Skip to main content

User account menu

  • Log in
DBS-Logo

Database Group Leipzig

within the department of computer science

ScaDS-Logo Logo of the University of Leipzig

Main navigation

  • Home
  • Study
    • Exams
      • Hinweise zu Klausuren
    • Courses
      • Current
    • Modules
    • LOTS-Training
    • Abschlussarbeiten
    • Masterstudiengang Data Science
    • Oberseminare
    • Problemseminare
    • Top-Studierende
  • Research
    • Projects
      • Benchmark datasets for entity resolution
      • FAMER
      • HyGraph
      • Privacy-Preserving Record Linkage
      • GRADOOP
    • Publications
    • Prototypes
    • Annual reports
    • Cooperations
    • Graduations
    • Colloquia
    • Conferences
  • Team
    • Erhard Rahm
    • Member
    • Former employees
    • Associated members
    • Gallery

Data Mining

Breadcrumb

  • Home
  • Data Mining
  • Moderne Datenbanktechnologien (kleines Modul, Kernmodul)
  • Skalierbare Datenbanktechnologien 1
  • Realisierung von Informationssystemen (Kernmodul)
Wintersemester 2024/25
  • Dr. Christopher Rost
  • Dr. Victor Christen
  • Prof. Dr. Erhard Rahm
  • Dienstags 11:15 - 12:45, Hörsaal 7
Tuesday, 15.10.2024
Tuesday, 11.02.2025

Anmeldung

Die Anmeldung zur Vorlesung, Übung und Klausur erfolgt über AlmaWeb.

  • Achtung: Sie müssen sich für das Modul und die Veranstaltungen (Vorlesung) anmelden.
  • Mit Anmeldung am Kurs werden Sie automatisch für den Moodle-Kurs eingeschrieben.
  • Bei Fragen und Problemen zur Anmeldung wenden Sie sich bitte immer an das Studienbüro via einschreibung(at)math.uni-leipzig.de

Übersicht

In dieser Vorlesung werden wir Ihnen eine Einführung in verschiedene Themengebiete des Data Mining geben. Die drei großen Themenkomplexe sind: Hochdimensionale Daten, Graphdaten und Datenströme.

Alle Materialien und weiteren Informationen entnehmen Sie bitte dem zugehörigen Moodle-Kurs:

https://moodle2.uni-leipzig.de/course/view.php?id=51227

Literatur

Mining of Massive Datasets von Leskovec J., A. Rajaraman, J. Ullman

Recent publications

  • 2025 / 9: Generating Semantically Enriched Mobility Data from Travel Diaries
  • 2025 / 8: Slice it up: Unmasking User Identities in Smartwatch Health Data
  • 2025 / 6: SecUREmatch: Integrating Clerical Review in Privacy-Preserving Record Linkage
  • 2025 / 6: Leveraging foundation models and goal-dependent annotations for automated cell confluence assessment
  • 2025 / 5: Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling

Footer menu

  • Directions
  • Contact
  • Impressum