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Data Mining WS 2018/2019

  • Dozent: Johannes Zschache
  • Termin: Donnerstag 9:15 - 10:45 im HS 20
  • Vorlesungsbeginn: 18.10.2018
  • KEINE Vorlesung: 6.12.2018
  • Termin Abschlussklausur: 28.02.2019, 10:00 Uhr, Hörsaal 1
  • Die Anmeldung zur Data-Mining-Vorlesung und Klausur erfolgt über AlmaWeb.

Inhalt

In dieser Vorlesung werden Algorithmen zur Analyse von sehr großen Datenmengen besprochen. Als Grundlage dient das Buch Mining of Massive Datasets von Leskovec J., A. Rajaraman, J. Ullman.

Erwartete Vorkenntnisse

  • Algorithmen und Datenstrukturen

Übersicht

KapitelThema
1 Einführung
2 Finding Similar Items
3 Mining Data Streams
4 Link Analysis
5 Frequent Itemsets
6 Clustering
7 Advertising on the Web
8 Recommendation Systems
9 Mining Social-Network Graphs
10 Dimensionality Reduction
11 Machine Learning

Ergebnisse Wiederholungsklausur (6.6.2019)

Insgesamt waren 27 Punkte zu erreichen. Zum Bestehen der Klausur sind mindestens 13,5 Punkte notwendig. Die Klausureinsicht findet am 27.6.2019, 15-16 Uhr statt.

MatrikelnrNote
37488695
37008703,7
37136742,7
33133023,7

Ergebnisse Abschlussklausur

Insgesamt waren 27 Punkte zu erreichen. Zum Bestehen der Klausur sind mindestens 13,5 Punkte notwendig. Der Termin für die Klausureinsicht wird vorausichtlich zu Beginn des nächsten Semesters sein. Der genaue Termin wird auf der Seite bekannt gegeben.

Verteilung (n = 26, Mittelwert: 2.8):

Verteilung Klausurergebnisse

MatrikelnrNote
37452911
37562131
37439241
37401641,3
37147921,3
37131541,7
37413021,7
37168121,7
37167522,3
37276002,7
37320782,7
37153592,7
37552862,7
37395072,7
36792272,7
37437753
37441313
37388693
37056823,3
37187253,7
37558783,7
37121604
36734125
37488695
37008705
36740315
Vorlesung
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