerke (mit Millionen von Knoten und Kanten), die nicht mehr zeiteffizient in einem Prozess analysiert werden können. Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption, Implementierung und Evaluation eines Ansatzes zu Paralleliserung von BorderFlow, einem Graph-Clustering-Verfahren. Ihre Aufgaben wären:
– Konzeption eines Map Reduce Ansatzes für die Parallelisierung von Border Flow
– Umsetzung des Ansatzes und Implementierung mittels des Hadoop-Frameworks
– Evaluation auf synthetische und echten Daten aus der Biologie


Folgende Fähigkeiten sind für die Bearbeitung dieses Themas notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java


Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen. Bei entsprechender Qualität der Arbeit wird zusätzlich eine Publikation bei einer hochwertigen Konferenz angestrebt. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:


Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Applying Pseudo-Relevance Feedback to Population Learning (Master / Diplom)

Das Web of Data besteht bereits aus mehrerer Milliarden Tripeln, Tendenz steigend. Jedoch sind schätzungsweise nur 3–5% der Daten im Web of Data miteinander verlinkt. Zur automatischen verlinkung von Instanzen aus unterschiedlichen Wissensbasen werden bisher Werkzeuge benutzt, die Instanzen anhand einer Ähnlichkeitsmetrik miteinander vergleichen (z.B. LIMES). Ziel dieser Arbeit ist es, Pseudo-Relevance Feedback mit maschinellem Lernen zu verbinden, um bestmögliche Konfiguration für LIMES automatich zu berechnen. Das Rahmenwerk sowie entsprechende Vorarbeiten exisitieren bereits. Ihre Aufgaben wären:
– Erarbeitung eines entsprechenden Ansatzes
– Konzeption und Implementierung eines Prototyps
– Evaluation anhand verschiedener Use Cases


Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java
– Interesse an Machine Learning


Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen. Bei entsprechender Qualität der Arbeit wird zusätzlich eine Publikation bei einer hochwertigen Konferenz angestrebt. Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:


Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341

Cytoscape-Plugin für Border Flow


Graph Clustering wird erfreut sich einer wachsenden Popularität in den unterschiedlichsten Anwendungsgebieten, wie z.B. Information Retrieval, Bioinformatik, Data Mining, etc. Insbesondere in den ersten zwei Disziplinen ist der explorative Ansatz zentral für die Weiterverwendung der Ergebnisse. Ein populäres Visualiserungswerkzeug für diese Zwecke ist Cytoscape. Ihre Aufgabe besteht darin, ein Cytoscape Plugin für den BorderFlow-Algorithmus zu entwickeln, d.h.
– Erarbeitung einer Architektur für die Integration
– Entwicklung des Plugins
– Integration des Plugins und Tests


Folgende Voraussetzungen und Fähigkeiten sind für die Bearbeitung der Arbeit notwendig:
– Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengänge
– Programmiererfahrung mit Java
– Interesse an Graph Clustering und Anwendungen


Entsprechendes Wissen kann ggf. auch während der Arbeit vermittelt bzw. erarbeitet werden.


Wir bieten eine umfangreiche Betreuung, sowie Hilfe bei der Einarbeitung in das Thema. Die Arbeit ermöglicht Resultate aus einem aktuellen Forschungsgebiet mit guter Zufunktsperspektive in die Praxis umzusetzen.Sollten wir Ihr Interesse geweckt haben, wenden Sie Sich bitte an:


Axel Ngonga ngonga@informatik.uni-leipzig.de, Skype: axel.ngonga, Tel: 0341–9732341


 
Zu dieser Seite gibt es keine Dateien. [Zeige Dateien/Upload]
Kein Kommentar. [Zeige Kommentare]