Offene Abschlussarbeiten

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 Python/Java-Kenntnisse voraus. Ferner sind Kenntnisse in Unix/Linux, Shell-Programmierung, Eclipse/IntelliJ und Git hilfreich.

Bei Interesse an einem der aufgeführten Themen wenden Sie sich bitte direkt an die jeweilige Kontaktperson oder nutzen Sie das Anfrageformular.

Graph-basierte Daten-Analyse (z.T. mit Gradoop)
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. Design of a synthetic travel-agency temporal graph as recommendation engine Dr. Christopher Rost
M. Sc. Hybrid data generator leveraging temporal graphs and time-series data with machine learning enhancements Mouna Ammar
M. Sc. API for Dynamic Visualization and Predictive Analysis of Seismic Activity in shape of graph and time-series Mouna Ammar Python
M. Sc. Design of a Graph Stream Benchmark Suite including Generator Dr. Christopher Rost Java, Python
Data Integration
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. Denoise class labels for record linkage classification tasks Dr. Victor Christen
B. Sc. Realization of an infrastructure to maintain record linkage tasks Dr. Victor Christen Vector Databases, Python
Privacy-Preserving Machine Learning (PPML)
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. vorerst nur auf Anfrage oder mit Themenvorschlag Lucas Lange
Security
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. Erkennung von Angriffen auf Computersysteme, Softwaresicherheit, IT-Security Martin Grimmer
Big-Data und Künstliche Intelligenz (ScaDS Dresden/Leipzig)
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. Siehe Themen unter ScaDS Dresden/Leipzig Dr. Eric Peukert Apache Flink, Apache Spark, u. a.

Laufende Abschlussarbeiten

Jahr Autor Titel Typ Betreuer
2024 Max Niclas Wächtler Performance-Evaluation von Gradoop mittels LDBC's FinBench Queries B. Sc. Dr. Christopher Rost
2024 Linus Andreas Schneider Explorative Graph-Level Embeddings of Temporal Property Graphs B. Sc. Dr. Christopher Rost; Kevin Gomez
2024 Noah Rasp Object detection in images on edge devices with limited resources M. Sc. Florens Rohde
2024 Marek Becher Performance Analysis and Integration of Non-Native Time- Series and Graph Database Systems B. Sc. Mouna Ammar
2024 Johann Jakob Kurzmann Temporal Vector Embeddings in Neo4j B. Sc. Dr. Christopher Rost; Kevin Gomez
2024 Chris Emmerich Verbesserung der Erkennung interessanter Punkte in Standortverläufen durch Analyse der Semantik B. Sc. Maja Schneider
2024 Bjarne Weers Re-Identifizierung von Personen anhand ihrer Points of interest B. Sc. Maja Schneider
2024 Matthias Mohn Erstellung synthetischer Standortverläufe aus historischen Traveldiaries B. Sc. Maja Schneider
2024 Claudius Czarnecki Social influence on mobility B. Sc. Maja Schneider
2024 Theo Hahn Temporal Performance Evaluation of PGM and RDF Models: A Case Study with FinBench B. Sc. Marvin Hofer
2024 Maximilian Töpfer Extending the DBpedia Extraction Framework to Extract Complete Historical Wikipedia Revisions as Temporal Graph B. Sc. Marvin Hofer
2024 Charly Zimmer Towards a deep learning approach for gap-filling in remotely sensed data M. Sc. Josefine Umlauft; Anja Neumann
2024 Markus Wetzel Model selection for Privacy Preserving Record Linkage using synthetic data B. Sc. Florens Rohde; Dr. Victor Christen
2024 Marcel Lehmann Data Augmentation for Ultrasonic data M. Sc. Dr. Thomas Burghardt
2024 Marco Gruner Improvement of Quality Estimation methods for Record Linkage B. Sc. Dr. Victor Christen
2024 Niklas Leon Kuhn Single-Source Earliest-Arrival for Temporal Graphs in Gradoop B. Sc. Dr. Christopher Rost
2024 Nils Harbach Graph Stream Grouping on Apache Kafka B. Sc. Dr. Christopher Rost
2024 Constantin Urbainsky The transformation and integration of NYC bike sharing data into combined graph time-series data in TimeTRavelDB B. Sc. Mouna Ammar
2024 Friedrich Schwella Node embedding based entity linking for medical forms B. Sc. Dr. Victor Christen
2023 Abdulnaser Sabra Transfer learning for record linkage using Data Profiling M. Sc. Dr. Victor Christen
2023 Tom Wawerek AI-Driven Development B. Sc. Dr. Victor Christen
2023 Paul Brassel Training Data Generation for federated PPRL M. Sc. Dr. Victor Christen
2023 Theresa Butenschön Untersuchung der Auswirkungen von Duplikaten im Privacy-Preserving Machine Learning mit PATE B. Sc. Florens Rohde
2023 Andreas Kiziridis Vehicle type classification M. Sc. Florens Rohde
2023 Nzali Herve Enhancing Automated Metadata Extraction via Language Models: Developing an Interactive Web Interface for Customized Code Generation B. Sc. Marvin Hofer
2022 Mohammad Issa Automatische Detektion und Segmentierung von Fahrspuren im Automotive Bereich (Kooperation mit ASAP ENGINEERING GmbH) M. Sc. Dr. Christian Martin
2022 Felix Kirchgäßner Von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen inspirierte neuronale Netze Diplom Benjamin Uhrich
Tim Kästner Erkennung von Elektro-Autos auf Bildern B. Sc. Lucas Lange
Marcel Lehmann Data Augmentation for Time Series Data M. Sc. Lucas Lange
Philipp Rickayzen Quality Estimation of record linkage results using an ensemble of cluster methods B. Sc., M. Sc. Dr. Victor Christen
Greta Weißgerber On the utility and privacy of user-driven privatized data B. Sc. Lucas Lange
Ole Borchardt Federated Learning With Individualized Differential Privacy By Client Sampling M. Sc. Lucas Lange
Max Martius Model and Data Independent Property Inference Attacks M. Sc. Lucas Lange
Adrian Böttinger Supervised learning from user-driven privatized data M. Sc. Lucas Lange
Lukas auf der Landwehr Federated Learning on User-Level Data Distributions B. Sc. Lucas Lange