Data and Knowledge Engineering

Willkommen in der Gruppe Data and Knowledge Engineering (DKE). Der Hauptforschungsschwerpunkt von DKE liegt auf dem Aufbau und der Entwicklung von Lösungen, die als Vermittler zwischen verschiedenen Datenquellen und verschiedenen Anwendungen/Endbenutzern unter Einsatz maschineller Lerntechniken eingesetzt werden können. Dazu gehört unter anderem das Extrahieren von Daten und Wissen aus verschiedenen Datenquellen, die Wissensdarstellung mithilfe verschiedener Semantic-Web-Technologien sowie das Kombinieren und Integrieren dieser Daten unter Verwendung von Wissensgraphen. Im Besonderen konzentrieren wir uns auf folgende Themen:

• Daten- und Wissensextraktion aus unterschiedlichen Datenquellen
• Wissensrepräsentation
• Semantische Datenintegration
• Wissensgraphen
• Maschinelles Lernen für das Datenmanagement

Derzeit bieten wir folgende Vorlesungen für Studierende der Universität Passau an

• Semantische Datenintegration
• Semantische Web-Technologien
• Wissensgraphen
• Wissenschaftliches Datenmanagement

Wenn Sie eine Masterarbeit in einem unserer Forschungsschwerpunkte anfertigen möchten, erstellen Sie bitte Ihren Lebenslauf, ein Transcript of Records und einen einseitigen Aufsatz über Ihre Motivation und senden Sie eine E-Mail an dke@uni-passau.de

• Das Papier mit dem Titel „Generative Adversarial Network-based Approach to Scientific Time-Series Analysis“ (verfasst von Akanksha et al.) wurde bei DARLI-AP@EDBT 2025 angenommen. Link
• Akanksha Vijayvergiya präsentierte „Time-Series Analysis for Life-Science Data“ auf der BTW 2025 in Bamberg. Link
• Amandeep Singh Gill präsentierte am 26. Februar 2025 erfolgreich seine Masterarbeit zum Thema "Automatic Prompt genErator for information extraction from semi structured documents".
• Nouha Hayouni präsentierte am 20. Februar 2025 erfolgreich ihre Masterarbeit zum Thema "Ontology Network Development - ReproduceMeON LLMs for inter and intra relationship generation".
• Zeineb Ghorbel präsentierte am 19. Februar 2025 erfolgreich ihre Masterarbeit zum Thema "Evaluation study on different CNN backbones using HD Raw Radar data for multi-task learning".
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