Leipziger Volkszeitung
 

12.03.2012
 

Klassenzimmer trifft Arbeitswelt

„Die Menge an anfallenden Da­ten in den Wissenschaften ist in den letzten Jahren enorm an­ge­wachsen”, erklärt Erhard Rahm. Er ist Professor für Datenbank­sys­te­me an der Universität Leipzig. „Für die Verarbeitung und Darstellung die­ser Datenmenge reichen her­kömm­liche informationstechni­sche Methoden nicht mehr aus”, fährt Rahm fort.

Großer Erfolg trotz großer Konkurrenz: Beim Zukunftsthema Big Data hat sich unsere Universität in Kooperation mit der Technischen Universität Dresden gegen zahlreiche Mitbewerber in einer deutschlandweiten Ausschreibung durchgesetzt und vom Bundesbildungsministerium im Oktober vergangenen Jahres den Zuschlag für die Etablierung eines Big-Data-Kompetenzzentrums bekommen. Es wird in seiner vierjährigen Aufbauphase mit zunächst mehr als fünf Millionen Euro gefördert. In den vergangenen Monaten hat nun diese Aufbauarbeit begonnen.

Galaxy und Sirius: Big-Data-Zentrum an der Uni mit mehr Computerpower
 

1,3 Millionen Euro investiert. Professor Rahm: "Viel Performance durch Parallelverarbeitung"

von Mario Beck.

Das technische Rückgrat des von der Leipziger Universität zusammen mit der TU Dresden betriebenen Big-Data-Kompetenzzentrums wird weiter gestärkt. Aufgebaut werden zwei Computer-Cluster mit insgesamt 92 Servern.

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Sergey Melnik, ehemaliger Doktorand von Prof.

The demo on graph grouping in Gradoop has won the Best Demo Award at the BTW conference 2017 in Stuttgart.

Das WDI-Lab der Universität Leipzig wurde Anfang Februar für eine der besten Gründerideen im Rahmen des Leipziger Ideenwettbewerbs für Existenzgründer, kurz LIFE, ausgezeichnet. Der bereits zum fünften Mal von SMILE (Selbst Management Initiative LEipzig) durchgeführte Wettbewerb wird von der Wirtschaftsförderung der Stadt Leipzig sowie namhaften Unternehmen unterstützt.

The research paper Using Link Features for Entity Clustering in Knowledge Graphs has received the Best Research Paper Award of the 15th Extended Semantic Web Conference (ESWC) held in June 2018 in Heraklion, Greece. The paper describes the CLIP algorithm for entity clustering that substantially outperforms previous approaches and that can also be applied for repairing entity clusters.