Neues

• Archetype Discovery from Taxonomies: A Method to Cluster Small Datasets of Categorical Data, Lars Lenssen, Philip Stahmann, Christian Janiesch, Erich Schubert, 58th Hawaii Int. Conf. on System Sciences (HICSS), best paper nomination
• Hierarchical Clustering Without Pairwise Distances by Incremental Similarity Search, Erich Schubert,Int. Conf. on Similarity Search and Applications, SISAP, 2024
• Advancing the PAM Algorithm to Semi-supervised k-Medoids Clustering, Miriama Jánošová, Andreas Lang, Petra Budikova, Erich Schubert, Vlastislav Dohnal, Int. Conf. on Similarity Search and Applications, SISAP, 2024
• Grouping Sketches to Index High-Dimensional Data in a Resource-Limited Setting, Erik Thordsen, Erich Schubert, Int. Conf. on Similarity Search and Applications, SISAP, 2024

Drei Auszeichnungen in einer Woche:

• best student paper award der SISAP 2023 für die Verbesserung Sketch-basierter Ähnlichkeitssuche in hochdimensionalen Daten: Erik Thordsen and Erich Schubert. An Alternating Optimization Scheme for Binary Sketches for Cosine Similarity Search
• best paper award der SISAP 2023 für den gleichen Beitrag
• best paper award der Fachgruppe Knowledge Discovery, Data Mining und Machine Learning (KDML) auf der LWDA 2023 für die Beschleunigung von nachbarschafts-konsistentem Clustering: Lars Lenssen, Niklas Strahmann and Erich Schubert. Fast k-Nearest-Neighbor-Consistent Clustering

Neue Publikationen:

• Lars Lenssen and Erich Schubert. Medoid Silhouette clustering with automatic cluster number selection. In: Information Systems 120, 102290, 2024 (online 2023)
• Lars Lenssen, Niklas Strahmann and Erich Schubert. Fast k-Nearest-Neighbor-Consistent Clustering In: Proceedings of the Conference "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" (LWDA), Marburg, Germany, 2023, to appear. best paper award
• Melanie Derksen et al. Who Did What When? Discovering Complex Historical Interrelations in Immersive Virtual Reality In: 22nd IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2023, to appear.

Die folgenden neuen Publikationen wurden veröffentlicht:

• Erich Schubert. Stop using the elbow criterion for k-means and how to choose the number of clusters instead. In: ACM SIGKDD Explorations 25(1), 36–42, 2023
• Erik Thordsen and Erich Schubert. An Alternating Optimization Scheme for Binary Sketches for Cosine Similarity Search. In: Similarity Search and Applications (SISAP), 41-55, 2023, best paper & best student paper award
• Andreas Lang and Erich Schubert. Accelerating k-Means Clustering with Cover Trees. In: Similarity Search and Applications (SISAP), 148–162, 2023

Im Wintersemester 2023/2024 werden folgende Module von der Arbeitsgruppe angeboten:

• Vorlesung Natürlichsprachliche Systeme
• Vorlesung Industrial data science
• Projektgruppe Facts4Chat
• Fachprojekt KI für Brettspiele

Im Sommersemester 2023 werden die folgenden Veranstaltungen angeboten:

• Präsentationstechniken - Wissenschaftliches Arbeiten und Präsentieren
• Proseminar: Hacker Culture, Hacker Spirit & Hacker Ethics
• Seminar: Ähnlichkeitssuche in großen Datenmengen
• Industrial Data Science 2

Der Statistiker John Ioannidis von Stanford veröffentlicht eine Liste mit den 100.000 einflussreichsten Wissenschaftlern (domänenübergreifend).

In dem single-year Ranking der aktuellen Ausgabe (basierend auf den Daten für das Jahr 2021, veröffentlicht November 2022) rangiert Prof. Schubert auf dem Platz 92735.

YouTube Vorlesungsmitschnitte der Corona-Vorlesungen sind in unserem YouTube-Kanal verfügbar.

Künftig wird es vrsl. keine weiteren Aufzeichnungen geben!

Der Lernerfolg ist bei aktiver Mitarbeit höher.