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Abschlussarbeiten: offene Themen

Wir vergeben Themen für Bachelor- und Masterarbeiten im Bereich Datenbanken und Big Data sowie im Rahmen unserer Forschungsprojekte. Daneben besteht auch die Möglichkeit das Berufspraktikum durch eine praktische Tätigkeit bei uns zu absolvieren.

Voraussetzungen

Wir setzen generell gute praktische Datenbank- und Java-Kenntnisse voraus. Ferner sind Kenntnisse in Unix/Linux, Shell-Programmierung, Eclipse/IntelliJ und Git/SVN hilfreich.

Themen

Stand: Juni 2022

ThemaAbschlussTechnologieKontakt
Big-Data und Künstliche Intelligenz (ScaDS Dresden/Leipzig)
Siehe Themen unter ScaDS Dresden/Leipzig BA/MA Apache Flink, Apache Spark, u. a.Dr. Eric Peukert

Graph-basierte Daten-Analyse (z.T. mit Gradoop)
Time-series data organized by temporal property graphsBA/MAJava Christopher Rost
Scalability in Gradoop! But at what COST?MAJava Christopher Rost
From Batch to Bounded-Stream processing: Exchanging the heart of GradoopMAJava Christopher Rost
Visualization of temporal graph degree metricsBAJava Christopher Rost
Performanceanalyse der Commit-Historie von GradoopBAJava Christopher Rost & David Georg Reichelt

Entity Resolution
Multi-modal entity resolution BA/MA PythonHanna Köpcke
Object detection for product image matching BA/MA PythonHanna Köpcke
Comparing different CNN architectures for calculating product image similarity BA/MA PythonHanna Köpcke

Privacy-preserving Record Linkage (PPRL)
Node embedding-based attacks using similarity graphs on Privacy preserving record linkage MA PythonVictor Christen

Entity-Linking von medizinischen Dokumenten (ELISA)
Embedding generation for concepts of large ontologies using Graph-ML techniques BA/MA Python Victor Christen

Privacy-Preserving Machine Learning (PPML)
Privacy-Preserving Sentiment Analysis on TwitterBA/MA Python, any ML-FrameworkLucas Lange
Privacy-Preserving Smartwatch Health Data Generation Using GANs BA/MA Python, any ML-Framework Lucas Lange
User-Level Membership Inference Attacks Against Privacy-Preserving Recommender SystemsMA Python, any ML-FrameworkLucas Lange
Benchmarking of genome-wide association studies using homomorphic encryption (Link)MA PythonAnika Hannemann
Benchmarking of federated learning tools for genetic data analysis (Link)MA PythonAnika Hannemann
Privacy-Preserving Variational Autoencoder for Single-Cell Analysis (Link)MA PythonAnika Hannemann

Security (Exploids)
Erkennung von Angriffen auf Computersysteme, Softwaresicherheit, IT-Security BA/MA Martin Grimmer

Kontakt

Bei Interesse an einem der aufgeführten Themen wenden Sie sich bitte direkt an die jeweilige Kontaktperson. Ansonsten können Sie für allgemeine Anfragen unser Formular zur Angabe Ihrer Vorkenntnisse und Interessen verwenden.