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
M. Sc. Hybrid data generator leveraging temporal graphs and time-series data with machine learning enhancements
B. Sc. Performance Analysis and Integration of Non-Native Time- Series and Graph Database Systems Combine two systems (graph and time-series) that rely on the same database
B. Sc. FinBench Benchmark on RDF Stores
M. Sc. Design of a Graph Stream Benchmark Suite including Generator Java, Python
Privacy-Preserving Machine Learning (PPML)
Typ Titel Ansprechpartner Note
M. Sc. Model and Data Independent Property Inference Attacks
Privacy-preserving Record Linkage (PPRL)
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc. Model selection for Privacy Preserving Record Linkage using synthetic data Python
Security
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. Erkennung von Angriffen auf Computersysteme, Softwaresicherheit, IT-Security
Big-Data und Künstliche Intelligenz (ScaDS Dresden/Leipzig)
Typ Titel Ansprechpartner Note
B. Sc., M. Sc. Siehe Themen unter ScaDS Dresden/Leipzig Apache Flink, Apache Spark, u. a.

Laufende Abschlussarbeiten

Jahr Autor Titel Typ Betreuer
2024 Marcel Lehmann Data Augmentation for Ultrasonic data M. Sc.
2024 Georg Schneeberger End-to-End Reinforcement Learning Training of a Convolutional Neural Network to achieve an autonomous driving agent resilient to light changes M. Sc.
2024 Marco Gruner Improvement of Quality Estimation methods for Record Linkage B. Sc.
2024 Niklas Leon Kuhn Single-Source Earliest-Arrival for Temporal Graphs in Gradoop B. Sc.
2024 Nils Harbach Graph Stream Grouping on Apache Kafka B. Sc.
2024 Constantin Urbainsky The transformation and integration of NYC bike sharing data into combined graph time-series data in TimeTRavelDB B. Sc.
2024 Friedrich Schwella Node embedding based entity linking for medical forms B. Sc.
2023 Julius Ellermann Prediction of contrast enhanced Mamma MRI sections using Image Data Augmentation and Deep Learning M. Sc.
2023 Philipp Zimmer Data Augmentation for Cervix Cancer Classification M. Sc.
2023 Maen Khatab Bird Species Classification on Images B. Sc.
2023 Max Zimmer Evaluation von Graph Stream Analyse Systemen M. Sc.
2023 Tom Wawerek AI-Driven Development B. Sc.
2023 Paul Brassel Training Data Generation for federated PPRL M. Sc.
2023 Theresa Butenschön Untersuchung der Auswirkungen von Duplikaten im Privacy-Preserving Machine Learning mit PATE B. Sc.
2023 Andreas Kiziridis Vehicle type classification M. Sc.
2023 Nagham Haji Darwish Anomalieerkennung in Geodaten mit AutoEncodern B. Sc.
2023 Benny Rockmann Replikation von Datenbanken B. Sc.
2023 Nzali Herve Enhancing Automated Metadata Extraction via Language Models: Developing an Interactive Web Interface for Customized Code Generation B. Sc.
2023 Pascal Singer Integration of a voice interface in Point of Sale solutions using Large Language Models M. Sc.
2023 Matthias Mohn Erstellung synthetischer Standortverläufe aus historischen Traveldiaries B. Sc.
2023 Abdulnaser Sabra Transfer learning for record linkage using Data Profiling M. Sc.
2023 Minh Nhat Phan Creating a temporal LDBC FinBench graph with Gradoop B. Sc.
2023 Bjarne Weers Re-Identifizierung von Personen anhand ihrer Points of interest B. Sc.
2023 Richard Zimmermann Privatsphäre-erhaltende Publikation von NextBike-Fahrradleihdaten mit Fokus auf Identitätsschutz B. Sc.
2023 Chris Emmerich Verbesserung der Erkennung interessanter Punkte in Standortverläufen durch Analyse der Semantik B. Sc.
2022 Mohammad Issa Automatische Detektion und Segmentierung von Fahrspuren im Automotive Bereich (Kooperation mit ASAP ENGINEERING GmbH) M. Sc.
2022 Karim Rakia From Batch to Bounded-Stream processing: Exchanging the heart of Gradoop M. Sc.
2022 Felix Kirchgäßner Von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen inspirierte neuronale Netze Diplom
Adrian Böttinger Supervised learning from user-driven privatized data M. Sc.
Greta Weißgerber On the utility and privacy of user-driven privatized data B. Sc.
Ole Borchardt Federated Learning With Individualized Differential Privacy By Client Sampling M. Sc.
Julian Dietz ImageNet Pre-training Strategies for DP-SGD B. Sc.
Lukas auf der Landwehr Federated Learning on User-Level Data Distributions B. Sc.